AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    深度学习 降采样 升采样 更多内容
  • 边中介中心度(Edge-betweenness Centrality)

    当图较大时,运行betweenness较慢,可以设置seeds作为采样节点,进行近似运算,seeds节点越多越接近准确解。输入节点个数不大于100000。 - k 否 采样个数 Integer 当图较大时,运行betweenness较慢,可以设置k,算法将从图中随机选取k各点,进行采样运算,k值越大约接近准确解。k不大于100000。

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  • 学习空间

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  • 中介中心度算法(Betweenness Centrality)

    当图较大时,运行betweenness较慢,可以设置seeds作为采样节点,进行近似运算,seeds节点越多越接近准确解。输入节点个数不大于100000。 - k 否 采样个数 Integer 当图较大时,运行betweenness较慢,可以设置k,算法将从图中随机选取k各点,进行采样运算,k值越大约接近准确解。k不大于100000。

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  • IoT数仓简介

    Field列:将采样的维度作为数据列,因为该列的数据一般随时间变化而变化,存储各个指标的value。 Time列:表示采样时刻的时间戳。 如图1为典型发电机组数据采样示意图。共有三台发电机组,每个时间点分别采样四种数据:电压、功率、频率和电流相角。随着时间的流逝,每个采样的时间点将采

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  • 中介中心度算法(betweenness)(2.2.4)

    较慢,可以设置seeds作为采样节点,进行近似运算,seeds节点越多越接近精确解。输入节点个数不大于100000。 - k 否 采样个数 Integer 当图较大时,运行精确betweenness较慢,可以设置k,算法将从图中随机选取k各点,进行采样运算,k值越大约接近精确解。k不大于100000。

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  • 边中介中心度(edge

    较慢,可以设置seeds作为采样节点,进行近似运算,seeds节点越多越接近精确解。输入节点个数不大于100000。 - k 否 采样个数 Integer 当图较大时,运行精确betweenness较慢,可以设置k,算法将从图中随机选取k各点,进行采样运算,k值越大约接近精确解。k不大于100000。

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  • DBE

    blkcnt_cmp 采样行行压缩后占页面数。 blkcnt_uncmp 采样行未压缩时占页面数。 row_cmp 单页面容纳压缩行数。 row_uncmp 单页面容纳非压缩行数量。 cmp_ratio 压缩率。 comptype_str 压缩类型字符串。 sample_ratio 采样率。 objtype

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  • 手机录制音频

    超级录音机 音频录制说明,如表2所示。 表2 音频录制说明 音频录制 说明 采样率 推荐使用48kHz采样率录制音频。 安卓手机的超级录音机的采样率默认为高清 44100Hz,无需修改。 采样位 推荐使用48bit采样位录制音频。 安卓手机的超级录音机的采集位默认为16bit,无需修改。

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  • 查看Storm拓扑日志

    bUI。 在“Topology Summary”区域单击指定的拓扑名称,打开拓扑的详细信息。 单击“Debug”,输入采样数据的百分比数值,并单击“OK”开始采样。 单击拓扑的“Spouts”或“Bolts”任务,在“Component summary”单击“events”打开处理数据日志。

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  • 数据处理

    替换 缺失值填充 缺省值填充 修改列数据类型 数据集选择列 设置元数据 数据集按列排序 增加序列号 普通表转KV表 KV表转普通表 分层采样 加权采样 父主题: 数据特征

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  • 查询团队标注的样本信息

    __WORKFORCE_SAMPLED__:已采样 __WORKFORCE_SAMPLED_UNCHECK__:采样待验收 __WORKFORCE_SAMPLED_CHECKED__:采样已验收 __WORKFORCE_SAMPLED_ACCEPTED__:采样已通过 __WORKFORCE_

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  • 泛化场景

    如开启,根据选择泛化类型,展示可以设置的场景泛化参数。自建逻辑场景默认开启参数设置。 采样方式 可选择“均匀采样”“蒙特卡洛采样”“拉丁超立方采样”“联合概率分布采样”“重要性采样”。具体可参考“采样方式介绍”。 场景文件版本 泛化任务支持的场景文件版本。 场景泛化数量 泛化后生成的场景数量(0,10000]。

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  • 自定义音频采集和渲染

    设置是否开启外部音频采集。需要在加入房间前调用。 【请求参数】 enable:YES表示开启,NO表示关闭。默认为NO。 sampleRate:音频采样率,支持16k、24k、32k、44.1k、48k采样率。 channels:音频声道数,1表示单声道,2表示双声道。 【返回参数】 0:方法调用成功。 > 0:方法

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  • 查询网络带宽明细

    stat_type String 统计类型。 interval Integer 采样间隔,单位:秒。 values Array of integers 带宽数据列表,从start_time开始,每采样间隔生成一个采样点,按时间顺序排列(单位:bps)。 响应示例 { "bandwidth_detail":

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  • 栅格数据处理

    执行完成后在数据源下面新生成数据集result_reclass 图3 新生成数据集 在数据的数据处理选项卡下面选择重采样,选择源数据,设置参数采样模式 图4 设置参数采样模式 执行完成后在数据源下面新生成数据集result_gridResample 图5 数据集 在数据的数据处理选项卡下面选择代数运算,设置运算表达式

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  • DubboProvider监控

    分别表示低、中、高CPU负载下的采样率,末位表示单个方法最低采样个数) traceCountStats string JAVA 20,10,5,1 2.0.0 - 默认采样率配置(例子:20,10,5,1 分别表示低、中、高CPU负载下的采样率,末位表示单个方法最低采样个数) excludeMethods

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  • 图表探索分析

    叠加:Y轴重叠,Y轴单位长度代表的刻度不等长。 图2 设置折线图Y轴显示 设置采样间隔 在图表分析区,选择“聚合数据”后,可根据实际的分析场景设置不同的采样间隔时间,设置完成后,时序分析会返回所选属性按采样间隔时间做聚合计算后的取值结果,并做图表呈现。 图3 设置采样间隔 图表缩放 在图表分析区,当您需要时序数据

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  • 按需计费

    计费项说明 计费项 计费说明 自定义指标上报量 自定义指标上报量即采样点数量,采样点数量计算方式遵循开源Prometheus的数据模型。一条采样点数据包含指标名称、Label集合、采样时间时间戳及取值这几个部分,采样点以时间线的方式在逻辑上组织起来。例如,kube_node_sta

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  • CSEProvider集群监控

    超过指定阈值定义为慢url,提高慢url的采样率 慢url阈值 obj_array JAVA - 2.0.0 - 定义指定url的慢请求阈值,超过指定阈值定义为慢url,提高慢url的采样率;采样方式包含:1.全采;2.百分比采样;3.每分钟固定数量采样;4.自动采样 四种方式 拦截header指定key值

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  • 订阅上报音频码流帧数据通知

    音频帧类型 iSamples number 每个声道的采样点数,iSamples=iSamplesPerSec 10ms /1000 iSamplesPerSec number 采样率 iBytesPerSample number 每个采样点的字节数,pcm数据一般16bit iChannels

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  • 调用链与日志关联

    apm服务采集到调用链的唯一标识。 图1 采集调用链的唯一标识 apm-gtraceid: apm服务中未被采样到的调用关系的唯一标识。 apm服务的调用链具有一定采样率,所以用apm-gtrace-id来表示未被采样的调用链的唯一标识。 apm-spanid:在某个调用链的微服务之间调用,表示某一个微服务的id,示例如下。

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