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    机器学习第四篇之离散值处理 更多内容
  • ALM-303046967 端口或VLAN学习到的MAC数达到设置的值

    对系统的影响 不再学习新的MAC。 可能原因 端口或VLAN学习到的MAC数达到设置的mac数。 处理步骤 请根据告警显示信息判断告警是从端口或VLAN上报的。 可根据用户的组网情况进行如下处理: 把端口/VLAN限制数修改大,=>2 删除不需要的MAC,=>2 不需要处理,=>2 结束。

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  • 随机值转换

    随机转换 概述 “随机转换”算子,用于配置新增值为随机数的字段。 输入与输出 输入:无 输出:随机字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认 输出字段名 配置生成随机的字段名。 string 是 无 长度 配置字段长度。 map 是 无 类型

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  • ALM-3276800081 端口、VLAN、VSI学习到的MAC数达到设置的值

    BaseTrapEventType=[INTEGER], MacDynAddressLearnNum=[INTEGER], MacLimitMaxMac=[INTEGER], L2IfPortName=[OCTET]) 端口、VLAN、VSI学习到的MAC数达到设置的。 告警属性 告警ID 告警级别 告警类型 3276800081

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  • 执行作业

    预测阈值,最小0,最大1 learning_rate 否 Float 学习率,最小0,最大1 batch_size 否 Integer 批大小,最小1 epoch 否 Integer 迭代次数,最小1 tree_num 否 Integer 树数量,最小1 tree_depth

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  • 返回值

    返回 正常 返回 说明 200 任务提交成功。 202 任务提交成功,当前系统繁忙,下发的任务会延迟处理。 204 任务提交成功。 异常 返回 说明 400 Bad Request 服务器未能处理请求。 401 Unauthorized 被请求的页面需要用户名和密码。 403

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  • Storm应用开发简介

    Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件,每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理,可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景:实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等,易扩展、支

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  • 返回值

    返回 正常 返回 说明 200 OK GET和PUT操作正常返回。 201 Created POST操作正常返回。 204 No Content 异常 返回 说明 400 Bad Request 请求参数错误 403 Forbidden 没有权限对资源访问 404 Not Found

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  • 获取数据详情

    fl_label_type String 联邦学习字段标签分类 privacy_policy String 字段数据处理隐私策略。 1.MASK--掩码 2.NONE--不处理 privacy_policy_ext String 字段数据隐私处理具体描述 feature_type String

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  • 空值转换

    转换 概述 “空转换”算子,用于将空替换成指定。 输入与输出 输入:空字段 输出:原字段,但已经被替换 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认 输入字段名 配置可能出现空的字段名,需填写已生成的字段名。 string 是 无 替换 配置替换空值的指定值。

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  • 根据ID值返回配置当前值

    根据ID返回配置当前 接口名称 WEB_GetCfgParamRESTfulAPI(后续废弃) 功能描述 根据ID返回配置当前 应用场景 根据ID返回配置当前 URL https://ip/v1/om/config?ActionID=WEB_GetCfgParamRESTfulAPI

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  • 值构建函数

    构建函数 函数说明 表1 构建函数说明 构建函数 函数说明 -- implicit constructor with parenthesis (value1 [, value2]*) 返回从列表 (value1, value2, …) 创建的行。隐式行构造函数支持任意表达式作为字段,但至少需要两个字段。

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  • 大模型开发基本概念

    训练相关概念说明 概念名 说明 自监督学习 自监督学习(Self-Supervised Learning,简称SSL)是一种机器学习方法,它从未标记的数据中提取监督信号,属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习,从而生成有用的表示,可用于后续任务。它

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  • CREATE MODEL

    attribute_name 在监督学习任务中训练模型的目标列名(可进行简单的表达式处理)。 取值范围:字符型,需要符合数据属性名的命名规范。 subquery 数据源。 取值范围:字符串,符合数据库SQL语法。 hyper_parameter_name 机器学习模型的超参名称。 取值范围

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  • Volcano调度概述

    Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台,提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性,提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力。 Volcano Scheduler Volcano

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  • 特征操作

    以投掷硬币为例,投掷一枚硬币50次,记录正面特征和反面特征的实际分别是多少。假设硬币是均匀的,正面特征的理论是25,反面特征的理论也是25,如果实际投掷结果为:正面22,反面28,则卡方为(22-25)*(22-25)/25+(28-25)*(28-25)/25=0.72。 选定特征列不同的数量不能超过10000。

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  • 获取Key值

    获取Key 进入卖家中心页面。 单击左侧导航的“服务商管理>服务商信息”。 在“服务商信息”页面单击小眼睛图标获取Key。 父主题: 接入准备工作

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  • Storm应用开发简介

    Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件,每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理,可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景:实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等,易扩展、支

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  • AI智能生成

    使用智能助手自动生成组合应用:智能助手通过NLP (Natural Language Processing) 机器学习,理解用户输入的集成业务需求,匹配系统支持的触发器、连接器和数据处理器,生成组合应用。可以对生成的组合应用进一步配置、编排、构建和部署上线。 父主题: 功能特性

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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的服务器后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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  • 排序策略

    平均值:默认0 标准差:0.001 uniform :均匀分布 最小:默认-0.001,均匀分布的最小,必须小于最大。 最大:默认0.001,均匀分布的最大,必须大于最小。 xavier: 初始化初始为 均值为0,方差为 Var(wi)=1/nin 的均匀分布(高斯或者随机分布)。其中

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  • 获取Key值

    获取Key 进入卖家中心页面。 单击左侧导航的“服务商管理>服务商信息”。 在“服务商信息”页面单击小眼睛图标获取Key。 父主题: 接口安全令牌

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