sql.DataFrameNaFunctions：DataFrame中处理数据缺失的函数。 pyspark.sql.DataFrameStatFunctions：DataFrame中统计功能的函数，可以计算列之间的方差，样本协方差等。 RDD上支持两种类型的操作：transfor

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sql.DataFrameNaFunctions：DataFrame中处理数据缺失的函数。 pyspark.sql.DataFrameStatFunctions：DataFrame中统计功能的函数，可以计算列之间的方差，样本协方差等。 RDD上支持两种类型的操作：transfor

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sql.DataFrameNaFunctions：DataFrame中处理数据缺失的函数。 pyspark.sql.DataFrameStatFunctions：DataFrame中统计功能的函数，可以计算列之间的方差，样本协方差等。 RDD上支持两种类型的操作：transfor

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新建在线服务 功能介绍 新建在线服务元数据，新建成功之后可手动发布此服务。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI POST /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/resources/{resource_id}/service-instance

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elarts/outputs/train_url_0" train_url = args.train_url # 初始定义的网络、损失函数及优化器 net = resnet50(args_opt.batch_size, args_opt.num_classes) ls = S

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java:121) at com.facebook.presto.jdbc.internal.client.OkHttpUtil.lambda$userAgent$0(OkHttpUtil.java:77) at com.facebook.presto.jdbc

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initial_accumulator_value 否 Double 初始梯度累加和。 最小值：0 最大值：1 lambda1 否 Double L1正则项系数。 最小值：0 最大值：1 lambda2 否 Double L2正则项系数。 最小值：0 最大值：1 epsilon 否 Double

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orChain.java:121) at io.prestosql.jdbc.$internal.client.OkHttpUtil.lambda$userAgent$0(OkHttpUtil.java:64) at io.prestosql.jdbc.$internal.okhttp3

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查询在线服务详情 功能介绍 根据给定的workspace_id和resource_id及category查询在线服务。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/

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修改在线服务参数 功能介绍 修改指定在线服务的元数据内容。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI PUT /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/resources/{resource_id}/service-instance/{job_id}

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initial_accumulator_value 否 Double 初始梯度累加和。 最小值：0 最大值：1 lambda1 否 Double L1正则项系数。 最小值：0 最大值：1 lambda2 否 Double L2正则项系数。 最小值：0 最大值：1 epsilon 否 Double

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initial_accumulator_value Double 初始梯度累加和。 最小值：0 最大值：1 lambda1 Double L1正则项系数。 最小值：0 最大值：1 lambda2 Double L2正则项系数。 最小值：0 最大值：1 epsilon Double 数值稳定常量。

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initial_accumulator_value 否 Double 初始梯度累加和。 最小值：0 最大值：1 lambda1 否 Double L1正则项系数。 最小值：0 最大值：1 lambda2 否 Double L2正则项系数。 最小值：0 最大值：1 epsilon 否 Double

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initial_accumulator_value 否 Double 初始梯度累加和。 最小值：0 最大值：1 lambda1 否 Double L1正则项系数。 最小值：0 最大值：1 lambda2 否 Double L2正则项系数。 最小值：0 最大值：1 epsilon 否 Double

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LightContrast 亮度对比度增强，使用一定的非线性函数改变亮度空间的亮度值。 func：默认值为gamma。 gamma为常见方法伽马矫正，公式为255*((v/255)**gamma)')。 sigmoid为函数为S型曲线，公式为255*1/(1+exp(gain*(c

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initial_accumulator_value Double 初始梯度累加和。 最小值：0 最大值：1 lambda1 Double L1正则项系数。 最小值：0 最大值：1 lambda2 Double L2正则项系数。 最小值：0 最大值：1 epsilon Double 数值稳定常量。

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PolicyParameterDefinition> 策略参数。 表4 default_resource_types 参数 参数类型 描述 provider String 云服务名称 type String 资源类型 表5 PolicyParameterDefinition 参数 参数类型 描述 name String

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initial_accumulator_value 否 Double 初始梯度累加和。 最小值：0 最大值：1 lambda1 否 Double L1正则项系数。 最小值：0 最大值：1 lambda2 否 Double L2正则项系数。 最小值：0 最大值：1 epsilon 否 Double

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ler.py。 基类BaseDatasetHandler解析 data_handler的基类是BaseDatasetHandler，其核心函数是serialize_to_disk： def serialize_to_disk(self): """save idx

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用来动态调整学习步长。取值范围(0,1]，默认值为0.1。 L1正则项系数(lambda1) 是 Double 叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。取值范围[0,1]，默认值为0。 L2正则项系数(lambda2) 是 Double 叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。取值范围[0

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()在统计时不会包含null值。coalesce函数可用于将null转换为零。 聚合函数的子句 排序order by 有些聚合函数可能会因为输入值的顺序不同而导致产生不同的结果，可以通过在聚合函数中使用order by子句来指定此顺序。 array_agg(x ORDER BY y

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