学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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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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是 模型保存的路径 "" max_iter 是 最大迭代次数（树的棵数） 4 max_depth 是 树的最大深度 5 subsampling_rate 是 构建单棵树的采样比例 1.0 feature_subset_strategy 是 构建单棵树的特征抽取策略，取值为"auto"、"all"

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sampleRate number 采样率（单位：Hz），默认为48000，可设置为48000/8000/44100。 channels number 采样通道数，默认为2（双声道），可设置为1（单声道）。 interval number 采样间隔，默认为10，PCM下默认为10

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288。以5分钟为粒度采样，一天合计采样12*24=288个。 月峰值带宽：根据传统型95计费去峰算法去峰后的高于当月保底带宽的带宽值。 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

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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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不同配置在该小时内的生效时间。 例如，您在9:00:00购买了一个按增强型95计费共享带宽，带宽大小500Mbit/s，并在9:30:00升配带宽大小1000Mbit/s，那么在9:00:00 ~ 10:00:00间会产生两条计费信息。 9:00:00 ~ 9:30:00，按照带宽大小500Mbit/s计费。

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超过该阈值的url会定义为慢url，默认提高调用链采样率。 url配置 obj_array JAVA - 2.0.0 - 单独配置每个url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。 错误状态码定义 radio JAVA 500

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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 00:00:00、2020-07-02

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

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集，不支持启动主动学习和自动分组任务，支持预标注任务。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手

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请求Path采样统计，基于配置时间和采样间隔统计相同请求URL数量。参数说明请参见表3。 表2 ip_address 参数名 说明 ip 访问节点的源IP地址。 method 对应IP地址的访问次数统计。 表3 url_sample 参数名 说明 url 请求的采样统计，记录访问节点的请求URL。

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不同配置在该小时内的生效时间。 例如，您在9:00:00购买了一个按增强型95计费共享带宽，带宽大小500Mbit/s，并在9:30:00升配带宽大小1000Mbit/s，那么在9:00:00 ~ 10:00:00间会产生两条计费信息。 9:00:00 ~ 9:30:00，按照带宽大小500Mbit/s计费。

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chinese_16k_court 支持采样率为16k的庭审会议 语音识别 。区域仅支持cn-north-4，不支持need_word_info参数。 chinese_16k_it 支持采样率为16k的IT会议语音识别。区域仅支持cn-north-4。 chinese_8k_common 支持采样率为8k的中文普通话语音识别。

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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。 父主题：

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threshold value. (VmName=[VmName], Usage=[Usage]). 周期性对容器CPU使用率进行采样，计算最近3次采样的平均值。当虚拟机上cpu使用率超过阈值(90%)时，产生此告警。当虚拟机上cpu使用率低于阈值(90%)时，告警恢复。 告警属性

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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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查询结束时间戳（单位：毫秒）。 interval Integer 采样间隔，单位：秒。 values Array of integers 从start_time开始，每采样间隔生成一个采样点，按时间顺序排列，每个采样点数据类型为long。（流量单位：Byte，带宽单位：bps） stat_type

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(VmName=[VmName], ContainerName=[ContainerName], Usage=[Usage]). 周期性对容器内存使用率进行采样，计算最近3次采样的平均值 当容器上的内存使用率超过阈值（90%）时，产生此告警。当容器上的内存使用率低于阈值（75%）时，告警恢复。 告警属性 告警ID

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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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