弹性负载均衡 ELB

华为云弹性负载均衡( Elastic Load Balance)将访问流量自动分发到多台云服务器,扩展应用系统对外的服务能力,实现更高水平的应用容错

 
 

    弹性负载均衡的特征 更多内容
  • 特征选择

    从下拉框中选择当前数据操作流名字。 操作流变量名 如果存在多个数据操作流,可重命名操作流对象变量名,以避免冲突。 单击图标,运行“删除列”代码框内容。 选择列 如果数据特征量大,而大多数特征对模型训练无效,可通过“选择列”保留仅对模型训练有意义特征。 操作步骤如下所示。 单击界面右上角图标,选择“数据处理

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  • 特征操作

    而用极少几个特征来涵盖大部分数据集信息。主成分分析认为,沿某特征分布数据方差越大,则该特征所包含信息越多,也就是所谓主成分。适用于线性可分数据集。 KPCA:基于核函数主成分分析。KPCA与PCA基本原理相同,只是需要先升维再进行投影,因为有些非线性可分数据集只有在升维的视角下才线性可分。

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  • 特征画像

    果右侧参数说明,如表1所示。 表1 特征画像参数说明 参数 说明 设备数 需要检测KPI对象数量,如设备或端口数目。 样本数 训练数据总样本数。 采样率 采样频率,单位为秒。60含义为每60秒采样一次。 开始时间 采样时间跨度。 结束时间 周期 是否有周期特性,给出评估的值。

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  • 呼叫特征

    呼叫特征 表1 呼叫特征说明 值 说明 0 普通客户呼叫 1 来自话务员 2 长途客户呼叫 3 CTI收到网络路由实呼后发起路由 4 国际长途来话 40 预约呼出 41 预占用呼出 42 预连接呼出 43 虚呼入呼出 44 预览呼出 45 回呼请求 51 内部求助 父主题: 附录

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  • 筛选特征

    特征;过低iv值没有区分性会造成训练资源浪费,过高iv值又过于突出可能会过度影响训练出来模型。 例如这里大数据厂商提供f4特征iv值是0,说明这个特征对于标签识别没有区分度,可以不选用;而f0、f2特征iv值中等,适合作为模型训练特征。 根据计算得出iv值,企业

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  • 特征工程

    单击“创建”,界面新增“Harddisk”特征工程。 等待特征工程“环境信息”中特征工程状态从“创建中”变更为“运行中”,即开发环境创建完成。 单击特征工程“操作”列图标,进入JupyterLab环境“Launcher”界面。 在左侧代码目录中,可以看到系统自动为用户创建特征工程同名算法工程目录

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  • 特征工程

    得超过行为数据时间范围。 测试数据时间:测试数据起始时间和终止时间,该起始时间和终止时间不得超过行为数据时间范围。 “RATE” 训练数据占比:生成结果中,训练集占整个训练集和测试集比例,默认0.7。 测试数据占比:生成结果中,训练集占整个训练集和测试集比例,默认0.3。

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  • 特征操作接口

    项目ID,获取方法请参考获取项目ID。 instance_id 是 String 实例ID。 最小长度:1 最大长度:64 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 package_id 是 String 模型包ID。 最小长度:1 最大长度:50 entity_urn

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  • 特征工程

    特征工程 如何选中全量特征列? 算法工程处理时候必须要先采样吗? 特征处理操作完成后怎么应用于数据集全量数据? 特征工程和算法工程关系? JupyterLab环境异常怎么处理? 父主题: 常见问题

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  • 特征工程

    特征工程 特征工程简介 Python和Spark开发平台 JupyterLab开发平台 父主题: 用户指南

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  • 特征管理

    特征管理 特征操作接口 父主题: 应用模型

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  • 全局特征信息文件

    全局特征信息文件 在特征工程、在线模块,近线模块时都会用到该全局特征信息文件。当上传数据中特征有变化时,用户需要同步更新该文件。该文件为JSON格式,包含特征名、特征大类、特征值类型。 表1 全局特征信息文件字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 user_features

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  • APP特征信息无效

    APP特征信息无效 整改通知: 您填写APP公钥或MD5值为无效信息。 可能原因: 出现此情况,可能您填写APP公钥或MD5值为无效字段。 整改建议: 请参考变更备案,填写新APP公钥或MD5值,确保备案APP特征信息与实际信息保持一致。 父主题: APP信息

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  • 特征工程简介

    特征工程处理数据集计算平台。 创建人 发布服务用户名。 创建时间 发布服务时间。 活动时间 最新执行特征工程任务时间。 简介 特征工程服务简介。 查看特征工程服务详情,包括特征工程任务列表信息。 创建特征工程任务。 删除特征工程服务。 父主题: 特征工程

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  • 特征工程和算法工程的关系?

    特征工程和算法工程关系? 用户创建特征工程时候,进入特征工程,可以看到系统自动创建特征工程同名算法工程。支持在同一个特征工程中创建多个算法工程,操作如下所示: 在JupyterLab环境编辑界面,单击界面左上角“File > New Launcher”,界面右侧新增“

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  • 创建特征工程

    特征工程描述信息。 最多不超过500个字符。 开发模式 特征工程开发环境: Jupyterlab交互式开发 基于JupyterLab特征工程开发环境,具有良好实时交互性,提供通用特征工程和数据分析图形界面操作,以及用户自定义编码能力。适用于数据科学家,以及自定义算法场景。

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  • 创建特征工程

    hm”下方“算法工程”,弹出“新建”对话框。 输入“名称”,示例:code-123,单击“确定”。 “code-123”算法工程创建完成,在界面左侧代码目录,可以看到新增“code-123”目录及其相关主文件、子目录等。 不同算法工程,均会有与算法工程同名目录,且同

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  • 查询全局特征配置

    String 全局特征文件OBS路径。 响应消息 响应参数请参见表3。 表3 响应参数说明 参数名称 参数类型 说明 is_success Boolean 请求是否成功。 global_features Object 全局特征表4。 error_code String 请求失败时错误码,请求成功时无此字段。

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  • 查询全局特征配置

    String 全局特征文件OBS路径。 响应消息 响应参数请参见表3。 表3 响应参数说明 参数名称 参数类型 说明 is_success Boolean 请求是否成功。 global_features Object 全局特征表4。 error_code String 请求失败时错误码,请求成功时无此字段。

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  • 分析ModelArts数据集中的数据特征

    Boxes 横坐标:目标框面积占比,即目标框面积占整个图片面积比例,越大表示物体在图片中占比越大。 纵坐标:框数量(统计所有图片中框)。 主要判断模型中使用anchor分布,如果目标框普遍较大,anchor就可以选择较大。 按边缘化程度统计框数量分布 Marginalization

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  • 提交特征工程作业

    时必填。取值范围[0,1]。 待提取用户特征 (user_features) 是 JSONArray 从全局特征文件提取输入用户特征,对不同类型特征进行相应处理,处理后数据用于排序模型训练。 特征必须来自用户属性配置表中定义特征。 [{ "feature_name": "age"

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