颜色矩阵 图1 颜色矩阵 颜色值矩阵：下表中，各颜色值同上述示意图一一对应。 表1 颜色矩阵 颜色值 FF000000 FF595959 FFA5A5A5 FFFFFFFF FF8E2323 FFB20000 FFDB7070 FFFF4C4C FF8E5923 FFB25900

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混淆矩阵 概述 混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表，以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型预测的类别判断两个标准进行汇总。其中矩阵的行表示真实值，矩阵的列表示预测值。 True Positive（TP）：真正类。样本的真实类别是正类，并且模型识别的结果也是正类；

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矩阵量表 矩阵量表用于形象地评估对事物的喜好程度。 在表单开发页面，从“数据组件”中，拖拽“矩阵量表”组件至表单设计区域，如图1。 图1 矩阵量表 如图2所示，使用矩阵量表对车辆进行评分。 图2 矩阵量表配置示例 显示名称：该组件在页面呈现给用户的名称，可以设置为中文，也可以设置为英文。

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协方差矩阵 概述 协方差，在概率论与统计学中用于衡量随机变量的联合变化程度。正态形式的协方差大小可以显示变量之间线性关系的强弱，如：皮尔逊相关系数。但是协方差的数值大小也取决于变量的大小。协方差矩阵是多个变量之间的协方差所构成的矩阵表示形式。方差是协方差的一种特殊形式。 输入 参数

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二元乘法运算 函数名 $multiply(intA, intB) 功能说明 实现参数A与参数B的乘法运算。其中，参数A、B支持以下类型： 数字 环境参数 局部参数 二元运算 使用场景 接口自动化用例中支持在以下场景中使用二元乘法运算函数： 请求url路径 请求头 请求体 检查点属性

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DLI SDK功能矩阵 SDK开发指南指导您如何安装和配置开发环境、如何通过调用DLI SDK提供的接口函数进行二次开发。 Java、Python SDK功能矩阵请参见表1 表1 SDK功能矩阵 语言 功能 内容 Java OBS授权 介绍将OBS桶的操作权限授权给DLI的Java

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最小二乘法 概述 ALS（交替最小二乘）是一种求解矩阵分解问题的最优化方法。 “交替最小二乘”节点用于推荐，它通过矩阵分解手段快速实现用户对物品评分的预测。 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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SDK功能矩阵 Java、Python、C、.NET、Node.js、Android SDK对OBS各接口的支持情况请参见表1。 iOS、PHP、Go、BrowserJS SDK对OBS各接口的支持情况请参见表2。 表1 OBS SDK功能矩阵1 接口类型 接口名 函数名/特性归属函数名

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MapReduce MapReduce基本原理 MapReduce与其他组件的关系 MapReduce开源增强特性 父主题： 组件介绍

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使用Mapreduce 配置日志归档和清理机制 降低客户端应用的失败率 将MR任务从Windows上提交到Linux上运行 配置使用分布式缓存 配置MapReduce shuffle address 配置集群管理员列表 MapReduce日志介绍 MapReduce性能调优 MapReduce常见问题

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MapReduce简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/

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MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/job）通常会把输入的数

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MapReduce简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上TB级别的数据集。 一个MapReduce作业（application

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MRS MapReduce 功能 通过MRS MapReduce节点实现在MRS中执行预先定义的MapReduce程序。 参数 用户可参考表1和表2配置MRS MapReduce节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称 是 节点名称，可以包含中文、英文字母、数

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MapReduce简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/

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MapReduce接口 Java API 父主题： MapReduce应用开发

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MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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推荐使用主流的网络拓扑，包括ResNet、MobileNet，性能已做过调优。 不推荐使用早期的网络拓扑，包括VGG、AlexNet，网络模型偏大，带宽压力大。 矩阵乘法的MKN，尽量取16的倍数。算法上可以考虑适当增加channel个数，而不是分group的方式减少channel数量。 增加数据复用率：

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使用Mapreduce 配置日志归档和清理机制 降低客户端应用的失败率 将MR任务从Windows上提交到Linux上运行 配置使用分布式缓存 配置MapReduce shuffle address 配置集群管理员列表 MapReduce日志介绍 MapReduce性能调优 MapReduce常见问题

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