特征离散化 更多内容
  • 靶点口袋发现

    002ps,步长越大,越难收敛。 最小步数:默认值为20000,输入范围:5000-50000。 预平衡时长:默认值为100ps,输入范围:20-200,单位:ps。时长增加,作业运行时间延长。 口袋发现时长:默认值为50ns,输入范围:20-50。 表面原子离散点数量:每个表面原子离散点数量。默认值为20,输入范围:

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  • 采样方式有几种?

    值为-1时,表示变量完全负相关。),并根据参数分布和相关系数进行联合概率分布采样。而离散型参数根据给定的取值列表进行随机采样。 重要型采样 重要性采样是在优化目标边界附近进行采样,利用上一次泛场景仿真后得到的评测分数进行训练拟合,找到边界后不断在边界附近进行采样。 图3 重要型采样

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  • 采样方式介绍

    。值为-1时,表示变量完全负相关),并根据参数分布和相关系数进行联合概率分布采样。而离散型参数根据给定的取值列表进行随机采样。 重要型采样 重要性采样是在优化目标边界附近进行采样,利用上一次泛场景仿真后得到的评测分数进行训练拟合,找到边界后不断在边界附近进行采样。 图3 重要型采样

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  • RDMA

    另一台计算机,无需尤其是面对高性能计算HPC、大数据分析和浪涌型IO高并发、低时延应用,现有TCP/IP软硬件架构和应用高CPU消耗的技术特征根本不能满足应用的需求。 RDMA优势 零复制:零复制网络技术使网卡可以直接与应用内存相互传输数据,从而消除了在应用内存与内核之间复制数据的需要。因此,传输延迟会显著减小。

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  • 根据表面离散点坐标集生成可渲染的文件内容

    根据表面离散点坐标集生成可渲染的文件内容 功能介绍 根据表面离散点坐标集生成可渲染的文件内容。 URI POST /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-common/toolkit/surface-points

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  • 执行纵向联邦模型训练作业

    切分点数量,最小值5 discrete_embedding_size 否 Integer 离散特征embedding的维度,最小值4 multihot_embedding_size 否 Integer multihot特征embedding的维度,最小值4 mlp_dims 否 Array of

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  • 通过跨源表向CloudTable Hbase表导入数据,executor报错:RegionTooBusyException

    查看task错误日志。 结论:rowkey过于集中,出现了热点region。 处理步骤 Hbase做预分区。 把rowkey散列。 建议与总结 建议 DLI 在写入数据时也将数据离散,避免大量数据写入同一个regionServer,同时,在insert语句后增加distribute by rand()。

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  • 关键特性

    取证分析:采集和存储终端信息,并通过数据挖掘、关联分析等方法,对威胁事件进行取证分析。 攻击可视:通过EDR(Endpoint Detection and Response,端点侦测与回归)数字建模、溯源推理算法,实现攻击可视,精准还原威胁攻击链路。 漏洞扫描服务 (可选) 资产发现 基于客户提供的

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  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    ster数,正则参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足,一味地增加数据,训练效果并不明显。 降低正则约束。 正则约束是为了防止模型过拟合,如果模型压根不存在过拟合而是欠拟合了,那么就考虑是否降低正则参数λ或者直接去除正则项。 父主题: 功能咨询

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  • APP特征信息中,MD5值如何填写?

    APP特征信息中,MD5值如何填写? APP特征信息中的MD5值,指的是APP证书的数字指纹值。对于安卓版APP,请填写证书的MD5值(以16进制形式填写)。对于苹果版APP,请填写证书的SHA-1值(以16进制形式填写)。 父主题: APP备案FAQ

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  • 标准化

    标准 概述 对数据集的某些数值列,根据均值和方差进行标准。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型,dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 数据集 参数说明 参数 子参数 参数说明 input_features_str

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  • MySQL迁移时报错“JDBC连接超时”怎么办?

    这种情况是由于表数据量较大,并且源端通过where语句过滤,但并非索引列,或列值不离散,查询会全表扫描,导致JDBC连接超时。 图1 非索引列 解决方案 优先联系DBA修改表结构,将需要过滤的列配置为索引列,然后重试。 如果由于数据不离散,导致还是失败请参考2~4,通过增大JDBC超时时间解决。 根

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  • 数据探索

    预测变量,单击“”选择列名,支持多列选择。 特征列变换初始方法 ACE分析时,特征列的初始方式,支持如下特征列变换初始方法: zeros 表示0作为初始值。 zero-mean 表示将特征值减去均值后的值作为初始值。 std 表示将特征值减去均值再除以方差后的值作为初始值。 标签列变换初始方法 ACE分

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  • 二值化

    二值 概述 “二值”节点用于将数值型的字段转换成二值化形式。 例如:数据集中有一列整型数据属性为“Age”,取值为:“20-40”,设置阈值为30。二值后当“Age”小于等于“30”时,“Age”这一列的取值就为“0”;当“Age”大于“30”时,“Age”这一列的取值就为“1”。

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  • AI演算分析中心操作说明

    择。 城市特征描述 系统可对道路拥堵状态、交通污染排放、道路扬尘、运渣车数量、运渣车轨迹、工地土方量等污染源进行小时级、网格统计,用于在宏观层面直观展示污染源分布情况,以及支持网格空气质量推断。 图5 城市特征描述 通过单击导航栏的【网格推算】,选择子菜单【城市特征描述】进入。

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  • 范围类型

    9)表示相同的值集合,但是对于numeric上的范围并非如此。 一个离散范围类型应该具有一个正规函数,它知道元素类型期望的步长。正规函数负责把范围类型的相等值转换成具有相同的表达,特别是与包含或者排除界限一致。如果没有指定一个正规函数,那么具有不同格式的范围将总是会被当作不等,即使它们实际上是表达相同的一组值。

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  • 学件简介

    主要实现数据的预处理,包括标签处理、缺失值填充、数据标准等。 特征处理模块 主要实现对KPI的数据分布特征进行分析,自动选择特征及参数。并提供四大类,80+特征的自动提取。 模型管理模块 主要实现根据KPI的标签、数据分布特征等进行异常检测算法的自动选择、参数设置及模型训练、推理。

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  • 排序策略

    。 初始方法 模型参数的初始方法。 normal:正态分布 平均值:默认0 标准差:0.001 uniform :均匀分布 最小值:默认-0.001,均匀分布的最小值,必须小于最大值。 最大值:默认0.001,均匀分布的最大值,必须大于最小值。 xavier: 初始初始值为

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  • 应用场景

    数值计算求解器 适用于以下场景: 流体仿真 电磁仿真 结构仿真 动力学仿真 高级计划与排程 适用于以下场景: 离散制造行业的生产计划与排程 流程制造行业的生产一体排产 交通领域的运输计划与调度 二维切割 适用于以下切割场景: 家具板材切割 机械制造中的钢板、卷板等的切割 建筑领域的玻璃切割

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  • 执行纵向联邦分箱和IV计算作业

    切分点数量,最小值5 discrete_embedding_size 否 Integer 离散特征embedding的维度,最小值4 multihot_embedding_size 否 Integer multihot特征embedding的维度,最小值4 mlp_dims 否 Array of

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  • 服务内容和服务场景

    完成该算法集成实施,并指导上层应用完成算法API调用。 工业视觉模型场景优化服务-基础版 适用于单个摄像头,拍摄识别简单场景,使用已有方案不需进行生产工况适配,完成模型设计、训练和调优。 工业视觉模型场景优化服务-专业版 适用于两个摄像头,组合两个拍摄场景用于检测识别,需要基

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