离散余弦变换 更多内容
  • 质量变换

    质量变换 此功能支持在控制台代码编辑模式和接口调用模式使用。 可以对输出格式为jpg的图片进行图片压缩,不使用压缩则可能会使图片占用的空间变大。具体参数说明如表1所示。 操作名称:quality 表1 图片压缩 参数 取值说明 代码样例 q 图片的相对质量,即将图片按照原图的q%进行压缩。取值范围为[1,100]。

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  • 数据转换

    Box-Cox变换 用于连续的响应变量不满足正态分布时,进行数据变换,达到接近正态分布的目的。Box-Cox变换的主要特点是引入一个参数,通过数据本身估计该参数,进而确定应采取的数据变换形式。 使用Box-Cox变换的优点: 数据得到的回归模型优于变换前的模型,变换可以使模型的解释力度等性能更加优良。

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  • 特征操作

    ”节点。 特征离散化 特征离散化是将特征列连续的样本数据离散化为[0,离散数量-1]区间内的整型数据。 特征离散化操作步骤如下。 单击表头,选中需要执行特征离散化的特征列。 选中的特征列必须为数值型。 单击“特征操作”,从下拉框中选择“特征离散化”。 弹出“特征离散化”对话框。参数配置如下所示:

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  • 开发数据预处理作业

    值处理>Log变换离散型字段:缺失值处理>离散特征编码、缺失值处理>OneHot编码等 表1 预处理方法 预处理方法名称 使用范围 功能介绍 缺失值处理 连续型/离散型 针对连续特征有均值、中位数2种填充策略,针对离散特征有众数的填充策略。 离散特征编码 离散型 将字符串形式存储的特征,映射为[0

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  • 示例:图片质量变换

    示例:图片质量变换 场景介绍 对于需要对大量图片文件进行压缩,快速发布上线的场景,可以使用DWR可视化的质量变换工作流来完成任务,帮助用户提升图片处理效率,节省内容发布时间。 实现流程 该实例通过创建触发器的方式异步启动工作流,实现流程为: 在OBS服务中创建桶 在DWR服务中创建工作流

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  • 基本概念

    特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版体验式开发模式下,模型训练服务支持的特征操作有重命名、归一化、数值化、标准化、特征离散化、One-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息熵、新增特征、PCA。对应JupyterLab交互式开发模式,是界面右上角的图标中的“数据处理”菜单下面的数据处理算子。

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  • 离散小时调度与作业最近依赖调度逻辑

    找最近的一个实例依赖。 离散小时依赖离散小时 依赖时间段范围是[当天的零点, 下一天的零点) ,离散小时作业A,离散小时作业B,作业A依赖作业B。 当离散小时作业A、离散小时作业B在一天内的实例数量一致时,适用规则一,一对一依赖; 当离散小时作业A、离散小时作业B在一天内的实例数

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  • 特征工程

    100,离散距离为10。等距离散会按照age将1-10岁,11-20岁等作为一个区间进行离散。 “等频离散”:根据业务需求限定数值“最小值”、“最大值”和“频率”。例如,根据weight进行等频离散,设置weight最小值为5,最大值为200,离散频率为200。等频离散会按照we

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  • 产品术语

    特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版体验式开发模式下,模型训练服务支持的特征操作有重命名、归一化、数值化、标准化、特征离散化、One-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息熵、新增特征、PCA。对应JupyterLab交互式开发模式,是界面右上角的图标中的“数据处理”菜单下面的数据处理算子。

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  • 排序策略-离线特征工程

    处理,如x=80时,x_new = 0.2。 “用户自定义离散”:根据业务需求限定“离散点”。例如,根据age进行离散,设置年龄离散点分别为3、9、15即年龄会按照0-3、3-9、9-15进行散;单击添加离散点。 “不离散”:(默认)不做归一化,不对数据做处理。 待提取物品特征 排序模型需要经特征工程处理后的数据,

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  • 向量距离计算接口

    vector_l2_squared_distance('[1,2,3]', '[5,-1,3.5]'); cosine_distance 功能说明:计算两个向量的余弦距离。 入参1的类型:floatvector 入参2的类型:floatvector 出参类型:float8 代码示例: gaussdb=#

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  • 根据表面离散点坐标集生成可渲染的文件内容

    根据表面离散点坐标集生成可渲染的文件内容 功能介绍 根据表面离散点坐标集生成可渲染的文件内容。 URI POST /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-common/toolkit/surface-points

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  • SQL数学函数

    COS(expr) 余弦 SELECT COS(expr) TAN(expr) 正切 SELECT TAN(expr) COT(expr) 余切 SELECT COT(expr) ASIN(expr) 反正弦 SELECT ASIN(expr) ACOS(expr) 反余弦 SELECT

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  • 使用pgvector插件

    PostgreSQL支持pgvector插件,提供支持vector数据类型和向量相似性搜索。该插件提供以下支持: 精确的和近似的最近邻搜索 L2距离,内积和余弦距离 Postgres客户端的任何语言 更多信息,请参见pgvector官方文档。 支持的版本 PostgreSQL 12及以上版本的最新

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  • cos

    cos cos函数用于计算a的余弦值,输入为弧度 命令格式 cos(DOUBLE a) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 a 是 DOUBLE、BIGINT、DECIMAL、STRING类型。 参数a的格式包括浮点数格式、整数格式、字符串格式。 参数a非D

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  • cos

    cos cos函数用于计算a的余弦值,输入为弧度 命令格式 cos(DOUBLE a) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 a 是 DOUBLE、BIGINT、DECIMAL、STRING类型。 参数a的格式包括浮点数格式、整数格式、字符串格式。 参数a非D

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  • 精度校验

    benchmark工具用于精度验证,主要工作原理是:固定模型的输入,通过benchmark工具进行推理,并将推理得到的输出与标杆数据进行相似度度量(余弦相似度和平均相对误差),得到模型转换后的精度偏差信息。使用benchmark进行精度比对的基本流程如下: 将模型输入保存二进制文件。 # 数据读取,预处理

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  • DBE

    RITY 比较两个字符串的差距(删除、新增、变换的最小步骤),并归一化到0-100(100表示完全一致,0表示完全不一致)。 DBE_MATCH.EDIT_DISTANCE_SIMILARITY 比较两个字符串的差距(删除、新增、变换的最小步骤),并归一化到0-100(100表示完全一致,0表示完全不一致)

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  • DBE_MATCH

    RITY 比较两个字符串的差距(删除、新增、变换的最小步骤),并归一化到0-100(100表示完全一致,0表示完全不一致)。 DBE_MATCH.EDIT_DISTANCE_SIMILARITY 比较两个字符串的差距(删除、新增、变换的最小步骤),并归一化到0-100(100表示完全一致,0表示完全不一致)

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  • acos

    acos acos函数用于返回给定角度a的反余弦值。 命令格式 acos(DOUBLE a) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 a 是 DOUBLE、BIGINT、DECIMAL、STRING类型。 参数a取值范围为[-1,1],a的格式包括浮点数格式、整数格式、字符串格式。

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  • acos

    acos acos函数用于返回给定角度a的反余弦值。 命令格式 acos(DOUBLE a) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 a 是 DOUBLE、BIGINT、DECIMAL、STRING类型。 参数a取值范围为[-1,1],a的格式包括浮点数格式、整数格式、字符串格式。

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