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    云计算ai 更多内容
  • ai

    ai_watchdog_monitor_status 表1 ai_watchdog_monitor_status参数说明 参数 类型 描述 metric_name text metric指标名称: tps:TPS。 tps_hourly:每小时的TPS均值。 shared_used_mem:共享内存使用量(MB)。

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  • 计算公式

    计算公式 简介 字面量 操作符 函数 其他 父主题: 分析任务定义

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  • 相邻消息计算

    相邻消息计算 算子简介 名称:相邻消息计算 功能说明:基于前一消息和当前消息,按照表达式进行数值计算计算的结果赋值给当前输入消息的属性。 举例:消息中有上报机器的产品总产量,但没有相对上一个上报周期的增量产量。通过相邻消息计算算子,可以用本消息中的产品总量减去上一个消息中的产品

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  • 点位计算

    1 1000 1 20000 20 点位清洗 点位清洗,在边侧提供对设备上报的点位进行数据去重、数据波动抑制的功能,适用于降低冗余数据、上带宽的OT数采场景。 点位清洗规则是针对模块的每个点位,为可选项,使用前需要配置“静默时间窗”和“偏差”这两个参数。具体操作步骤请参见点位清洗。

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  • 数学计算函数

    数学计算函数 本文介绍数学计算函数的语法规则,包括参数解释、函数示例等。 函数列表 表1 数学计算函数 函数 描述 round函数 用于对x进行四舍五入。如果n存在,则保留n位小数;如果n不存在,则对x进行四舍五入取整数。 round函数 用于对x进行四舍五入。如果n存在,则保留

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  • AI

    AI GS_MODEL_WAREHOUSE GS_OPT_MODEL GS_ABO_MODEL_STATISTIC 父主题: 系统表

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  • ai

    ai_watchdog_monitor_status 表1 ai_watchdog_monitor_status参数说明 参数 类型 描述 metric_name text metric指标名称: tps:TPS。 tps_hourly:每小时的TPS均值。 shared_used_mem:共享内存使用量(MB)。

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  • ai

    ai_watchdog_detection_warnings 表1 ai_watchdog_detection_warnings参数 参数 类型 描述 event text 事件名称。 cause text 事件原因。 details text 事件详情。 time timestamp

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  • AI

    AI 人脸检测结果 消息名称 MSG_AI_FACE_DETECTION_RESULT 功能描述 启动人脸检测功能后,通过该消息上报人脸检测结果列表,列表中包含 人脸识别 ID及坐标信息,最多支持同时识别十人。 是否自动推送 是 subMsgID 预留 Param1 预留 Param2

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  • AI

    AI 企业智慧屏的音幕、声源定位、Auto-Framing是否是终端独立能力,与入驻式平台版本有关联么? 如何实现人脸识别功能? 如何实现人脸唤醒功能? AI多模态会议纪要和实时字幕翻译怎么实现? 父主题: 产品规格

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  • ai

    ai_watchdog_parameters 表1 ai_watchdog_parameters参数 参数 类型 描述 name text 参数名称,包括如下常用参数: enable_ai_watchdog:是否开启本功能。 ai_watchdog_max_consuming_time_ms:最大耗时。

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  • ai

    ai_watchdog_parameters 表1 ai_watchdog_parameters参数 参数 类型 描述 name text 参数名称,包括如下常用参数: enable_ai_watchdog:是否开启本功能。 ai_watchdog_max_consuming_time_ms:最大耗时。

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  • AI

    AI GS_MODEL_WAREHOUSE GS_OPT_MODEL GS_ABO_MODEL_STATISTIC 父主题: 系统表

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  • AI智能生成

    AI智能生成 使用智能助手自动生成组合应用:智能助手通过NLP (Natural Language Processing) 机器学习,理解用户输入的集成业务需求,匹配系统支持的触发器、连接器和数据处理器,生成组合应用。可以对生成的组合应用进一步配置、编排、构建和部署上线。 父主题:

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  • louvain算法(louvain)

    louvain算法(louvain) 功能介绍 根据输入参数,执行Louvain算法。 Louvain算法是基于模块度的社区发现算法,该算法在效率和效果上都表现较好,并且能够发现层次性的社区结构,其优化目标是最大化整个社区网络的模块度。 URI POST /ges/v1.0/{p

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  • 修改计算资源

    non-schedule]。add-labels:添加计算节点标签。delete-labels:删除计算节点标签。stop:停止节点。reboot:重启节点。start:启动节点。schedulable:设置节点可被调度。non-schedule:设置节点不可被调度 命令示例 删除计算节点标签 health edit

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  • 云端建模与计算

    云端建模与计算 提交体积计算作业 查看作业详情 父主题: 堆体测量

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  • 计算节点扩容

    计算节点扩容 随着业务数据的增加,为了提高实例业务稳定性,您可对DDM实例节点进行扩容。 使用须知 计算节点扩容期间,服务不中断,不影响业务的正常运行。 请在业务低峰时间段进行节点扩容操作。 请确保实例关联的数据节点状态正常并且没有进行其他操作。 一个DDM实例最多支持32个节点。

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  • (可选)点位计算

    (可选)点位计算 点位计算特性为可选项,支持点位清洗和点位缩放功能。具体描述请参见点位计算。 使用点位计算特性,会造成一定的性能消耗,性能消耗在10%以内。 点位缩放 增加点位缩放配置,在基于IoT边缘实现OT数采章节的配置上,可以选择增强功能“高级配置 > 点位缩放”。 访问I

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  • 评测分数计算介绍

    评测分数计算介绍 评分方案介绍 AB类log函数评分方案 AB类均匀权重(Average)评分方案 C类均匀权重评分(Average)方案 父主题: 评测管理

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  • 计算节点API

    计算节点API 获取用户token 可信计算节点管理 连接器管理 数据集注册管理 任务管理 通知管理 数据集管理 多方安全计算作业管理 可信联邦学习作业管理 联邦预测作业管理 作业实例管理 联邦学习作业管理

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