选择“商品类型”为“智能算法”，根据算法分类、算法场景等查找符合要求的算法，或输入关键字搜索符合要求的算法。 针对SDC算法，您可以单击筛选项下方的“输入款型搜索算法”，通过输入款型检索所需的算法。 其中商品分类包含如下: 通用商品是指由服务商发布在云市场，且没有打上严选标签的商品，用户可根据自身需求按照页面提示购买

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若索引列包含所有扫描列（IndexOnly Scan），则通过扫描条件在索引上进行二分查找，找到符合条件元组即可返回数据。 若索引列不包含所有扫描列（Index Scan），则通过扫描条件在索引上进行二分查找，找到符合条件元组的TID，再通过TID到数据表上查找对应的数据元组。如下图所示。

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若索引列包含所有扫描列（IndexOnly Scan），则通过扫描条件在索引上进行二分查找，找到符合条件元组即可返回数据。 若索引列不包含所有扫描列（Index Scan），则通过扫描条件在索引上进行二分查找，找到符合条件元组的TID，再通过TID到数据表上查找对应的数据元组。如下图所示。

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否 预测结果的分类概率列。 "probability" threshold 否 分类阈值，二分类场景下可设置，支持向量机SVM算法不支持。 0.5 positive_category 否 二分类任务的正样本。 无 样例 数据样本 鸢尾花数据集，species列代表鸢尾花种类，共有I

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Board最多支持二分屏显示，默认左右等分，支持移动分屏线改变分屏显示比例。新建窗口默认右侧打开。 在白板界面，轻触Home键回到首页。 点击“应用”，再点击需要打开的应用程序，进入二分屏协作。 图65 打开应用 图66 进入二分屏协作 编辑/修改分屏协作 进入二分屏协助模式后，您

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路由算法复杂度 实现概述说明 范围分区（Range Partition） O(logN) 基于二分binary-search实现 间隔分区（Interval Partition） O(logN) 基于二分binary-search实现 哈希分区（Hash-Partition） O(1) 基于key-partOid哈希表实现

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持的超参搜索功能，在无需算法工程师介入的情况下，即可自动进行超参的调优，在速度和精度上超过人工调优。 ModelArts支持以下三种超参搜索算法： 贝叶斯优化(SMAC) TPE算法 模拟退火算法(Anneal) 父主题： 自动模型优化（AutoSearch）

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显示。 显示字段 查看上下文，默认字段为content，单击“显示字段”选择查看其他字段的上下文。 更早 从当前位置往前查看设置查询行数的二分之一。例如：当查询行数设置为100时，单击“更早”则从当前位置朝前显示50行，此时行号为-50；再次单击“更早”，依次叠加分别为-100、-150、-200

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int，一般不建议用户修改 gamma TPE算法的一定分位数，用于划分l(x)和g(x) float，范围(0,1)，一般不建议用户修改 父主题： 搜索算法

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设置基模型，基模型与分子描述符有关。选择不同的基模型，分子描述符不一样。 模型类型 回归型：预测一系列连续变量的模型，主要侧重定量描述。 二分型：预测二分类离散变量的模型，主要侧重定性分析。 模型数据 选择模型数据。可选择数据中心数据，或者示例数据。 仅支持 CS V格式，数据条数支持100-50000条，文件不大于5MB。

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采集函数ucb的调节参数，可理解为上置信边界 float，一般不建议用户修改 xi 采集函数poi和ei的调节参数 float，一般不建议用户修改 父主题： 搜索算法

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训练管理 创建算法 查询算法列表 查询算法详情 更新算法 删除算法 获取支持的超参搜索算法 创建训练作业 查询训练作业详情 更新训练作业描述 删除训练作业 终止训练作业 查询训练作业指定任务的日志（预览） 查询训练作业指定任务的日志（OBS链接） 查询训练作业指定任务的运行指标 查询训练作业列表

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显示。 显示字段 查看上下文，默认字段为content，单击“显示字段”选择查看其他字段的上下文。 更早 从当前位置往前查看设置查询行数的二分之一。例如：当查询行数设置为100时，单击“更早”则从当前位置朝前显示50行，此时行号为-50；再次单击“更早”，依次叠加分别为-100、-150、-200

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float，一般不建议用户修改 shrink_coef 随着更多的点被探索，邻域采样大小的减少率 float，一般不建议用户修改 父主题： 搜索算法

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container.size设置为与YARN容器大小“yarn.scheduler.minimum-allocation-mb”相同或更小的值（例如设置为二分之一或四分之一的值），但不要超过“yarn.scheduler.maximum-allocation-mb”参数值。 父主题： 集群管理类

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algo_configs 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否 String 搜索算法名称。 params 否 Array of AutoSearchAlgoConfigParameter objects 搜索算法参数。 表18 AutoSearchAlgoConfigParameter

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逻辑回归分类 概述 “逻辑回归”节点用于数据二分类，支持自动化建模。它可以根据输入训练集高效地完成参数自动调优，并通过 LOG ISTIC函数将线性回归的输出映射到[0,1]区间，最后根据阈值判断完成数据二分类。 逻辑回归本质上是一种线性分类方法，因此在考虑使用逻辑回归模型前，要保证

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算法新建后，在“算法列表”可以查看新建的算法，单击指定“算法名称”，可以查看算法的基本信息和算法详情。 算法列表相关操作 表1 算法列表相关操作 任务 操作步骤 搜索算法 在搜索框中输入关键字搜索相关算法。支持通过算法名称和算法ID搜索。 查看算法详情 单击算法名称，即可查看算法详情页。 编辑算法 单击操作栏的“编辑”，即可编辑算法信息。

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和排序，可实现百亿级小分子的秒级搜索。 单击“分子搜索”功能卡片，进入分子搜索页面。 在配置页面，进行分子搜索配置，包括输入小分子、选择搜索算法、选择输出个数。 图1 分子搜索页面 输入小分子：可以通过输入SMILES、上传文件或者直接绘制输入小分子。最终以SMILES为准。 选择算法：可以选择ECFP4

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algo_configs 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否 String 搜索算法名称。 params 否 Array of AutoSearchAlgoConfigParameter objects 搜索算法参数。 表18 AutoSearchAlgoConfigParameter

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直的值相同，可以使用像素数（如200）或百分比（如25p）。 像素数取值范围为[1，4096]，当像素数大于原图最小边的一半时，取最小边的二分之一。 百分比取值范围为[1p，50p]。 不能与rx和ry参数同时使用。 image/rounded-corners,r_100 rx

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