对象存储服务 OBS     

对象存储服务(Object Storage Service)是一款稳定、安全、高效、易用的云存储服务,具备标准Restful API接口,可存储任意数量和形式的非结构化数据。

 

提供安全稳定、性能领先、无限弹性扩展的存储能力,降低使用成本,满足用户各类存储需求,存储产品低至1元

 
 

云服务器每日限时秒杀

云服务器每日限时秒杀

每日9点开抢,仅限1单,抢完即止!

每日9点开抢,仅限1单,抢完即止!

活动规则
  • 2C2G3M
  • 4C16G10M
  • 1C2G1M
活动规则
  • 活动对象:

    (1)新用户专享:华为云官网已完成注册和实名认证,且从未购买过华为云资源的用户(客户等级是V0)才可购买

    (2)产品新客专享:华为云官网已完成注册和实名认证,且从未购买过相关华为云资源的用户(不限客户等级)才可购买;

    (具体用户范围以届时活动页面展示为准)

  • 活动时间:

    2024年3月1日-2024年3月31日(活动期间如有调整,以届时活动页面展示为准)

    每天9点限量开抢,售完即止

  • 购买说明:

    (1)新用户专享套餐同一用户限购一单,具体台数以活动页面为准;

    (2)同一用户规则:同一用户是指根据不同华为云账号在注册、登录、使用中的关联信息,华为云判断其实际为同一用户。包括但不限于下述情形:具备同一证件号(比如身份证号/护照ID/海外驾照ID/企业唯一识别号等)、域名持有者为同一主体(如同一个人、企业等主体)、同一手机号、同一设备、同一IP地址等;

    (3)套餐配置:

    ①云服务器每款默认配置1个公网IP,高IO或通用型SSD 40G系统盘(部分特价机型仅高IO 40G系统盘;L实例系统盘为高IO,规格大小以下单页显示为准);数据盘有高IO和通用型SSD可选(L实例数据盘为通用型SSD V2),西南-贵阳一和华北-北京一数据中心是静态BGP带宽,其他数据中心配置全动态独享BGP带宽;(以上配置仅供参考,具体配置以下单页面为准)

    ②本页面促销的国内云服务器购买完成后,如需切换镜像版本,可在控制台内进行切换操作;

    ②本页面促销的国内及境外云服务器的Windows镜像暂不支持包周期转按需操作;

    ③境外云服务器,重装系统不支持Linux与Windows互相切换

    ④新用户专区region(不含出海云服务器,最终结果以下单页面为准):

    华为云耀云服务器L实例 :北京四、上海一、广州

    HECS云服务器 :乌兰察布一、贵阳一、北京四、广州、上海一

    不同区域的云服务产品之间内网互不相通。所购买的相关产品请位于同一区域内,且就近选择靠近您业务的区域,有助于降低业务运行产生异常的风险,减少网络时延,提高访问速度;

    (4)续费变更:促销价仅适用于购买活动页面套餐,续订变更套餐价格(含升配降配)以当期目录价为准,促销价在该场景下不适用,用户选择升配或降配包周期产品前,具体场景或解释说明,请您浏览阅读《变更资源费用说明

  • 为保证活动的公平公正,华为云有权对实施下述行为的用户采取收回套餐使用资格或者活动优惠资格的措施,且华为云亦有权针对异常账号采取限制措施:

    1)华为云有合理理由相信用户存在恶意刷取活动资源的行为(“恶意”是指为获取资源而异常注册账号等破坏活动公平性的行为);

    2)华为云有合理理由相信用户存在利用资源从事违法违规的行为;

  • 所有参加本活动的华为云注册用户,已认可并同意遵守《华为云用户协议》及通过援引的形式加入的附件,包括《可接受的使用政策》,《隐私政策声明

    虚拟存储的特征 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 数据特征

    数据特征 数据分析 数据处理 特征工程 父主题: 预置算子说明

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 特征清除

    几何工具栏选择“几何前处理 > 特征清除”。 在弹出特征清除”对话框中,单击“方法”选择“腔体检测”。 设置“腔体尺寸”,即检测腔体对角线最大值。 在“目标对象”中拾取要检测实体对象。 单击“检测并添加到待删除”,待检测完成后,即将被删除面会自动添加到“待删除”中,待删除面在模型空间中会高亮显示。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 特征转换

    特征转换 概述 将对应列数据乘以相应权重得到新列,只支持数字列。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型,dataframe为pyspark中DataFrame类型对象 输出 数据集 参数说明 参数 子参数 参数说明 input_columns_str

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 特征操作接口

    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 entity_type 是 String 实体类别 entity_urn

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 离散特征分析

    指向一个pyspark的DataFrame类型对象,该对象中包含各个特征取值gini,entropy指标 参数说明 参数 是否必选 参数说明 默认值 feature_cols 是 待分析特征名称 "" label_col 是 标签列名称 "" enable_sparse 是 输入数据是否为稀疏格式,取值为{true

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 特征异常检测

    Frequency,针对非数值型数据,即类别离散数据算法。具体步骤如下: 将所有的数据点都标为非异常点; 计算所有每一个属性值频数; 计算每一个点AVF score,即样本点x每一个属性值对应频数之和除以属性总数,这里属性指都是category属性。 AVF score值越小,样本越异常。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 数据特征分析

    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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 特征管理

    特征管理 特征操作接口 父主题: 应用模型

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 特征工程

    特征工程 二值化 卡方选择 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 特征尺度变换

    需要被进行尺度变换特征名 - scale_method 尺度变换方法 "ln" item_spliter 离散型特征,iterm之间分割符 "," kv_spliter 离散型特征KV分割符 ":" 样例 输入数据 配置流程 运行流程 参数设置 输出结果 父主题: 特征工程

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 特征异常平滑

    特征异常平滑 概述 特征异常平滑算子用于将数据中异常数据平滑到一定区间,可选择采用箱线图、阈值、百分位和z-score方法确定平滑区间。 z-score方式:计算所需要平滑特征均值mean和标准差std,并引入置信因子cl 平滑区间上界: 平滑区间下界: min-max

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了