关系数据库增量迁移 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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止模型过拟合。这个值越大，删除的路径越多，模型的正则化效果越强，但同时也可能会降低模型的拟合能力。取值范围：[0，1）。 特征删除概率 用于定义特征删除机制中的删除概率。特征删除（也称为特征丢弃）是另一种正则化技术，它在训练过程中随机删除一部分的输入特征，以防止模型过拟合。这个值

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

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LoRA参数配置说明 参数英文名 参数中文名 参数说明 lora_rank 秩 LoRA微调中的秩。 lora_alpha 缩放系数 LoRA微调中的缩放系数。 target_modules LoRA微调层 LoRA微调的layer名关键字。 baichuan系列：down_proj

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聚类系数（cluster_coefficient）(1.0.0) 当前该算法不需要输入parameters参数就可以运行。 表1 response_data参数说明 参数 类型 说明 cluster_coefficient Double 聚类系数。 父主题： 算法API参数参考

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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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学习率衰减比率。 权重衰减系数 通过在损失函数中加入与模型权重大小相关的惩罚项，鼓励模型保持较小的权重，防止过拟合或模型过于复杂。 优化器 优化器参数用于更新模型的权重，常见包括adamw。 adamw是一种改进的Adam优化器，增加了权重衰减机制，有效防止过拟合。 模型保存步数 每训

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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：

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平均绝对误差，衡量预测值与真实值之间差距的指标。它是所有单个观测的绝对误差的平均值。 该值越小，代表模型性能越好。 ACC ACC（异常相关系数，距平相关系数，Anomaly Correlation Coefficient）是一个重要的统计指标，用于衡量预报系统的质量。它通过计算预报值与观测值之间的相关性来评估预报的准确性。

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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 JSON样例 "to-config-values": { "configs": [ { "inputs": [ { "name": "toJobConfig

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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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标。 既配置电量指标又配置冷量指标时，PUE = （总能耗 + 冷机耗电量）/ IT能耗，其中：冷机耗电量 = 冷机总电能 * 冷量系数，冷量系数=（输入输出冷量-回流输出冷量）/（输入消耗冷量-回流消耗冷量）。 在“消耗冷量”、“输出冷量”或“冷机总电能”区域勾选需要删除的指标

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通常，测试数据比例在20%到30%之间较为常见，但具体比例取决于数据集的大小和质量，以及模型的复杂度和训练时间等因素。较小的测试数据比例可能导致过拟合，而过大的比例则可能导致欠拟合。因此，选择适当的测试数据比例对于训练出准确可靠的机器学习模型非常重要。 任务配置 资源池 选择执行任务的资源池，在下拉列表

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C_eval精度测试1 在结果解读阶段，对于未达到标准的指标，需要深入分析可能的原因。常见的问题可能包括数据质量的不足、模型过拟合或欠拟合等。通过混淆矩阵、ROC曲线等工具，可以更深入地理解模型的行为，找到其潜在的弱点，并据此进行相应的改进或优化。 图11 C_eval精度测试2 模型

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表1 折线图图表配置说明 参数类别 参数名称 说明 - X轴名称 设置X轴的名称。 Y轴名称 设置Y轴的名称。 是否拟合为曲线 开启该功能后，将折线的连接点拟合为平滑曲线。 隐藏X轴 开启该功能后，隐藏X轴。 隐藏Y轴 开启该功能后，隐藏Y轴。 是否显示区域 开启该功能后，使用折线图

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平均绝对误差，衡量预测值与真实值之间差距的指标。它是所有单个观测的绝对误差的平均值。该值越小，代表模型性能越好。 ACC ACC（异常相关系数，距平相关系数，Anomaly Correlation Coefficient）是一个重要的统计指标，用于衡量预报系统的质量。它通过计算预报值与观

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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

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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： 大模型微调训练类

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资产数据、或者设备数据的历史曲线。以查看资产数据历史曲线为例，在时序探索导航栏中选择“资产时序探索”页签，然后选择您所关注的资产属性，在图标分析区中选择“原始数据”，即可展示出资产属性数据的历史曲线，如下图所示。 图1 选择原始数据、查看历史数据曲线 父主题： 时序洞察

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s，并绘制成Loss曲线，来观察其变化趋势。一般来说，一个正常的Loss曲线应该是单调递减的，即随着训练的进行，Loss值不断减小，直到收敛到一个较小的值。 以下给出了几种正常的Loss曲线形式： 图1 正常的Loss曲线：平滑下降 图2 正常的Loss曲线：阶梯下降 如果您发现

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