soundMode（声道模式）：取值0（单声道）和1（双声道）。 每帧的采样点个数u32PtNumPerFrm和采样率enSamplerate的取值决定了硬件产生中断的频率，频率过高会影响系统的性能，跟其他业务也会相互影响，建议这两个参数的取值满足算式：“(u32PtNumPerFrm

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用于批量的表达式过滤的场景，确保查询表达式的查询代价估算准确 手动识别 表达式索引信息 创建的表达式索引会自动收集统计信息 用于点查的表达式过滤的场景，确保查询表达式的查询代价估算准确 手动识别 冻结统计信息 将表级的统计信息冻结，防止发生变化 用于数据特征极稳定场景，禁止采样，防止查询计划跳变 用于数据特征极易变场景，强制采样，确保每次查询都采样

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配置文件的方式修改上报阈值，但请做好性能开销的评估。 全采样功能在设置100%采样率后，在500TPS、1000TPS、2000TPS的情况下，CPU的消耗相对于智能采样分别增加约5%、10%、20%。 只支持对JAVA类型组件进行全采样设置。 在“自定义设置”页面下的“全采样设置”配置区域选择采样策略。

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directed 否 是否考虑边的方向 Boolean true或者false true weight 否 边上权重 String 空或字符串 * 空：边上的权重、距离默认为“1”。 * 字符串：对应的边上的属性将作为权重，当某边没有对应属性时，权重将默认为1。 说明： 边上权重应大于0。 -

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以适应不同的网络带宽、不同的终端处理能力和不同的用户需求。与实时转码使用实时媒体流进行转码不同，离线转码必须在获取到完整的视频文件后才可启动转码任务。 封装格式 是指将已经编码压缩好的视频流和音频流按照一定的格式规范放到一个文件中。常用的协议有MP4、FLV和HLS等。 帧率 是

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。 建议训练数据和真实识别场景的声音保持一致并且每类的音频尽量覆盖真实环境的所有场景。 训练集的数据质量对于模型的精度有很大影响，建议训练集音频的采样率和采样精度保持一致。 标注质量对于最终的模型精度有极大的影响，标注过程中尽量不要出现误标情况。 音频标注涉及到的标注标签和声音内容只支持中文和英文，不支持小语种。

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directed 否 是否考虑边的方向 Boolean true或者false true weight 否 边上权重 String 空或字符串 * 空：边上的权重、距离默认为“1”。 * 字符串：对应的边上的属性将作为权重，当某边没有对应属性时，权重将默认为1。 说明： 边上权重应大于0。 -

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温度主要用于控制模型输出的随机性和创造性。温度越高，输出的随机性和创造性越高；温度越低，输出结果越可以被预测，确定性相对也就越高。 您可根据真实的任务类型进行调整。一般来说，如果目标任务的需要生成更具创造性的内容，可以使用较高的温度，反之如果目标任务的需要生成更为确定的内容，可以使用较低的温度。

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选择关联到该逻辑场景下泛化任务的仿真任务。 图6 选择仿真任务 单击“确定”，界面出现上次任务的敏感性分析结果，展示每个参数的灵敏度参数，该值的范围在[0,1]，该值越大，说明该参数的变化对评测分数的影响越大。 图7 泛化参数 用户可根据敏感性分析结果，设置当前各项参数的数值。 泛化任务队列管理

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模型评估 训练时的评估指标是用训练的数据集中随机采样的记录计算的，完成训练后企业A也可以使用其他的数据集对同一个模型进行多次的评估。单击“发起评估”选择训练参与方不同的数据集即可发起模型评估。 至此使用可信联邦学习进行联邦建模的过程已经完成，企业A已经训练出了一个符合自己要求的算法模型，

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测函数。有标记的训练数据是指每个训练实例都包括输入和期望的输出。 LoRA 局部微调（LoRA）是一种优化技术，用于在深度学习模型的微调过程中，只对模型的一部分参数进行更新，而不是对所有参数进行更新。这种方法可以显著减少微调所需的计算资源和时间，同时保持或接近模型的最佳性能。 过拟合

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心数，假设您的集群中包含3个节点，则采样点分布于3条不同的时间线上。若每个节点的采样周期为15s，则一分钟的时间范围内，上报的采样点数据的总条数为：3*(60/15)=12（条），如下图所示： 会产生自定义指标上报的场景：接入Prometheus后，为什么会产生额外费用？。 0~150（百万条）：0

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设备数 需要检测的KPI对象的数量，如设备或端口的数目。 样本数 训练数据总的样本数。 采样率 采样频率，单位为秒。60的含义为每60秒采样一次。 开始时间 采样的时间跨度。 结束时间 周期 是否有周期的特性，给出评估的值。 最大值 KPI的最大值。 最小值 KPI的最小值。 空值率

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directed 否 是否考虑边的方向 Boolean true或者false true weight 否 边上权重 String 空或字符串 * 空：边上的权重、距离默认为“1”。 * 字符串：对应的边上的属性将作为权重，当某边没有对应属性时，权重将默认为1。 说明： 边上权重应大于0。 -

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directed 否 是否考虑边的方向 Boolean true或者false true weight 否 边上权重 String 空或字符串 * 空：边上的权重、距离默认为“1”。 * 字符串：对应的边上的属性将作为权重，当某边没有对应属性时，权重将默认为1。 说明： 边上权重应大于0。 -

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深度诊断E CS 操作场景 ECS支持操作系统的深度诊断服务，提供GuestOS内常见问题的自诊断能力，您可以通过方便快捷的自诊断服务解决操作系统内的常见问题。 本文介绍支持深度诊断的操作系统版本以及诊断结论说明。 约束与限制 该功能依赖云运维中心（Cloud Operations

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表示是否将语音中的数字识别为阿拉伯数字，取值为yes 、 no，默认为yes。 vad_head 否 Integer 一段音频的开头，当它的静音持续时间大于等于此值时，在 实时语音识别 单句模式下将返回“长时间静音”事件并结束识别，在连续模式下将会断句并继续下一句的识别。 如果设置为0，表示不检测“长时间静音”情况。

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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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中 - 大数据量的维度表建议采用HBase 数据量比较大，而且不要数据高一致的场景，可以采用HBase类的KV库提供维度表点查关联能力。 由于K-V库的数据需由另外的作业写入，与当前的Flink作业会存在一定的时差，容易导致当前Flink作业查询K-V库时不是最新的数据，且由于lo

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查询和索引统计收集器 查询和索引统计收集器负责收集数据库系统运行中的统计数据，如在一个表和索引上进行了多少次插入与更新操作、磁盘块的数量和元组的数量、每个表上最近一次执行清理和分析操作的时间等。可以通过查询系统视图pg_stats和pg_statistic查看统计数据。下面的参数 设置服务器 范围内的统计收集特性。

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对于在批处理脚本或者存储过程中生成的中间表，也需要在完成数据生成之后显式的调用ANALYZE。 对于表中多个列有相关性且查询中有同时基于这些列的条件或分组操作的情况，可尝试收集多列统计信息，以便查询优化器可以更准确地估算行数，并生成更有效的执行计划。 生成统计信息 使用以下命令

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