PG_REPLICATION_ORIGIN PG_REPLICATION_ORIGIN系统表包含所有已创建的复制源，该表在一个集群的所有数据库之间共享，即每个集群只有一份，而不是每个数据库一份。 表1 PG_REPLICATION_ORIGIN字段 名称 类型 描述 roident

查看更多 →

PG_REPLICATION_ORIGIN PG_REPLICATION_ORIGIN系统表包含所有已创建的复制源，该表在数据库实例的所有数据库之间共享，即每个实例只有一份，而不是每个数据库一份。 表1 PG_REPLICATION_ORIGIN字段 名称 类型 描述 roident

查看更多 →

PG_REPLICATION_ORIGIN PG_REPLICATION_ORIGIN系统表包含所有已创建的复制源，该表在一个集群的所有数据库之间共享，即每个集群只有一份，而不是每个数据库一份。 表1 PG_REPLICATION_ORIGIN字段 名称 类型 描述 roident

查看更多 →

PG_REPLICATION_ORIGIN PG_REPLICATION_ORIGIN系统表包含所有已创建的复制源，该表在数据库实例的所有数据库之间共享，即每个实例只有一份，而不是每个数据库一份。 表1 PG_REPLICATION_ORIGIN字段 名称 类型 描述 roident

查看更多 →

cluster数，正则化参数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。 降低正则化约束。 正则化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化参数λ或者直接去除正则化项。 父主题：

查看更多 →

PG_REPLICATION_ORIGIN_STATUS PG_REPLICATION_ORIGIN_STATUS视图可用来查看复制源的复制状态。 表1 PG_REPLICATION_ORIGIN_STATUS字段 名称 类型 描述 local_id oid 复制源ID。 external_id

查看更多 →

PG_REPLICATION_ORIGIN_STATUS PG_REPLICATION_ORIGIN_STATUS视图可用来查看复制源的复制状态。 表1 PG_REPLICATION_ORIGIN_STATUS字段 名称 类型 描述 local_id oid 复制源ID。 external_id

查看更多 →

PG_REPLICATION_ORIGIN_STATUS PG_REPLICATION_ORIGIN_STATUS视图可用来查看复制源的复制状态。 表1 PG_REPLICATION_ORIGIN_STATUS字段 名称 类型 描述 local_id oid 复制源ID。 external_id

查看更多 →

访问失败，报Access-Control-Allow-Origin错误 原因是跨域问题。 解决办法： 打开控制台，单击需要配置的 域名 。 进入“高级配置”页签，在HTTP header配置栏中单击“编辑”。 选择“Access-Control-Allow-Origin”参数，取值为“*”或者指定域名。

查看更多 →

保持或接近模型的最佳性能。 过拟合 过拟合是指为了得到一致假设而使假设变得过度严格，会导致模型产生“以偏概全”的现象，导致模型泛化效果变差。 欠拟合 欠拟合是指模型拟合程度不高，数据距离拟合曲线较远，或指模型没有很好地捕捉到数据特征，不能够很好地拟合数据。 损失函数 损失函数（Loss

查看更多 →

： 训练参数设置：您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题，这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合或过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，根据实际情况调整训练参数，帮助模型更好学习。 父主题： 典型训练问题和优化策略

查看更多 →

不建议您直接使用该数据进行微调，否则可能会存在如下问题： 过拟合：当微调数据量很小时，为了能充分学习这些数据的知识，可能会训练较多的轮次，因而模型会过分记住这些数据，导致无法泛化到其他数据上，最终发生过拟合现象。 欠拟合：当微调数据量很小时，模型无法有效地调整模型的参数，同时也很

查看更多 →

评估模型效果的方法有很多，通常可以从以下几个方面来评估模型训练效果： Loss曲线：通过Loss曲线的变化趋势来评估训练效果，确认训练过程是否出现了过拟合或欠拟合等异常情况。 模型评估：使用平台的“模型评估”功能，“模型评估”将对您之前上传的测试集进行评估。通过查看测试集样本的PPL、BLEU和

查看更多 →

规则进行清洗。 训练参数设置：若数据质量存在问题，且因训练参数设置的不合理而导致过拟合，该现象会更加明显。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，适当降低这些参数的值，降低过拟合的风险。 推理参数设置：请检查推理参数中的“温度”或“核采样”等参数的设置，适当减小

查看更多 →

训练参数设置：您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题，这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，适当降低这些参数的值，降低过拟合的风险。 数据质量：请检查训练数据的质量，若训练样本出现了大量重复数据，或者数据多样性很差，则会加剧该现象。

查看更多 →

L1正则项系数：叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数：叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数 叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 正则损失计算方式 正则损失计算当前有两种方式。

查看更多 →

规则进行清洗。 训练参数设置：若数据质量存在问题，且因训练参数设置的不合理而导致过拟合，该现象会更加明显。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，适当降低这些参数的值，降低过拟合的风险。 父主题： 典型训练问题和优化策略

查看更多 →

训练轮数是指需要完成全量训练数据集训练的次数。训练轮数越大，模型学习数据的迭代步数就越多，可以学得更深入，但过高会导致过拟合；训练轮数越小，模型学习数据的迭代步数就越少，过低则会导致欠拟合。 您可根据任务难度和数据规模进行调整。一般来说，如果目标任务的难度较大或数据量级很小，可以使用较大的训练轮数，反之可以使用较小的训练轮数。

查看更多 →

remote -v 删除错误的origin仓库。 git remote remove origin 重新添加远程代码仓库地址。 git remote add origin 重新提交代码文件到远程代码仓库的master主干。 git push -u origin master 父主题： 代码上传下载问题

查看更多 →

模型训练新建模型训练工程的时候，选择通用算法有什么作用？ 通用算法目前包括：分类算法、拟合算法、聚类算法、其他类型。用户选择不同的通用算法类型，并勾选“创建入门模型训练代码”，便可以自动生成对应类型的代码模版。 父主题： 模型训练

查看更多 →

基于平台上创建好的数据集，可对自定义算法或内置算法进行训练，并对生成的模型进行评估，也可进一步用于预标注。 模型评估 在建模过程中，由于偏差过大导致的模型欠拟合以及方差过大导致的过拟合的存在，因此需要一套评价体系，来评估模型的泛化能力。 在线仿真 仿真即通过软件模拟车辆行驶的路况和场景，不需要真实的环境和硬件

查看更多 →