编程语言预测 更多内容
  • Java语言

    Java语言 √表示支持,×表示不支持 语言版本 是否支持 开发指导 Java 8 √ 接口定义、有关SDK接口说明和函数开发指导请参见Java函数开发指南。 Java 11 √ 父主题: 支持的编程语言

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  • Go语言

    Go语言 √表示支持,×表示不支持 语言版本 是否支持 开发指导 Go 1.x √ 接口定义、有关SDK接口说明和函数开发指导请参见Go函数开发指南。 父主题: 支持的编程语言

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  • 预测性维护功能

    预测性维护功能 设备概览操作 登录数字孪生管理控制台。 单击左半侧目录“设备概览统计”。 图1 设备概览统计 预测设备台账操作 登录数字孪生管理控制台。 单击左半侧目录“预测设备台账”。 单击页面右侧页面内容左上方“添加”,进入“添加预测设备台账”页面。 图2 添加预测设备台账1

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  • 查看预测外呼

    查看预测外呼 前提条件 管理员已为指定座席人员建立预测外呼任务,并启动任务。 座席处于空闲态,预测外呼配有外呼数据且已经启动。 操作步骤 外呼业务代表进入云联络中心,输入账号、密码登录。 选择“外呼任务 > 座席外呼任务”。 图1 外呼任务 点击外呼结果,可查看外呼结果。 表1 预测外呼结果提示元素说明

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  • 时间序列预测

    时间序列预测 流数据处理中经常需要对于时间序列数据进行建模和预测,建模是指提取数据中有用的统计信息和数据特征,预测是指使用模型对未来的数据进行推测。 DLI 服务提供了一系列随机线性模型,帮助用户在线实时进行模型的建模和预测。 ARIMA (Non-Seasonal) ARIMA(Auto-Regressive

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  • 创建预测分析项目

    ModelArts数据集。 “标签列” 可自行选择您需要预测的列名。 标签列是预测模型的输出。模型训练步骤将使用全部信息训练预测模型,该模型以其他列的数据为输入,以标签列的预测值为输出。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。

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  • 预测接口(文本标签)

    预测接口(文本标签) 分词模型 命名实体识别模型 父主题: 在线服务API

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  • 分子属性预测(MPP)

    分子属性预测(MPP) ADMET属性预测接口 ADMET属性预测接口(默认+自定义属性) 父主题: API(AI辅助药物设计)

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  • 准备预测分析数据

    得到模型时的输出(预测项)。 除标签列外数据集中至少还应包含两个有效特征列(列的取值至少有两个且数据缺失比例低于10%)。 当前由于特征筛选算法限制,预测数据列建议放在数据集最后一列,否则可能导致训练失败。 表格数据集示例: 以银行存款预测数据集为例:根据预测人的年龄、工作类型、

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  • 使用时序预测算法实现访问流量预测

    在线服务 步骤7:在线预测 在“部署上线 > 在线服务”管理页面,单击在线服务名称,进入在线服务详情页面。 在线服务详情页面中,切换到 “预测“ 页签,单击“上传”,从本地上传待预测数据,格式参考算法说明。 本地上传数据完成后,单击“预测”,开始预测。 图9 预测结果 步骤8:清除资源

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  • 可编程CDN函数

    编程CDN函数 创建CDN函数 CDN函数管理

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  • ADMET属性预测接口

    ADMET属性预测接口 功能介绍 计算小分子的物化性质,包括吸收(adsorption)、分布(distribution)、代谢(metabolism)、清除(excretion)与毒性(toxicity)。 URI POST /v1/{project_id}/admet 表1 路径参数

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  • 重保风险预测

    重保风险预测 使用场景 仅白名单用户可以使用重保风险预测。 操作步骤 登录管理控制台。 选择“服务列表 > 管理与监管 > 优化顾问”优化顾问服务页面。 左侧导航树选择“容量优化 > 重保风险预测”。 单击“风险分析”进行风险预测配置。 批量参数设置,选择活动时间段。 配置容量阈

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  • 时间序列预测

    时间序列预测 流数据处理中经常需要对于时间序列数据进行建模和预测,建模是指提取数据中有用的统计信息和数据特征,预测是指使用模型对未来的数据进行推测。DLI服务提供了一系列随机线性模型,帮助用户在线实时进行模型的建模和预测。 ARIMA (Non-Seasonal) ARIMA(Auto-Regressive

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  • 联邦预测作业

    联邦预测作业 概述 批量预测 实时预测 查看作业计算过程和作业报告

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  • 训练预测分析模型

    训练预测分析模型 创建自动学习后,将会进行模型的训练,得到预测分析的模型。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面,单击创建成功的项目名称,查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中,待节点状态由“运行中”变为“运行成功”,即完成了模型的自动训练。

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  • 部署预测分析服务

    调试代码。 单击“预测”进行测试,预测完成后,右侧“返回结果”区域输出测试结果。如模型准确率不满足预期,可在“数据标注”页签,重新进行模型训练及模型部署。如果您对模型预测结果满意,可根据界面提示调用接口访问在线服务。 输入代码:其中预测分析要求数据集中数据的预测列名称为class,否则会导致预测失败。

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  • 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测

    使用 TICS 联邦预测进行新数据离线预测 场景描述 准备数据 发布数据集 创建联邦预测作业 发起联邦预测 父主题: 纵向联邦建模场景

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  • 应用性能编程规范

    应用性能编程规范 PERF01-02 应用性能编程规范 父主题: PERF01 流程与规范

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  • 支持哪些语言

    支持哪些语言 录音文件识别、 语音合成 支持中文普通话。 一句话识别 实时语音识别 支持中文普通话,带方言口音的普通话和方言(四川话、粤语和上海话)。 父主题: 产品咨询类

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  • 语言版本

    语言版本 操作场景 当企业的经营业务主要面向海外用户时,可能会需要制作英文或其他语言版本的网站,方便海外用户查看。 本章节以设置英文网站为例,介绍如何设置多语言站点。 操作须知 不同的语言下的数据是互相独立的,如需设置多语言站点,需要在每个语言站点下进行数据的编辑和布局的调整。如

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