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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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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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。 c 按c键将当前帧设置为关键帧。

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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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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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缺陷全生命周期管理的流程如下： 测试人员发现缺陷并提交缺陷单。 缺陷责任人定位缺陷产生的原因，并根据版本计划及时修复。 测试人员根据最新实现功能回归测试缺陷单，并验收。 项目经理可以查看缺陷的度量数据。 缺陷责任人可根据项目实际情况对缺陷单的关联项进行追溯。 介绍视频 父主题： 功能特性

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而提前发现系统风险、提升测试质量、完善风险预案、加强监控告警、提升故障应急效率等方面做到故障发生前有效预防，故障发生时及时应对，故障恢复后回归验证。基于故障本身打造分布式系统韧性，持续提升软件质量，增强团队对软件生产运行的信心，减少业务运行中出现类似问题。 为了保证测试的有效性，测试环境需要与生产环境保持一致。

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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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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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ACE（Alternating Conditional Expectation）是一种在回归分析中寻找响应变量Y（标签）与预测变量X（特征）之间最佳转换的算法，这些（转换后的）预测变量和（转换后的）响应变量之间产生最大的线性效应。ACE分析只支持回归类任务。 在JupyterLab环境编辑区域，“选择数据”代码框下方单击“数据探索”。

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> 数据发布”，单击界面右上角“创建发布数据集”。 在“创建发布数据集”页面，选择“预测”类型的数据集。并根据训练任务场景选择“时序”、“回归分类”类型的数据。 图2 创建预测类数据集发布任务 当前预测类数据集仅支持发布默认格式，选择好数据集的发布格式后，单击“下一步”。 设置数

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静力学分析：用于计算在静态载荷作用下结构的位移、应力和应变，以评估结构的刚度和强度。当结构存在大变形、塑性应变、接触等情况时，需要同时考虑非线性效应，包括材料非线性、几何非线性和边界条件的非线性。 模态分析：模态分析用于确定结构的自然频率和振型。它对于预测结构在动态载荷下的响应非常重要，可以帮助避免共振现象。

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看结果”和“作业报告”。 “查看结果”为预测结果存储相对路径。分类作业的预测结果为0/1标签以及正负样本概率，0表示负样本，1表示正样本；回归作业的预测结果为最后的样本得分。 “作业报告”为作业的详细信息，如作业输入条件、作业输出结果、执行环境、合作方信息、计算过程等。 图3 历史预测

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仅备份中、上传中状态支持停止备份。 停止备份操作可能会导致该时间点增备停止，且不保证100%成功，请谨慎操作。 停止备份使得实例尽快从备份任务回归正常状态，不阻塞其他任务执行，并不一定将备份任务终止。 关键备份不允许下发停止备份操作，若需要下发，请联系运维人员处理。 如需开通停止备份

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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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超高IO：低时延、高性能，适用于低时延，高读写速率要求，数据密集型应用场景。 弹性扩展 按需扩容：可根据业务需求扩容存储池。 性能线性增长：支持在线扩容DSS下的磁盘，并且性能线性增长，满足业务需求。 安全可靠 三副本冗余：数据持久性高达99.9999999%。 数据加密：系统盘和数据盘均支持数据加密，保护数据安全。

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ValueRange object 区间上下限，仅回归型存在。 description String 模型描述信息。 表13 ValueRange 参数 参数类型 描述 lower Float 区间下限，仅回归型存在。 upper Float 区间上限，仅回归型存在。 表14 ClusterJobRsp

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规模数据存储和分析的需求。 如某导购网站 日志分析 业务，存储经常扩容，计算需求没有明显增长，计算资源浪费；某互联网客户推荐业务，存储容量缓慢线性增加，计算突发需求大，峰值计算资源消耗是低谷时几十倍，无法弹性使用计算资源。使用对象存储代替HDFS/本地盘，计算存储分离，多种计算组件独

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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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量数据在存储池中。有以下特点： 稳定低延迟： 单点读写平均时延<1ms，P99<2ms；采用多线程架构，单实例QPS可支撑1w-1000w线性扩展。 高性价比： 综合降本30%：无需备节点，具备4:1超高数据压缩，存储扩容成本更低。 运维效率提升： 可实现2GB到百TB的无感存储

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特征，包括流量亲和性分析、流量线性度劣化分析等，通过在根因推荐页面提供AI流量画像功能，来进行源端口配置检测、交换机Hash异常检测、多任务冲突检测、网络拥塞分析等，基于流量、PFC、丢包等指标追踪劣化点，实现线性度劣化快速定位定界，帮助客户决策线性度恢复的手段。 故障预测 通过

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