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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同？ 因为 云监控服务 与 弹性云服务器 系统内指标检测软件的采样周期不同。 云监控服务对弹性 云服务器 、云硬盘的采样周期是4分钟（云 服务器 类型为KVM的是5分钟），而系统内工具的采样周期一般为1秒，远远小于云监控服务的采样周期。 采样周期越大，短期内的数据失真越大。所以云监控服务更适合用

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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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用链详情。 调用链采样策略系统默认是智能采样，url分为错误url、慢url（默认800ms、用户自定义配置）、正常url三种url，每种url调用链数据的采样率单独计算。APM的统计数据是一分钟采集上报一次，第一个采集周期所有url调用链数据都按正常url采样。第二个采集周期时

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为秒。 采样、停止采样拓扑消息 单击“Debug”，在弹出窗口输入流数据采样消息的数值，单位为百分比，表示从开始采样到停止采样这段时间内所有数据的采集比例。例如输入“10”，则采集比例为10%。 如果需要停止采样，则单击“Stop Debug”。 只有在提交拓扑时启用采样功能，才

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enSamplerate（采样率）：可取值8000，12000，11025，16000，22050，24000，32000，44100，48000，64000，96000。 enBitwidth（采样位宽）：取值1（表示位宽16bit）。 u32PtNumPerFrm（每帧采样点数）： 取值范围[80

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定义慢请求阈值,超过该阈值的方法会定义为慢方法，默认提高调用链采样率。 方法配置 obj_array JAVA - 2.0.0 - 单独配置每个方法的慢请求阈值和采样率;采样方式包含2.百分比采样；3.每分钟固定数量采样；4.自动采样三种采样方式。 表2 Functiongraph监控指标说明

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定义慢请求阈值,超过该阈值的方法会定义为慢方法，默认提高调用链采样率。 方法配置 obj_array JAVA - 2.0.0 - 单独配置每个方法的慢请求阈值和采样率;采样方式包含2.百分比采样；3.每分钟固定数量采样；4.自动采样三种采样方式。 表2 GRP CS erver监控指标说明 指标类别

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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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默认值，有可能该表没有进行ANALYZE，需要对该表执行ANALYZE。 提升统计信息质量 ANALYZE是按照随机采样算法从表上采样，根据样本计算表数据特征。采样数可以通过配置参数default_statistics_target进行控制，default_statistics_

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period 3600 否 采样周期（单位：秒）。 用于控制样本的采样周期。 该参数会影响样本的大小，采样周期越短，单位时间内的样本越多，插件表中保留的对象也会越多。 pg_profile_pro.enable on 否 采样开关，用于控制插件是否采样。 on：是。 off：否。

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解决方案 检查音频采样率是否符合。 对于裸音频，可采用toolsoft Audio player等工具进行试听，通过设置不同的采样率，播放正常的即为音频正常采样率。 如果检查参数“property”是否与采样率一致，如“chinese_8k_common”， 8k即采样率。 父主题：

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特征画像参数说明 参数 说明 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。

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特征画像参数说明 参数 说明 指标ID 当前KPI的指标ID。 样本数 训练数据总的样本数。 采样频率（秒） 采样频率，单位为秒。 取值示例：300，代表每5分钟采样一次数据。 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

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应曲面中的平滑度。退火速率不自适应。Anneal算法从先前采样的一个试验点作为起点，然后从与先验分布相似的分布中采样每组超参数，但其密度更集中在选择的试验点周围。随着时间推移，算法会倾向于从越来越接近最佳点处采样。在采样过程中，算法可能绘制一个次佳试验作为最佳试验，以一定概率跳出局部最优解。

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成快速户型图生成 户型图部件自动识别：利用深度学习技术，自动识别2D户型图的墙体、门窗、比例尺。 户型图精校：利用比例尺生成3D真实世界坐标点，呈现精准户型 图2 户型图 硬装、柜体智能布置 自动化精装设计：基于AI和大数据，通过深度学习16.3亿图纸方案，实现精装方案自动设计.

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__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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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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计费项 计费说明 计费公式 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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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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