用户可以通过数据去噪，筛选掉时间序列中的异常数据。噪声分析方法： 通过局部线性回归的方法对数据进行平滑处理，得到每个点对应的预测值。 通过观测值与预测值之间的误差error的3sigma确定误差上限，超出上限的点为噪声点。 系统会从原始数据中去除上述噪声点，并采用线性插值的方法对去除噪声的数据进行填充。操作步骤如下。

查看更多 →

不限定是否直接找具体的开发人员做确认工作，也可以把缺陷单提交至模块的负责人做统一确认和反馈。 提交问题单 提交的问题单需要清晰、全面、可管理、可追溯。问题单需要有专门的缺陷管理系统，缺陷管理系统最好和需求、开发任务管理系统同源使用同一系统，以便于做统一的管理和规划。缺陷单一般包含

查看更多 →

String obs请求时返回低频存储类型对象个数 ColdSize String obs请求时返回归档存储类型存量大小 ColdObjectNumber String obs请求时返回归档存储类型对象个数 DeepArchiveSize String 返回深度归档存储类型存量大小

查看更多 →

培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

查看更多 →

描述：返回输入值的线性回归截距。y是从属值。x是独立值。 select regr_intercept(y,x) from (values (1,5),(2,6),(3,7),(4,8)) as t(x,y);-- 4.0 regr_slope(y, x) 描述：返回输入值的线性回归斜率。y是从属值。x是独立值。

查看更多 →

顺序。 支持扩容进度查询，实时监控扩容进度。 随着节点数增加，集群性能线性增长。 如图2所示，在全并行分布式架构下，DWS随着节点数的增加，集群的数据加载性能、业务处理性能和容量可线性扩展。 图2 高性能线性扩展 父主题： DWS核心技术

查看更多 →

GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

查看更多 →

格提供的基础设施上。 统一策略管理：控制面使用ASM统一的控制面做服务发现和治理规则管理，不需要独立的注册中心和配置中心；数据面的服务发现、负载均衡和各种治理都在ASM数据面Envoy上执行，SDK作为开发框架，回归到开发框架的本来职能，作为一个纯净轻量的应用开发框架供用户开发代码。

查看更多 →

0考试覆盖：人工智能进阶理论与华为云开发实践，内容包括但不限于：神经网络基础；图像处理、语音处理、 自然语言处理 理论和应用；ModelArts概览；图像处理、语音处理、自然语言处理实验；ModelArts平台开发实验等。 知识点 神经网络基础 4% 图像处理理论和应用 26% 语音处理理论和应用

查看更多 →

以按需资源简单 定价 算价为例，通过使用量(定价量纲)计算应付金额时，公式如下： 有线性大小算价： 官网价=(使用量/使用量转换比率)*单价*线性大小 抹零金额=官网价-优惠金额-应付金额 应付金额=(使用量/使用量转换比率)*单价*线性大小-优惠金额-抹零金额。 其中，“线性大小”通过云服务产品的规格查看。例如：下图云

查看更多 →

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法及预处理求解、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。

查看更多 →

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法及预处理求解、非线性方程组的迭代求解、矩阵的特征值求解、智

查看更多 →

和开源Redis相比，GeminiDB Redis性能如何？ GeminiDB Redis采用多线程架构，QPS可随CPU数量线性扩展，可支持1w-1000w线性扩展；单点访问通常平均时延<1ms，P99<2ms，和开源Redis时延接近，详细性能数据可参考性能测试报告。 父主题： 产品咨询

查看更多 →

String 纵向联邦算法类型枚举，XG_BOOST，LIGHT_BGM， LOG ISTIC_REGRESSION 逻辑回归，NEURAL_NETWORK 神经网络，FIBINET 枚举值： XG_BOOST LIGHT_BGM LOGISTIC_REGRESSION NEURAL_NETWORK

查看更多 →

String 纵向联邦算法类型枚举，XG_BOOST，LIGHT_BGM，LOGISTIC_REGRESSION 逻辑回归，NEURAL_NETWORK 神经网络，FIBINET 枚举值： XG_BOOST LIGHT_BGM LOGISTIC_REGRESSION NEURAL_NETWORK

查看更多 →

评估 二分类评估 聚类评估 模型应用 多分类评估 回归评估 混淆矩阵 父主题： 模型工程

查看更多 →

String 纵向联邦算法类型枚举。 XG_BOOST, LightGBM LOGISTIC_REGRESSION 逻辑回归 NEURAL_NETWORK 神经网络 FIBINET, learning_task_type String 纵向联邦任务类型。 CLASSIFICATION(1)

查看更多 →

所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。 回归 回归反映的是数据属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射

查看更多 →

注提供差异化服务。本次项目实现分销、零售、电商等现有的基础业务，同时支持未来业务的快速扩展性，形成统一的数据归集，以数据驱动业务，从业务又回归数据，从而形成更适合的业务决策，引导消费体验场景。为此，跟百胜软件达成合作，通过百胜E3+企业中台系统对现有系统进行升级和集成，搭建技术中

查看更多 →

resource_size、size_measure_id如何填写 询价线性产品时，resource_size、size_measure_id两个参数为必填。线性产品为包括硬盘，带宽等在订购时需要指定大小的产品。如您分辨不出产品是否线性，可咨询对应的云服务产品部。 两者需搭配使用，resour

查看更多 →

resource_size、size_measure_id如何填写 询价线性产品时，resource_size、size_measure_id两个参数为必填。线性产品为包括硬盘，带宽等在订购时需要指定大小的产品。如您分辨不出产品是否线性，可咨询对应的云服务产品部。 两者需搭配使用，resour

查看更多 →