分类 决策树分类 梯度提升树分类 LightGBM分类 线性支持向量机分类 逻辑回归分类 多层感知机分类 朴素贝叶斯分类 随机森林分类 FM算法 GBDT PMML模型预测 多层感知机分类(pytorch) 多层感知机预测(PyTorch) 父主题： 模型工程

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Int 分解后的特征向量的长度。取值范围[1,100]，默认10。 神经网络结构 (architecture) 是 List[Int] 神经网络的层数与每一层神经元节点个数。每一层神经元节点数不大于5000，神经网络层数不大于10。默认为400,400,400。 神经元值保留概率

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label_col - 目标列 classifier_label_index_col - 传给分类器的目标列，必须为数值列 classifier_feature_vector_col - 传给分类器的特征列，必须为向量列 prediction_col - 算子输出的预测label的列名，默认为"prediction"

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对于自定义属性模板规格，如果租户升级时选择了其他属性值，instanceId对应的规格会发生变化，因此skuCode会变化； 如果仅扩容（调整增加线性属性值大小，例如：从当前的10用户增加到20用户），skuCode不变。 productId M String 64 升级后产品ID。 如

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对于自定义属性模板规格，如果租户升级时选择了其他属性值，instanceId对应的规格会发生变化，因此skuCode会变化； 如果仅扩容（调整增加线性属性值大小，例如：从当前的10用户增加到20用户），skuCode不变。 productId M String 64 升级后产品ID。 如

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对于自定义属性模板规格，如果租户升级时选择了其他属性值，instanceId对应的规格会发生变化，因此skuCode会变化； 如果仅扩容（调整增加线性属性值大小，例如：从当前的10用户增加到20用户），skuCode不变。 productId M String 64 升级后产品ID。 如

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派生 特征转换 FP-growth 最小最大规范化 正则化 独热编码 主成分分析 离散化 标准化 字符串标签化 奇异值分解 过滤式特征选择 线性特征重要性 特征尺度变换 特征异常检测 特征异常平滑 gbdt编码模型训练 gbdt编码模型应用 父主题： 数据特征

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原计费规则（2023年6月12日前）： 线性 定价 、Step阶梯定价、Tier阶梯定价：扩容费用= 扩容累计用户数所在价格区间单价*扩容累计用户数*剩余周期*折扣-原扩容前价格*剩余周期*折扣 现计费规则（2023年6月12日后）： ①线性定价、Step阶梯定价：扩容费用= 扩容累

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产品优势 识别准确率高 采用最新一代 语音识别 技术，基于深度神经网络（Deep Neural Networks，简称DNN）技术，大大提高了抗噪性能，使识别准确率显著提升。 识别速度快 把语言模型、词典和声学模型统一集成为一个大的神经网络，同时在工程上进行了大量的优化，大幅提升解码速度，使识别速度在业内处于领先地位。

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异常检测应用场景相当广泛，包括了入侵检测，金融诈骗检测，传感器数据监控，医疗诊断和自然数据检测等。异常检测经典算法包括统计建模方法，基于距离计算方法，线性模型和非线性模型等。 我们采用一种基于随机森林的异常检测方法： One-pass算法，O(1)均摊时空复杂度。 随机森林结构仅构造一次，模型更新仅仅是节点数据分布值的更新。

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训练 文字识别 模型，实现单模板图像的文字信息结构化提取。 创建单模板 多模板分类工作流 根据工作流指引，创建多模板服务，通过多模板训练模板分类器和文字识别模型，实现多模板图像的文字信息结构化提取。 创建多模板 调用API和SDK 部署服务后，支持通过调用API和SDK调用当前模板服务。

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单击“使用详情”，可查看当前服务的使用趋势图。 单击“导出使用明细”，可导出使用量明细信息。 抵扣方式：分为可重置套餐包和不可重置套餐包。 可重置套餐包：容量线性递减的资源包，每个重置周期结束时清零，下个重置周期初恢复，直至到期。 示例：购买的云容器实例服务按月可重置套餐包，内存规格为2920 GB*时/月，生效时间为

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异常检测应用场景相当广泛，包括了入侵检测，金融诈骗检测，传感器数据监控，医疗诊断和自然数据检测等。异常检测经典算法包括统计建模方法，基于距离计算方法，线性模型和非线性模型等。 我们采用一种基于随机森林的异常检测方法： One-pass算法，O(1)均摊时空复杂度。 随机森林结构仅构造一次，模型更新仅仅是节点数据分布值的更新。

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查看已添加磁盘的节点，选择“导入临时卷”，导入时可以选择写入模式。 如存储池列表中未找到手动挂载的磁盘，请耐心等待1分钟后刷新列表。 线性：线性逻辑卷是将一个或多个物理卷整合为一个逻辑卷，实际写入数据时会先往一个基本物理卷上写入，当存储空间占满时再往另一个基本物理卷写入。 条带化

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象在中间k-1帧中的标注框。具体步骤如下： 选中左侧工具栏“追踪 > 插值标注 > 线性插值 / AI插值”，开启插值模式。 插值标注开启中，可通过左侧图标切换或使用快捷键切换插值计算模式（线性插值 / AI插值）。 在第n帧选中一个追踪对象的标注框。 按c键将当前帧设置为关键帧。

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按需扩展：Shared-Nothing开放架构，可随时根据业务情况增加节点，扩展系统的数据存储能力和查询分析性能。 扩容后性能线性提升：容量和性能随集群规模线性提升，线性比0.8。 扩容不中断业务：扩容过程中支持数据增、删、改、查，及DDL操作(Drop/Truncate/Alter t

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查看已添加磁盘的节点，选择“导入持久卷”，导入时可以选择写入模式。 如存储池列表中未找到手动挂载的磁盘，请耐心等待1分钟后刷新列表。 线性：线性逻辑卷是将一个或多个物理卷整合为一个逻辑卷，实际写入数据时会先往一个基本物理卷上写入，当存储空间占满时再往另一个基本物理卷写入。 条带化

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字识别模型，实现单模板图像的文字信息结构化提取。 通用单模板工作流 多模板分类工作流 根据工作流指引，创建多模板服务，通过多模板训练模板分类器和文字识别模型，实现多模板图像的文字信息结构化提取。 多模板分类工作流 调用API 调用指南，支持通过API调用当前模板服务。 调用API

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创建训练模型时参数必须有"save_format": "SAVED_MODEL"。 创建联邦预测作业 实时预测作业在本地运行，目前仅支持深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测

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按需扩展：Shared-Nothing开放架构，可随时根据业务情况增加节点，扩展系统的数据存储能力和查询分析性能，最高支持2048节点规模。 扩容后性能线性提升：容量和性能随集群规模线性提升，线性比0.8。 扩容不中断业务：扩容过程中支持数据增、删、改、查，及DDL操作（DROP/TRUNCATE/ALTER T

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竞争力描述 数采驱动热插拔：支持数采驱动自定义、下发、升级、监控等管理，热部署替换，无需重启。 原始数据校正：支持点位表达式，在边缘侧执行线性计算，对采集到的数据进行校正。 重复数据冗余清洗：在数据采集频率高，冗余数据过多时，自动筛选掉重复数据，对跳变的波动数据过滤清洗。 点位动

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