线性探测再散列法 更多内容
  • 线性回归

    input_features_str - 输入的名以逗号分隔组成的字符串,例如: "column_a" "column_a,column_b" label_col - 目标 regressor_feature_vector_col - 算子输入的特征向量名,默认为"model_features"

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  • 查看探测状态

    查看探测状态 “探测状态”是指安全产品数据上报到SA的状态。通过查看探测状态,您可以判断是否正常上报当前产品数据。 表1 探测状态说明 状态 说明 探测正常 表示一个小时内,数据接口被调用次数大于等于8次,接口连通性正常,“探测状态”检测正常,正常上报当前产品数据。 启用产品集成后一个小时内,默认探测状态为正常。

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  • 发布探测消息

    String 项目ID。 获取项目ID请参考 获取项目ID。 topic_urn 是 String Topic的唯一的资源标识,可通过查询主题表获取该标识。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。

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  • 线性支持向量机分类

    input_features_str - 输入的名以逗号分隔组成的字符串,例如: "column_a" "column_a,column_b" label_col - 目标 classifier_label_index_col - 目标经过标签编码后的新的名,默认为"label_index"

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  • 获取http探测结果

    httpCode Integer 探测终端返回的http返回码,0代表用户在黑名单无法发送,-1代表用户终端超过5秒未响应,-2代表队已满,Http探测任务未执行。其他httpcode为终端实际返回值。 httpResponse String 终端探测响应体,如果httpCode为0,-1,-2

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  • 天筹求解器服务 OptVerse

    数值计算求解示意图 数值计算求解方法及类型 线性直接法:线性直接法是一种重要的求解线性方程组的手段,具有求解稳定性好、精度高的优点。 线性迭代:基于Krylov子空间的迭代方法是一种重要的求解线性方程组的手段,尤其是对于大型稀疏矩阵的方程组,迭代是求解线性方程组的优先选择。 预处理子:预

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  • 数值计算求解器

    数值计算求解示意图 数值计算求解方法及类型 线性直接法:线性直接法是一种重要的求解线性方程组的手段,具有求解稳定性好、精度高的优点。 线性迭代:基于Krylov子空间的迭代方法是一种重要的求解线性方程组的手段,尤其是对于大型稀疏矩阵的方程组,迭代是求解线性方程组的优先选择。 预处理子:预

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  • 线性特征重要性

    aFrame。 名 公式 weight abs(w_) importance abs(w_j) * STD(f_i) 参数说明 参数 参数说明 feature_cols 特征 label_col label item_spliter 稀疏特征的iterm之间的分割符 kv_spliter

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  • 使用TensorFlow进行线性回归

    使用TensorFlow进行线性回归 首先在FunctionGraph页面将tensorflow添加为公共依赖 图1 tensorflow添加为公共依赖 在代码中导入tensorflow并使用 import json import random # 导入 TensorFlow 依赖库

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  • 使用pytorch进行线性回归

    使用pytorch进行线性回归 在FunctionGraph页面将torch添加为公共依赖 图1 torch添加为公共依赖 在代码中导入torch并使用 # -*- coding:utf-8 -*- import json # 导入torch依赖 import torch as t

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  • 功能描述

    量类型可划分为不同问题。OptVerse服务提供线性规划和混合整数线性规划问题的求解服务。 数值计算求解器:通过数值计算方法,高效求解CAE仿真底层的数学问题。OptVerse服务提供线性方程组的直接法和迭代及预处理求解、非线性方程组的迭代求解、矩阵的特征值求解、智能加速求解以及基于云HPC的高性能计算服务。

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  • 功能描述

    分为不同问题。OptVerse服务提供线性规划和混合整数线性规划问题的求解服务,详见:数学规划求解器。 数值计算求解器:通过数值计算方法,高效求解CAE仿真底层的数学问题。OptVerse服务提供线性方程组的直接法和迭代及预处理求解、非线性方程组的迭代求解、矩阵的特征值求解、智

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  • PG

    当前物理连接探测到的最小时延,单位为微秒。 average integer 当前物理连接探测时延的平均值,单位为微秒。 max_delay integer 当前物理连接探测到的最大时延,单位为微秒。 说明: 取值为-1,表示时延探测超时失败,请重新建立节点间连接后执行查询。 父主题:

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  • 详解

    后扫描较大的表并探测,找到与匹配的行。Sonic和非Sonic的Hash Join的区别在于所使用hash表结构不同,不影响执行的结果集。 Merge Join 归并连接,通常情况下执行性能差于哈希连接。如果源数据已经被排序过,在执行融合连接时,并不需要排序,此时融合连接的性能优于哈希连接。

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  • PGXC

    当前物理连接探测到的最小时延,单位为微秒。 average integer 当前物理连接探测时延的平均值,单位为微秒。 max_delay integer 当前物理连接探测到的最大时延,单位为微秒。 说明: 取值为-1,表示时延探测超时失败,请重新建立节点间连接后执行查询。 父主题:

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  • PG

    integer 当前物理连接一分钟内探测到的最小时延,单位为微秒。 说明: 负数结果无效,请重新等待时延状态更新后执行。 average integer 当前物理连接一分钟内探测时延的平均值,单位为微秒。 max_delay integer 当前物理连接一分钟内探测到的最大时延,单位为微秒。

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  • GLOBAL

    integer 当前物理连接一分钟内探测到的最小时延(单位:微秒)。 说明: 负数结果无效,请重新等待时延状态更新后执行。 average integer 当前物理连接一分钟内探测时延的平均值(单位:微秒)。 max_delay integer 当前物理连接一分钟内探测到的最大时延(单位:微秒)。

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  • GLOBAL

    integer 当前物理连接一分钟内探测到的最小时延(单位:微秒)。 说明: 负数结果无效,请重新等待时延状态更新后执行。 average integer 当前物理连接一分钟内探测时延的平均值(单位:微秒)。 max_delay integer 当前物理连接一分钟内探测到的最大时延(单位:微秒)。

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  • PGXC

    integer 当前物理连接一分钟内探测到的最小时延,单位微秒。 说明: 负数结果无效,请重新等待时延状态更新后执行查询。 average integer 当前物理连接一分钟内探测时延的平均值,单位微秒。 max_delay integer 当前物理连接一分钟内探测到的最大时延,单位微秒。

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  • PGXC

    integer 当前物理连接一分钟内探测到的最小时延,单位微秒。 说明: 负数结果无效,请重新等待时延状态更新后执行查询。 average integer 当前物理连接一分钟内探测时延的平均值,单位微秒。 max_delay integer 当前物理连接一分钟内探测到的最大时延,单位微秒。

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  • PG

    integer 当前物理连接一分钟内探测到的最小时延。单位:微秒。 说明: 负数结果无效,请重新等待时延状态更新后执行。 average integer 当前物理连接一分钟内探测时延的平均值。单位:微秒。 max_delay integer 当前物理连接一分钟内探测到的最大时延。单位:微秒。

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