微服务引擎 CSE 

 

微服务引擎(Cloud Service Engine)提供服务注册、服务治理、配置管理等全场景能力;帮助用户实现微服务应用的快速开发和高可用运维。支持多语言、多运行时;支持双栈模式,统一接入和管理Spring Cloud、Apache ServiceComb(JavaChassis/GoChassis)、Dubbo侵入式框架和Istio非侵入式服务网格。

 
 

    云计算的特征是分布式 更多内容
  • 什么是专属计算集群?

    什么专属计算集群? 专属计算集群(Dedicated Computing Cluster,简称DCC)在公有上隔离出来专属虚拟计算资源池,支持用户申请独占物理设备,独享物理隔离计算资源。用户通过独立租户来在该资源池内申请宿主机资源后,可以在其上发放 弹性云服务器 。 专

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  • 自动备份的时间是按哪个时区计算?

    自动备份时间按哪个时区计算? 自动备份时间按照本地时间所在时区进行计算。 父主题: 备份类

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  • 特征工程

    特征工程 如何选中全量特征列? 算法工程处理时候必须要先采样吗? 特征处理操作完成后怎么应用于数据集全量数据? 特征工程和算法工程关系? JupyterLab环境异常怎么处理? 父主题: 常见问题

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  • 特征工程

    特征工程 特征工程简介 Python和Spark开发平台 JupyterLab开发平台 父主题: 用户指南

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  • 特征管理

    特征管理 特征操作接口 父主题: 应用模型

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  • 数据特征分析

    Boxes 横坐标:目标框面积占比,即目标框面积占整个图片面积比例,越大表示物体在图片中占比越大。 纵坐标:框数量(统计所有图片中框)。 主要判断模型中使用anchor分布,如果目标框普遍较大,anchor就可以选择较大。 按边缘化程度统计框数量分布 Marginalization

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  • 特征工程

    特征工程 二值化 卡方选择 派生 特征转换 FP-growth 最小最大规范化 正则化 独热编码 主成分分析 离散化 标准化 字符串标签化 奇异值分解 过滤式特征选择 线性特征重要性 特征尺度变换 特征异常检测 特征异常平滑 gbdt编码模型训练 gbdt编码模型应用 父主题: 数据特征

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  • 特征尺度变换

    需要被进行尺度变换特征名 - scale_method 尺度变换方法 "ln" item_spliter 离散型特征,iterm之间分割符 "," kv_spliter 离散型特征KV分割符 ":" 样例 输入数据 配置流程 运行流程 参数设置 输出结果 父主题: 特征工程

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  • 什么是容器批量计算

    划。BCE基于Volcano构建混合调度能力,可以支持批量作业并发调度,在容器技术加持下,BCE可以做到秒级应用部署,且能按照使用量计费,为您提供最佳性价比和最高效部署能力批量任务解决方案。 图1 容器批量计算架构图

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  • 特征工程简介

    特征工程处理数据集计算平台。 创建人 发布服务用户名。 创建时间 发布服务时间。 活动时间 最新执行特征工程任务时间。 简介 特征工程服务简介。 查看特征工程服务详情,包括特征工程任务列表信息。 创建特征工程任务。 删除特征工程服务。 父主题: 特征工程

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  • 过滤式特征选择

    过滤式特征选择 概述 过滤式特征选择根据特征对标签重要性对特征进行筛选,特征重要性较高特征,提升训练精度和效率。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型,dataframe为pyspark中DataFrame类型对象 输出 参数

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  • 全局特征信息文件

    全局特征信息文件 在特征工程、在线模块,近线模块时都会用到该全局特征信息文件。当上传数据中特征有变化时,用户需要同步更新该文件。该文件为JSON格式,包含特征名、特征大类、特征值类型。 表1 全局特征信息文件字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 user_features

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  • 特征异常平滑

    50th百分位数):数据集中间值; 下四分位数(Q1 / 25百分位数):最小数(不是“最小值”)和数据集中位数之间中间数; 上四分位数(Q3 / 75th Percentile):数据集中位数和最大值之间中间值(不是“最大值”); 四分位间距(IQR):第25至第75个百分点距离 上边缘:Q3

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  • 计算

    计算 弹性 云服务器 E CS 裸金属服务器 BMS 镜像服务 IMS 弹性伸缩 AS 父主题: SCP授权参考

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  • 什么是分布式缓存服务

    什么分布式缓存服务 分布式缓存服务(Distributed Cache Service,简称DCS)华为提供一款兼容Redis高速内存数据处理引擎,为您提供即开即用、安全可靠、弹性扩容、便捷管理在线分布式缓存能力,满足用户高并发及数据快速访问业务诉求。 即开即用 D

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  • 转码套餐包中的已使用时长是如何计算的?

    HD/SD转码时长比例为12:6:3:1.5:1,即1倍4K转码时长折算成12倍SD转码时长,1倍2K转码时长折算成6倍SD转码时长,1倍FHD转码时长折算成3倍SD转码时长,1倍HD转码时长折算成1.5倍SD转码时长。其中,H.264标准转码包支持按“5/22”折算时长抵扣音频转码。

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  • 特征工程和算法工程的关系?

    特征工程和算法工程关系? 用户创建特征工程时候,进入特征工程,可以看到系统自动创建特征工程同名算法工程。支持在同一个特征工程中创建多个算法工程,操作如下所示: 在JupyterLab环境编辑界面,单击界面左上角“File > New Launcher”,界面右侧新增“

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  • 什么是容器批量计算

    划。BCE基于volcano构建混合调度能力,可以支持批量作业并发调度,在容器技术加持下,BCE可以做到秒级应用部署,且能按照使用量计费,为您提供最佳性价比和最高效部署能力批量任务解决方案。 图1 容器批量计算架构图 使用流程 图2 BCE基本使用流程示意图 创建资源池。

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  • 创建特征工程

    特征工程描述信息。 最多不超过500个字符。 开发模式 特征工程开发环境: Jupyterlab交互式开发 基于JupyterLab特征工程开发环境,具有良好实时交互性,提供通用特征工程和数据分析图形界面操作,以及用户自定义编码能力。适用于数据科学家,以及自定义算法场景。

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  • 创建特征工程

    hm”下方“算法工程”,弹出“新建”对话框。 输入“名称”,示例:code-123,单击“确定”。 “code-123”算法工程创建完成,在界面左侧代码目录,可以看到新增“code-123”目录及其相关主文件、子目录等。 不同算法工程,均会有与算法工程同名目录,且同

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  • 查询全局特征配置

    error_code String 请求失败时错误码,请求成功时无此字段。 error_msg String 请求失败时错误信息,请求成功时无此字段。 表4 global_features参数说明 参数名称 参数类型 说明 user_features List 用户特征列表。 item_features

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