度设置越高，输出种类更多，更不可预测。 核采样 控制生成文本多样性和质量。 最大口令限制 用于控制聊天回复的长度和质量。一般来说，设置较大的参数值可以生成较长和较完整的回复，但也可能增加生成无关或重复内容的风险。较小的参数值可以生成较短和较简洁的回复，但也可能导致生成不完整或不连

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自定义音频采集和渲染 setExternalAudioCapture - (int)setExternalAudioCapture:(BOOL)enable sampleRate:(NSUInteger)sampleRate channels:(NSUInteger)channels;

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_cmp。 COMPTYPE_STR 描述压缩类型的字符串。 SAMPLE_RATIO 采样比例，输入为0-100的整数或浮点数，对应为百分之N的采样比例。默认为20，即对20%的行数进行采样。 OBJTYPE 对象类型，支持： 1：表对象。 DBE_COMPRESSION.GET_COMPRESSION_TYPE

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SQL时如果Flink语法不兼容则可切换Hive方言 当前Flink支持的SQL语法解析引擎有default和Hive两种，第一种为Flink原生SQL语言，第二种是Hive SQL语言。因为部分Hive语法的DDL和DML无法用Flink SQL运行，所以遇到这种SQL可直接切换成Hive的dialect。使用Hive

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度设置越高，输出种类更多，更不可预测。 核采样 控制生成文本多样性和质量。 最大口令限制 用于控制聊天回复的长度和质量。一般来说，设置较大的参数值可以生成较长和较完整的回复，但也可能增加生成无关或重复内容的风险。较小的参数值可以生成较短和较简洁的回复，但也可能导致生成不完整或不连

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Agent支持的终止版本 描述 invocationDetail radio JAVA false 2.0.0 - 是否采集调用详情（配置后，会采集参数和返回值，默认不采集） invocationLength integer JAVA 1000 2.0.0 - 调用详情采集长度（默认：1000字节）

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图5 图表标记 浏览原始数据 在图表分析区，支持浏览并下载所选属性在指定时间窗的原始时序数据，并支持对原始数据做下载操作，当前最多支持浏览和下载2000条，下载格式为txt。 图6 浏览原始数据 下载图表数据 在图表分析区，支持下载属性的时序聚合数据，下载格式为txt。 图7 下载图表数据

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。 月峰值带宽算法 实际月峰值带宽 以5分钟为粒度采样，每5分钟分别统计1个入云和出云方向的带宽峰值。 取入方向和出方向中较大值作为采样点的带宽值。 将使用天数内得到的全部采样点，按从高到低排序，去掉带宽数值最高的前5%有效采样点，剩下的最高带宽即为实际月峰值带宽。 图1 实际月峰值带宽

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时间跨度最小支持1小时，最大不超过31天。 最多同时指定100个 域名 。 起始时间和结束时间需同时指定。开始时间、结束时间必须传毫秒级时间戳。采样间隔<=1小时，需为1小时整时刻点，如2020-07-01 08:00:00、2020-07-01 09:00:00；采样间隔>1小时，需为1天整时刻点，如2020-07-01

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interval Integer 采样间隔，单位：秒，取值说明： 时间跨度1天：5分钟、1小时、4小时、8小时，分别对应300秒、3600秒、14400秒和28800秒。 时间跨度2~7天：1小时、4小时、8小时、1天，分别对应3600秒、14400秒、28800秒和86400秒。 时间跨度

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SparkRTC音视频过程中的上下行码率、分辨率、丢包率、音频采样率等信息怎么获取？ 可以通过onRtcStats() 接口获取到上下行码率、分辨率、丢包率、音频采样率等统计信息。 父主题： SDK使用

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Integer 采样间隔，单位：秒，取值说明： 时间跨度1天：5分钟、1小时、4小时、8小时，分别对应300秒、3600秒、14400秒和28800秒。 时间跨度2~7天：5分钟、1小时、4小时、8小时、1天，分别对应300秒、3600秒、14400秒、28800秒和86400秒。

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返回状态正常，但识别结果为空 一般由于格式不匹配造成的。请按照以下情况进行排查。 1. 请确保音频格式和请求格式参数保持一致，音频采样率和选择“property”参数中采样率保持一致。 2. 请确保音频位宽为16bit，目前仅支持16bit位宽的音频，如果低于该位宽的音频，则无法正常识别。

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视频能否从低分辨率转高分辨？ 您可以通过调用新建转码任务接口，将参数“upsample”设置为“1”开启上采样，将低分辨率的视频转码成高分辨率的视频。 父主题： 转码问题

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-20-21-19”。难例原因ID可选值如下： 0：未识别出任何目标物体。 1：置信度偏低。 2：基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3：预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6

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描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 annotation_format 否 String 标注格式。当前可取以下值：

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表示是否在识别结果中输出分词结果信息，取值为“yes”和“no”，默认为“no”。 表3 property取值范围 property取值 说明 chinese_8k_general 支持采样率为8k的中文普通话 语音识别 ，采用新一代端到端识别算法，识别准确率更高。 区域支持cn-east-3和cn-north-4（

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自由模式：可以不按顺序学习课件，可随意选择一个开始学习 解锁模式：设置一个时间，按时间进程解锁学习，解锁模式中暂时不支持添加线下课和岗位测评 图4 选择模式 阶段任务 图5 阶段任务 指派范围：选择该学习任务学习的具体学员 图6 指派范围1 图7 指派范围2 设置：对学习任务进行合格标准、奖励等设置

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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-20-21-19”。难例原因ID可选值如下： 0：未识别出任何目标物体。 1：置信度偏低。 2：基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3：预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6

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