请注意，温度和核采样的作用相近，在实际使用中，为了更好观察是哪个参数对结果造成的影响，因此不建议同时调整这两个参数。 如果您没有专业的调优经验，可以优先使用建议，再结合推理的效果动态调整。 核采样（top_p） 0~1 1 核采样主要用于控制模型输出的多样性。核采样值越大，输出的多

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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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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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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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完成快速户型图生成 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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A：年 重采样方法 当前支持的重采样方法： 升采样时可选择：不填充、前向填充、后向填充、插值填充。 降采样时可选择：求和、求均值、求方差、中位数、第一个值、最大值、最小值、最后一个值。 如果采样方法为空，则升采样默认方法为不填充；降采样默认方法为均值聚合。采样方法支持传入自定义函数。 ID列

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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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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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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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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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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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__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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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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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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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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修改参数以查看模型效果，示例如下： 将“核采样”参数调小，如改为0.1，保持其他参数不变，单击“重新生成”，再单击“重新生成”，可以看到模型前后两次回复内容的多样性降低。 图3 “核采样”参数调小后生成结果1 图4 “核采样”参数调小后生成结果2 将“核采样”参数调大，如改为1，保持其他参

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修改参数以查看模型效果，示例如下： 将“核采样”参数调小，如改为0.1，保持其他参数不变，单击“重新生成”，再单击“重新生成”，可以看到模型前后两次回复内容的多样性降低。 图3 “核采样”参数调小后生成结果1 图4 “核采样”参数调小后生成结果2 将“核采样”参数调大，如改为1，保持其他参

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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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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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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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