颜色矩阵 图1 颜色矩阵 颜色值矩阵：下表中，各颜色值同上述示意图一一对应。 表1 颜色矩阵 颜色值 FF000000 FF595959 FFA5A5A5 FFFFFFFF FF8E2323 FFB20000 FFDB7070 FFFF4C4C FF8E5923 FFB25900

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混淆矩阵 概述 混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表，以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型预测的类别判断两个标准进行汇总。其中矩阵的行表示真实值，矩阵的列表示预测值。 True Positive（TP）：真正类。样本的真实类别是正类，并且模型识别的结果也是正类；

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为英文。 选项：对事物的评估选项。 单击“新增选项”，可新增评估选项，新增后可直接设置选项名。 单击“批量添加”，可批量添加评估选项。 图3 批量添加评估选项 量表设置：可以设置评估的起始数值及量级。 两级文案：量表两级的文案显示，支持国际化。 外观：量表支持横向显示或者竖向显示。

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协方差矩阵 概述 协方差，在概率论与统计学中用于衡量随机变量的联合变化程度。正态形式的协方差大小可以显示变量之间线性关系的强弱，如：皮尔逊相关系数。但是协方差的数值大小也取决于变量的大小。协方差矩阵是多个变量之间的协方差所构成的矩阵表示形式。方差是协方差的一种特殊形式。 输入 参数

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nk作业模板的JavaSDK使用说明。 Python 队列相关 介绍查询所有队列的Python SDK使用说明。 资源相关 介绍上传资源包、查询所有资源包、查询制定资源包、删除资源包的Python SDK使用说明。 SQL作业相关 介绍数据库相关、表相关、作业相关的Python SDK使用说明。

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× × 设置桶的加密配置 setBucketEncryption × × × × × × 获取桶的加密配置 getBucketEncryption × × × × × × 删除桶的加密配置 deleteBucketEncryption × × × × × × 设置桶的自定义 域名 配置

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最小长度：32 最大长度：32 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 是 String 消息体的类型（格式），下方类型可任选其一使用： application/json;charset=utf-8 application/json 缺省

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Subject-Token的值） 最小长度：0 最大长度：20000 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 [数组元素] Array of DevUcClusterPermission objects 主机集群权限矩阵 表4 DevUcClusterPermission

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跨云容灾对数据库的支持如表3所示。 表3 跨云容灾支持的数据库 数据库 版本 SQL Server 2008、2012 Oracle RAC 11gR2 2.0.4 MySQL 5.7 应用 跨云容灾的复制技术，与应用的类型不强相关，因此支持任意类型的应用。 使用限制 通用的使用限制如下：

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云上容灾支持信息下列所示。操作系统云上容灾对 弹性云服务器 所使用的操作系统如表1所示。云上容灾支持的弹性 云服务器 操作系统操作系统版本Windows Server2008R2、2012R2、2016Redhat Enterprise Linux推荐：6.8、7.2、7.3支持：6.X系列、7.X系列CentOS推荐6.8、7.2、7.3支持：

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X-Auth-Token 是 String 用户Token。通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值） 最小长度：0 最大长度：20000 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 result Array

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中的DataFrame类型对象 输出 spark pipeline类型的模型 参数说明 参数 子参数 参数说明 user_col - 用户id所在的列名 item_col - 项目id所在的列名 rating_col - 评分所在的列名 recommend_nums - 推荐物品的个数，默认为10

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等领域的特征工程过程，是线性代数中一种重要的矩阵分解方法，奇异值分解算子可将1个矩阵分解为3个矩阵。 比如对于m×n 的矩阵A，可根据以下SVD计算公式得到左奇异向量组成的m×k 矩阵U、奇异值组成的k×k 矩阵Σ（对角线上元素被称为奇异值）和右奇异向量组成的n×k 矩阵V：A=UΣVT。

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2 使用场景建议： 追求速度的场景（如Mapreduce任务中间数据的存储等）——建议使用LZ4和Snappy（高可靠场景，建议使用Snappy）。 追求压缩比，而对压缩速度要求不高的场景（如冷数据的保存）—— 建议使用Bzip2或Gzip。 上述压缩算法除LZC外，皆支持Nat

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2 使用场景建议： 追求速度的场景（如Mapreduce任务中间数据的存储等）——建议使用LZ4和Snappy（高可靠场景，建议使用Snappy）。 追求压缩比，而对压缩速度要求不高的场景（如冷数据的保存）—— 建议使用Bzip2或Gzip。 上述压缩算法除LZC外，皆支持Nat

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平台提供了两种SDK，它们之间的区别如下表： SDK种类 SDK集成场景 SDK支持的物联网通信协议 IoT Device SDK 面向运算、存储能力较强的嵌入式设备，例如网关、采集器等。 MQTT IoT Device SDK Tiny 面向对功耗、存储、计算资源有苛刻限制的终端设备，例如单片机、模组。

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不负责客户任何应用程序和软件的设计、程序改造、数据库逻辑结构设计或改造、软件安装部署、调优等。 不负责客户依赖的第三方软件的安装、补丁更新、测试、故障诊断、优化、问题答疑等日常运维支持服务。 不提供除华为云官网文档、本服务规定交付的文档之外的文档资料。 未明确认定为“范围内”的内容。 服务流程

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有高度的整合能力。 画像数据存储和查询 应用场景： 画像通常用一些标签来刻画自然人/物的特征，而每一个自然人/物所拥有的标签集合是不确定的，数据更新非常频繁，这类数据被广泛应用于市场决策、推荐以及广告系统中。 优势 稀疏矩阵 HBase的稀疏矩阵模型，天然适合非结构化数据的存储，

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基于Ascend 310芯片的特点，要提升算法的性能，就要尽量提升Cube的使用效率，相应的需减小数据搬移和Vector运算的比例。总体原则有以下几点。 网络结构 推荐使用主流的网络拓扑，包括ResNet、MobileNet，性能已做过调优。 不推荐使用早期的网络拓扑，包括VGG、A

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线性直接法：线性直接法是一种重要的求解线性方程组的手段，具有求解稳定性好、精度高的优点。 线性迭代法：基于Krylov子空间的迭代方法是一种重要的求解线性方程组的手段，尤其是对于大型稀疏矩阵的方程组，迭代法是求解线性方程组的优先选择。 预处理子：预处理技术试图改变系数矩阵的谱性质，将一个困难问

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线性直接法：线性直接法是一种重要的求解线性方程组的手段，具有求解稳定性好、精度高的优点。 线性迭代法：基于Krylov子空间的迭代方法是一种重要的求解线性方程组的手段，尤其是对于大型稀疏矩阵的方程组，迭代法是求解线性方程组的优先选择。 预处理子：预处理技术试图改变系数矩阵的谱性质，将一个困难问

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