加权采样 概述 加权采样是一种数据采样算法，依据数据集中权重列进行数据采样，权重越大的样本被采样的概率越大。 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。 输出 参数 子参数

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添加权限策略 功能介绍 本接口用于给指定通道添加权限策略。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/streams/{stream_name}/policies 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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与管理。 选择自适应模板，网站一端设计，多个终端适配。 图1 多终端自适应版模板市场 海量模板任意选择，背景、功能随意切换，自适应版模板编辑可集中创建页面的图片排版大小，智能地根据用户行为以及使用的设备环境进行相对应的布局。一个网站支持多个终端独立设计，也可自适应多个终端（手机、

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在一个自然月内，对所有有效日的最大峰值带宽求和取平均，获得当月的计费带宽，再根据合同约定的单价计费。 有效日：当天使用CDN消耗的流量大于0byte时，系统将这一天记为有效日。 每日带宽统计点：系统每5分钟统计1个带宽值，每日得到288个值。 计费示例 公司D使用CDN按日峰值月平均计费，已于2020年1

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模拟退火算法(Anneal) 模拟退火算法即Anneal算法，是随机搜索中一个简单但有效的变体，它利用了响应曲面中的平滑度。退火速率不自适应。Anneal算法从先前采样的一个试验点作为起点，然后从与先验分布相似的分布中采样每组超参数，但其密度更集中在选择的试验点周围。随着时间推移

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添加权限集的权限 功能介绍 添加权限集的权限。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/security/permission-sets/{permission_set_id}/permissions 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型

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0：标注为0的所有样本。可以理解为标签。 1：标注为1的所有样本。可以理解为标签。 macro average：所有标签结果的平均值。 weighted average：所有标签结果的加权平均值。 第一行内容的含义如下所示，即模型优劣的评价指标： f1-score：F1分数同时考虑精确率和召回率，让两者同时达到最高，取得平衡。

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添加权限集成员 功能介绍 添加权限集成员。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/security/permission-sets/{permission_set_id}/members 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述

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共享型负载均衡支持加权轮询算法、加权最少连接、源IP算法。 加权轮询算法 加权最少连接 源IP算法 图1展示弹性负载均衡器使用加权轮询算法的流量分发流程。假设可用区内有2台权重相同的后端 服务器 ，负载均衡器节点会将50%的客户端流量分发到其可用区中的每一台后端服务器。 图1 加权轮询算法流量分发

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KhopSample K跳算法 ShortestPathSample 最短路径算法 AllShortestPathsSample 全最短路径算法 FilteredShortestPathSample 带一般过滤条件最短路径 SsspSample 单源最短路径算法 ShortestPa

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算法、连接ID算法。 加权轮询算法 加权最少连接 源IP算法 连接ID算法 图1展示弹性负载均衡器使用加权轮询算法的流量分发流程。假设可用区内有2台权重相同的后端服务器，负载均衡器节点会将50%的客户端流量分发到其可用区中的每一台后端服务器。 图1 加权轮询算法流量分发 表2 加权轮询算法说明

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。 分配策略类型 独享型负载均衡支持加权轮询算法、加权最少连接、源IP算法、连接ID算法。 共享型负载均衡支持加权轮询算法、加权最少连接、源IP算法。 加权轮询算法 加权最少连接 源IP算法 连接ID算法 图2展示弹性负载均衡器使用加权轮询算法的流量分发流程。假设可用区内有2台权

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自适应计划选择的Hint 功能描述 对于以PBE方式执行的查询语句和DML语句，用户可以通过在查询中加choose_adaptive_gplan hint触发自适应计划选择。 语法格式 针对查询开启自适应计划选择： 1 choose_adaptive_gplan 对于非PBE方

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获取图片平均色值 此功能仅支持通过接口调用模式使用。 通过此操作可以获取图片的平均色值，平均色值将以json格式返回一个十六进制值。 操作名称：average-hue 示例 获取图片example.jpg的平均色值，可在浏览器直接访问以下地址。 https://e-share.obs

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自适应计划选择的Hint 功能描述 对于以PBE方式执行的查询语句和DML语句，用户可以通过在查询中加choose_adaptive_gplan hint触发自适应计划选择。 语法格式 针对查询开启自适应计划选择： 1 choose_adaptive_gplan 对于非PBE方

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HetuEngine提供了自适应查询执行的功能，该功能会自适应地调度执行查询。 本章节介绍如何开启自适应查询执行功能。 操作步骤 使用HetuEngine管理员用户登录Manager，选择“集群 > 服务 > HetuEngine”，进入HetuEngine服务页面。 在“概览”

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L7（HTTP/HTTPS） 加权轮询算法 源IP地址 支持 不支持 负载均衡器cookie 不涉及 支持 应用程序cookie 不涉及 不支持 加权最少连接 源IP地址 支持 不支持 负载均衡器cookie 不涉及 支持 应用程序cookie 不涉及 不支持 源IP地址 源IP地址 不涉及 不支持

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GaussDB (DWS)列存储压缩支持Delta Value Encoding、Dictionary、RLE 、LZ4、ZLIB等压缩算法，且能够根据数据特征自适应的选择压缩算法，平均压缩比7:1。压缩数据可直接访问，对业务透明，极大缩短历史数据访问的准备时间。 父主题： 系统概述

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GaussDB(DWS)列存储压缩支持Delta Value Encoding、Dictionary、RLE 、LZ4、ZLIB等压缩算法，且能够根据数据特征自适应的选择压缩算法，平均压缩比7:1。压缩数据可直接访问，对业务透明，极大缩短历史数据访问的准备时间。 父主题： 系统概述

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nin 是该神经元的输入数目。 优化器类型 grad：梯度下降算法 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 adam：自适应矩估计算法 结合AdaGrad和 RMS Prop两种优化算法的优点，对梯度的一阶矩估计（First Moment Est

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nin 是该神经元的输入数目。 优化器类型 grad：梯度下降算法 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 adam：自适应矩估计算法 结合AdaGrad和RMSProp两种优化算法的优点，对梯度的一阶矩估计（First Moment Est

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