8}，其中(0,)和(1,)分别为特征列的组合样本数据。 seed 改变随机数生成器生成随机数的种子。取值必须为整数。 默认值为空，即不对分层采样产生影响。seed值不固定的时候，每次采样出来的样本数量，以及每层采的哪些行都是不固定的。 当前操作流 从下拉框中选择当前数据操作流的名字。 操作流变量名

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数据样本采样的方法。 包含如下方式： 随机采样：随机选取指定数量的样本。 随机百分比：随机选取指定百分比的样本。 前N条：按照从前往后的顺序选取指定数量的样本。 全量：选取全部样本。 采样参数 采样方法为“随机采样”或“前N条”时，取值为记录数；采样方法为“随机百分比”时，取值为百分比。

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蒙特卡洛采样 拉丁超立方采样 拉丁超立方采样的目的是用较少的采样次数，来达到与多次蒙特卡洛采样相同的结果，并且涵盖更全面的边界点。 如下图所示，同样对于µ=0，δ=1的正态分布，可以利用更少的采样点得到相同的分布，并且不会产生明显的聚集现象，边界值也能更容易获取到。 图2 拉丁超立方采样

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图1 蒙特卡洛采样 拉丁超立方采样 拉丁超立方采样的目的是用较少的采样次数，来达到与多次蒙特卡洛采样相同的结果，并且涵盖更全面的边界点。 如下图所示，同样对于µ=0，δ=1的正态分布，可以利用更少的采样点得到相同的分布，并且不会产生明显的聚集现象，边界值也能更容易获取到。 图2 拉丁超立方采样

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算法工程处理的时候必须要先采样吗？ 算法工程数据采样的目的是提升界面每个特征操作的速度。大数据量操作的时候建议先采样。数据采样后所有的特征操作，都只对采样后的数据进行处理，可以减少特征操作处理的数据量。 父主题： 特征工程

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APM指标数据采样策略是什么？ 在使用APM服务过程中用户开启APM数据采集开关后，APM仅采集应用性能指标及调用链相关数据，不涉及个人隐私数据，详细内容请参见数据采集。 APM可以通过非侵入方式采集APM 探针提供的应用数据、基础资源数据、用户体验数据等多项指标。 指标数据周期性完整采集，默认采集周期为1分钟。

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模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeple

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模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeple

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模型训练输出的预测值，对应数据集的一个特征列。例如鸢尾花分类建模数据集提供了五列数据：花瓣的长度和宽度、花萼的长度和宽度、鸢尾花种类。其中，鸢尾花种类就是标签列。 C 超参 模型外部的参数，必须用户手动配置和调整，可用于帮助估算模型参数值。 M 模型包 将模型训练生成的模型进行打包

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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云手机提供音视频媒体引擎，支持用户基于云手机完成云手机音频、视频的采集和编码，并灵活设置音视频编码参数，匹配不同场景业务诉求。 如您需要进一步了解如何使用，请参见《SDK参考》。 云手机音频 初始化音频服务 初始化音频服务，设置音频初始化参数，包括音频类型、采样率、采样深度、采样间隔等。 启动音频服务 启动音频服务，获取音频数据。

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APID=[INTEGER]) 采样周期内，CRC错误超过告警阈值。 告警属性 告警ID 告警级别 告警类型 303046809 提示 环境告警 告警参数 参数名称 参数含义 OID MIB节点号。 APMAC AP的MAC地址。 APName AP的名称。 APCrcErrRate

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APID=[INTEGER]) 采样周期内，CRC错误超过告警阈值。 告警属性 告警ID 告警级别 告警类型 3276800169 提示 环境告警 告警参数 参数名称 参数含义 OID MIB节点号。 APMAC AP的MAC地址。 APName AP的名称。 APCrcErrRate

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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使用盘古预置NLP大模型进行文本对话 场景描述 此示例演示了如何使用盘古能力调测功能与盘古NLP大模型进行对话问答。您将学习如何通过调试模型超参数，实现智能化对话问答功能。 准备工作 请确保您有预置的NLP大模型，并已完成模型的部署操作，详见《用户指南》“开发盘古NLP大模型 > 部署NLP大模型 > 创建NLP大模型部署任务”。

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程师介入的情况下，即可自动进行超参的调优，在速度和精度上超过人工调优。 ModelArts支持以下三种超参搜索算法： 贝叶斯优化（SMAC） TPE算法 模拟退火算法（Anneal） 贝叶斯优化（SMAC） 贝叶斯优化假设超参和目标函数存在一个函数关系。基于已搜索超参的评估值，通

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26800 磁盘的读IOPS，用于统计每秒从测量对象读取数据的请求次数。IOPS实际是由时延控制的，目前在数据块大小为4KiB的情况下，超高IO磁盘的单队列访问时延为1ms，那么在单队列场景下，1秒可以处理的IOPS为1000，即当IOPS为12000时，队列深度大约为12，如果

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有BERNOULLI和SYSTEM两种采样方法。 这两种采样方法都不允许限制结果集返回的行数。 BERNOULLI 每一行都将基于指定的采样率选择到采样表中。当使用Bernoulli方法对表进行采样时，将扫描表的所有物理块并跳过某些行（基于采样百分比和运行时计算的随机值之间的比较）。结果

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有BERNOULLI和SYSTEM两种采样方法。 这两种采样方法都不允许限制结果集返回的行数。 BERNOULLI 每一行都将基于指定的采样率选择到采样表中。当使用Bernoulli方法对表进行采样时，将扫描表的所有物理块并跳过某些行（基于采样百分比和运行时计算的随机值之间的比较）。结果

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需要拦截的应用方法。 图2 调用关系 表中标识的具体参数所代表的含义如下： 调用链的时序图中调用接口所属的组件和环境。 数字为接口调用的客户端响应时间，单位ms，具可将鼠标指针放置在该位置进行查看。 数字为接口调用的服务端响应时间，单位ms。 调用链方法堆栈中该方法对应的关键参数

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剖析配置”信息，成功的复制到被选择的组件中。 全采样设置 为了减少调用链数据频繁上报给服务造成的性能影响，探针侧发送的调用链数据，默认情况下最大100TPS的速率上报。所以在服务并发量超过100TPS的情况下，调用链不会全部上报，如有需要可以通过修改配置文件的方式修改上报阈值，但请做好性能开销的评估。

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