kappa系数 更多内容
  • 皮尔森系数

    皮尔森系数 概述 皮尔森系数是一种线性相关系数,用于反映两个变量线性相关程度的统计量。选择输入的dataframe中的两列数值列,计算其皮尔森系数。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型,dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象

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  • 聚类系数(cluster

    聚类系数(cluster_coefficient)(1.0.0) 表1 response_data参数说明 参数 类型 说明 cluster_coefficient Double 聚类系数。 statistics Boolean 是否仅返回全图平局聚类系数,默认为true。 父主题:

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  • 关系数据库增量迁移

    系数据库增量迁移 CDM 支持对关系型数据库进行增量迁移,全量迁移完成之后,可以增量迁移指定时间段内的数据(例如每天晚上0点导出前一天新增的数据)。 增量迁移指定时间段内的数据 适用场景:源端为关系型数据库,目的端没有要求。 关键配置:Where子句+定时执行作业。 前提条件:数据表中有时间日期字段或时间戳字段。

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  • 关系数据库连接

    系数据库连接 介绍 通过JDBC连接,可以对以下关系型数据库抽取、加载数据: 云数据库 PostgreSQL 云数据库 SQL Server PostgreSQL Microsoft SQL Server 连接样例 { "links": [ {

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  • 源端为关系数据库

    源端为关系数据库 JSON样例 "from-config-values": { "configs": [ { "inputs": [ { "name": "fromJobConfig

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  • 聚类系数算法(cluster

    聚类系数算法(cluster_coefficient) 功能介绍 根据输入参数,执行cluster_coefficient算法。 聚类系数算法(cluster_coefficient)用于计算图中节点的聚集程度。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/h

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  • 目的端为关系数据库

    目的端为关系数据库 JSON样例 "to-config-values": { "configs": [ { "inputs": [ { "name": "toJobConfig

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  • 关系数据库增量迁移

    系数据库增量迁移 CDM支持对关系型数据库进行增量迁移,全量迁移完成之后,可以增量迁移指定时间段内的数据(例如每天晚上0点导出前一天新增的数据)。 增量迁移指定时间段内的数据 适用场景:源端为关系型数据库,目的端没有要求。 关键配置:Where子句+定时执行作业。 前提条件:数据表中有时间日期字段或时间戳字段。

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  • 关系数据库增量迁移

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  • 关系数据库增量迁移

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  • 源端为关系数据库

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  • 聚类系数算法(Cluster Coefficient)

    聚类系数算法(Cluster Coefficient) 概述 聚类系数表示一个图中节点聚集程度的系数。在现实的网络中,尤其是在特定的网络中,由于相对高密度连接点的关系,节点总是趋向于建立一组严密的组织关系。聚类系数算法(Cluster Coefficient)用于计算图中节点的聚集程度。

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  • 鲲鹏openGauss系数据库商业软件培训

    鲲鹏openGauss系数据库商业软件培训 培训简介 培训鲲鹏认证伙伴基于鲲鹏开源内核openGauss构建的数据库商业软件,包括安装部署、日志管理、权限管理、备份恢复、安全管理、开发调试等。 培训对象 应用开发工程师 数据库工程师 运维工程师 系统架构师 培训目标 完成该培训后

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  • 目的端为关系数据库

    目的端为关系数据库 JSON样例 "to-config-values": { "configs": [ { "inputs": [ { "name": "toJobConfig

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  • 贝叶斯优化(SMAC)

    int,一般在10-20之间,值越大,搜索时间越长,效果越好 kind 采集函数类型 string,默认为'ucb',可能取值还有'ei'、'poi',一般不建议用户修改 kappa 采集函数ucb的调节参数,可理解为上置信边界 float,一般不建议用户修改 xi 采集函数poi和ei的调节参数 float,一般不建议用户修改

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  • 消息topic格式示例

    27487182617188 y: 486.55096435546875 theta: 0.0023324606008827686 kappa: -0.0017824547830969095 } trajectory_points { x: -151.21182250976562

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  • 计费项

    按需计费 实例规格单价 * 购买个数 同城多活计费说明 功能模块系数: 1 + 0.8 * (n - 1), n为功能模块个数。 同城多活功能模块价格: 100 * 功能模块系数。 比如购买10个功能模块,模块系数为1 + 0.8 * (10 - 1) = 8.2,价格:100 *

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  • 获取支持的超参搜索算法

    "value" : "ucb", "type" : "String" }, { "key" : "kappa", "value" : "2.5", "type" : "Float" }, { "key"

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  • 乘员舒适性(Driving Comfort)检测

    度。 舒适程度通常可以利用整个行驶过程中的速度方差来进行客观反映,而变异系数是可以对不同速度区间舒适程度进行比较。 变异系数的公式如下所示。 表示变异系数,表示标准差,表示均值。 本设计当主车速度的变异系数大于0.15时,判定乘员舒适性检测不通过。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为:speedX。

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  • 使用kv-cache-int8量化

    运行完成后,会在output_dir下生成量化后的权重。量化后的权重包括原始权重和kvcache的scale系数。 Step2 抽取kv-cache量化系数 该步骤的目的是将Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化中生成的scale系数提取到单独文件中,供推理时使用。 使用的抽取脚本由vllm社区提供: python3

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