自适应增强算法 更多内容
  • 上传算法

    根据需要上传的算法填写商品属性,单击“下一步”。 在“上传算法包”区域中,将本地算法包拖动到该区域。 根据界面提示上传对应的算法包,如选择多个适用平台,则可在两个算法框区域同时上传两个对应的算法包。 根据界面提示,参见图2填写算法详细信息,详细的参数介绍请参见准备算法相关信息。 图2 填写算法详细信息 填写关联商品

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  • 发布算法

    发布算法 发布流程 发布准备 算法发布 父主题: 商品发布

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  • 算法API

    算法API 边缘服务API 云上服务API 公共接口

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  • 部署算法

    "common" } } 响应示例 状态码: 200 部署算法响应体 { "alg_name" : "入侵检测" } 状态码 状态码 描述 200 部署算法响应体 400 请求错误 500 内部错误 错误码 请参见错误码。 父主题: 算法中心

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  • HASH算法

    当计算路由结果时,计算拆分键值的CRC32值然后对102400取余,根据计算结果落到某个范围进行路由。 算法计算方式 方式一:拆分键非日期类型 表1 拆分键非日期类型 条件 算法 举例 拆分键非日期类型 分库路由结果 = crc32(分库拆分键值) % 102400 分表路由结果 =

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  • 绩效算法

    以租户管理员角色登录客户服务云,进入菜单“配置中心>绩效管理>绩效配置”,选择“绩效算法”。 图2 绩效算法界面 点击“新建”,新建绩效算法。 图3 新建绩效算法 绩效算法名称:自定义,不超过100字符。 算法方程式:通过插入变量,构建算法方程式。算法方程式支持输入“+”、“-”、“%”、“*”、“/”、“

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  • 训练算法

    训练算法 添加自定义算法 添加自定义算法流程为“初始化算法 > 选择算法文件 > 上传算法文件”。具体操作步骤如下: 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 算法管理”。 单击“新建训练算法”,填写算法基本信息。 图1 新建训练算法 名称:包含中英文、数字、“_”“-”,不得超过64个字符。

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  • 算法详情

    算法详情 基本详情 单击指定“算法名称”,可以查看算法的基本信息、算法详情、任务配置以及镜像版本。 图1 算法详情 任务配置 当创建任务配置时,如果关联了算法配置,则在算法详情页,会展示此算法关联的批量仿真的任务配置信息,在此模块还可进行以下操作。 图2 任务配置 表1 任务配置相关操作

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  • 算法管理

    算法管理 训练算法 算法文件说明 父主题: 训练服务

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  • TPE算法

    TPE算法 TPE算法全称Tree-structured Parzen Estimator,是一种利用高斯混合模型来学习超参模型的算法。在每次试验中,对于每个超参,TPE为与最佳目标值相关的超参维护一个高斯混合模型l(x),为剩余的超参维护另一个高斯混合模型g(x),选择l(x)

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  • 删除算法

    删除算法 删除我的算法 在“算法管理 > 我的算法”页面,“删除”运行结束的训练作业。您可以单击“操作”列的“删除”,在弹出的提示框中单击“确认”,删除对应的算法。 删除订阅算法 前往AI Gallery,在“我的资产 > 算法”中,单击我的订阅,对需要删除的算法单击“取消订阅”,在弹出的提示框中单击“确认”即可。

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  • 算法API

    算法API 执行算法(1.0.0) 算法API参数参考 父主题: 内存版

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  • 算法API

    算法API 最短路径(Shortest Path)(1.0.0) 点集最短路(Shortest Path of Vertex Sets)(1.0.0) 标签传播(Label Propagation)(1.0.0) Louvain算法(1.0.0) 父主题: 业务面API

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  • 排序策略-离线排序模型

    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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  • HDFS开源增强特性

    图5 未增强前属性设置 在自研增强版本的HDFS中,对该配置项进行了增强,增加了-1的值选项。当配置成-1的时候,所有DataNode节点只要还有一个数据存放卷,DataNode就能继续提供服务。 所以对于上面提到的例子,该属性的配置将统一成-1,如图6所示。 图6 增强后属性配置

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  • Spark开源增强特性

    union all等。为应对不同应用场景的特殊需求,对所有下推模块设计开关功能,用户可以自行配置是否应用上述查询下推的增强。 表1 跨源查询增加特性对比 模块 增强增强后 aggregate 不支持aggregate下推 支持的聚合函数为:sum, avg, max, min, count

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  • Storm开源增强特性

    Storm开源增强特性 CQL CQL(Continuous Query Language),持续查询语言,是一种用于实时数据流上的查询语言,它是一种SQL-like的语言,相对于SQL,CQL中增加了(时序)窗口的概念,将待处理的数据保存在内存中,进行快速的内存计算,CQL的输

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  • Flink滑动窗口增强

    Flink滑动窗口增强 本节主要介绍Flink滑动窗口以及滑动窗口的优化方式。 Flink窗口的详细内容请参见官网:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/dev/stream/operators/windows

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  • 删除增强高速网卡

    删除增强高速网卡 操作场景 如果不再需要增强高速网卡,请参考此章节进行删除。 约束与限制 裸金属服务器 必须为“运行中”或“关机”状态。 操作步骤 登录管理控制台。 选择“计算 > 裸金属 服务器 ”。 进入裸金属服务器页面。 单击待删除网卡的裸金属服务器的名称。 系统跳转至该裸金属服务器的详情页面。

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  • HBase开源增强特性

    HBase开源增强特性:容灾增强 主备集群之间的容灾能力可以增强HBase数据的高可用性,主集群提供数据服务,备用集群提供数据备份,当主集群出现故障时,备集群可以提供数据服务。相比开源Replication功能,做了如下增强: 备集群白名单功能,只接受指定集群IP的数据推送。 开源版本中replicatio

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  • Kafka开源增强特性

    Kafka开源增强特性 Kafka开源增强特性 支持监控如下Topic级别的指标: Topic输入的字节流量 Topic输出的字节流量 Topic拒绝的字节流量 Topic每秒失败的fetch请求数 Topic每秒失败的Produce请求数 Topic每秒输入的消息条数 Topic每秒的fetch请求数

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