在大画面的任意位置，默认位置为右上角，视频会议中小画面约为大画面的1/64。 画外画 显示设备上以独立分割方式显示两个或者多个画面，可以是二分屏、三分屏或者多画面。 多流会议 接入华为云会议和华为云 WeLink 的布局类型说明如下： 演讲者视图 如果会议中有共享演示，大画面显示演示图像。

查看更多 →

表18 algo_configs 参数 参数类型 描述 name String 搜索算法名称。 params Array of AutoSearchAlgoConfigParameter objects 搜索算法参数。 表19 AutoSearchAlgoConfigParameter

查看更多 →

铅笔和荧光笔支持书写笔迹粗细调节 白板操作 支持手势操作，包括缩放、擦除、拖动画布 支持圈选，选中内容可以移动、缩放和删除 支持橡皮擦精准擦除和清屏 支持二分屏：一侧白板，另外一侧打开网页或者文档，支持调节分割线位置。 保存白板 支持保存在本地 支持保存在U盘 支持发送邮件带走白板内容，需要配置邮件帐户

查看更多 →

不同分区类型的路由算法逻辑如表1所示： 表1 路由算法逻辑 分区方式 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 哈希分区（Hash-Partition） O(1) 基于key-partOid哈希表实现 列表分区（List-Partition）

查看更多 →

12, 15, 25, 26, 28, 31} layoutMode，表示当前的布局模式，取值如下： 0：全屏模式 10：PiP 12：二分屏 15：三分屏，左一右二 25：三分屏，等分 26：三分屏，上二下一 28：演讲者视图（多流支持） 31：画廊视图（多流支持） subPicCounts

查看更多 →

表20 algo_configs 参数 参数类型 描述 name String 搜索算法名称。 params Array of AutoSearchAlgoConfigParameter objects 搜索算法参数。 表21 AutoSearchAlgoConfigParameter

查看更多 →

模型id。 limit_concurrency Integer 限制的并发量。 请求示例 创建模型，模型名称为model_name，类型为二分型，上传项目桶中file/test.csv的模型数据，打开共享开关。 https://{endpoint}/v1/{project_id}/drug-models

查看更多 →

的自动训练。 训练完成后，您可以在预测分析节点中单击查看训练详情，如“标签列”和“标签列数据类型”、“准确率”、“评估结果”等。 该示例为二分类的离散型数值，评估效果参数说明请参见表1。 不同类型标签列数据产生的评估结果说明请参见评估结果说明。 图1 模型评估报告 同一个自动学习

查看更多 →

cloud-*确保growpart命令可用即可。 yum install cloud-utils-growpart 执行以下命令，使用工具growpart将第二分区的根分区进行扩容。 growpart /dev/xvda 2 [root@sluo-ecs-5e7d ~]# growpart /dev/xvda

查看更多 →

动训练。 图2 运行成功 训练完成后，您可以在界面中查看训练详情，如“标签列”和“标签列数据类型”、“准确率”、“评估结果”等。 该示例为二分类的离散型数值，评估效果参数说明请参见表1。 不同类型标签列数据产生的评估结果说明请参见评估结果说明。 同一个自动学习项目可以训练多次，每

查看更多 →

决策树分类 概述 “决策树分类”节点用于产生二分类或多分类模型。 决策树是附加概率结果的一个树状的决策图，是直观的运用统计概率分析的图法，树中的每一个节点表示对象属性的判断条件，其分支表示符合节点条件的对象，树的叶子节点表示对象所属的预测结果。其通过基尼不纯度（Gini impu

查看更多 →

下角、右上角、左上角，缺省值为右上角，视频会议中小画面约为大画面的1/16。 画外画 显示设备上以独立分割方式显示两个或者多个画面，可以是二分屏、三分屏或者多画面。 多流会议布局 布局类型说明如下： 演讲者视图 如果会议中有共享演示，大画面显示演示图像。 如果会议中没有共享演示，

查看更多 →

梯度提升树分类 概述 “梯度提升树分类”节点用于生成二分类模型，是一种基于决策树的迭代分类算法。该算法采用迭代的思想不断地构建决策树模型，每棵树都是通过梯度优化损失函数而构建，从而达到从基准值到目标值的逼近。算法思想可简单理解成：后一次模型都是针对前一次模型预测出错的情况进行修正

查看更多 →

表14 algo_configs 参数 参数类型 描述 name String 搜索算法名称。 params Array of AutoSearchAlgoConfigParameter objects 搜索算法参数。 表15 AutoSearchAlgoConfigParameter

查看更多 →

表14 algo_configs 参数 参数类型 描述 name String 搜索算法名称。 params Array of AutoSearchAlgoConfigParameter objects 搜索算法参数。 表15 AutoSearchAlgoConfigParameter

查看更多 →

公测 审批作业 2021年4月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 纵向联邦支持LR算法 LR纵向联邦学习主要用于具有线性边界的二分类问题，支持用户双方训练联合逻辑回归（LR）模型。相较于单方训练，纵向联邦LR训练覆盖用户双方特征，模型预测精度更高。 TICS 采用SEAL

查看更多 →

查询算法列表 查询算法列表。 查询算法详情 根据算法ID查询指定算法。 更新算法 更新算法。 删除算法 删除算法。 查询超参搜索算法列表 查询超参搜索算法列表。 表7 训练作业管理接口 API 说明 创建训练作业 创建训练作业。 查询训练作业详情 查询训练作业详情。 更新训练作业描述

查看更多 →

表16 algo_configs 参数 参数类型 描述 name String 搜索算法名称。 params Array of AutoSearchAlgoConfigParameter objects 搜索算法参数。 表17 AutoSearchAlgoConfigParameter

查看更多 →

、经济预测等领域。逻辑斯蒂回归算法通过在线性回归的基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0,1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。LR算法参数请参见逻辑斯蒂回归。 因子分解机算法是一种基于矩阵分解的机器学习算法，能够自动进行二阶特征组合、学习特征之间的关系，无

查看更多 →

随机森林分类 概述 “随机决策森林分类”节点用于产生二分类或多分类模型。随机决策森林是用随机的方式建立一个森林模型，森林由很多的决策树组成，每棵决策树之间没有关联。当有一个新的样本输入时，森林中的每一棵决策树分别进行判断，哪一类被选择最多，就预测这个样本属于那一类。 随机决策森林

查看更多 →

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13 AutoSearchAlgoConfigParameter

查看更多 →