AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    深度学习上采样层 更多内容
  • TABLESAMPLE

    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)

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  • 分页查询团队标注任务下的样本列表

    __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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  • 云监控服务统计的弹性云服务器网络流量与云主机系统内工具检测不一致的问题

    问题 因为 云监控服务 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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  • 查询样本列表

    __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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  • 查询数据集导出任务列表

    2019年9月15日期间的样本。 score String 根据置信度筛选。 slice_thickness String DICOM厚,通过厚筛选样本。 study_date String DICOM扫描时间。 time_in_video String 视频中某个时间。 表7

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  • 组件设置

    至少采集1条。 全局采样。 全局采样针对所有调用链的采样率设置, 默认值(%):100,取值范围(%):0~100。 自定义采样。 自定义采样可以按照用户的需求,自定义采样率。 表3 自定义采样说明 采样率名称 默认值(%) 取值范围(%) 说明 成功请求采样率 100 0~100

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  • 更新统计信息

    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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  • 使用pg_profile_pro插件

    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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  • 管理Storm拓扑

    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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  • 应用监控

    应用监控基于应用资源管理对资源实行从应用、业务组件、到环境的分层监控,每一对应的观测指标均不同。 应用监控 在应用,主要监控业务 、应用、中间件以及基础设施告警信息,同时通过绑定当前应用的仪表盘,以图表的形式展示指标源、日志源以及系统图表信息。 组件监控 在组件,主要监控组件的告警信息。支持从组件层

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  • 音频采集器

    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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  • 特征画像

    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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  • Functiongraph监控

    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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  • GRPCServer监控

    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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  • 为什么会出现识别结果非常差的情况

    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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  • 时序预测

    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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  • 如何调整推理参数,使模型效果最优

    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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  • kube-proxy安全漏洞CVE-2020-8558公告

    route_localnet=1参数。 CCI的集群形态与普通kubernetes集群不同。CCI基于安全容器并与华为云网络服务深度整合,用户VPC网络与CCI物理主机网络不在同一个2域中。CCI服务侧没有信息泄漏风险。 用户容器内核默认没有开启net.ipv4.conf.all.route_l

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  • 手机录制音频

    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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  • 配置人工质检评分

    评分类别的目录层级最多可以为5,只有在叶子节点的评分类别下可以增加评分项,已经增加了评分项的评分类别下不能再添加评分类别。 评分类别的名称不能冲突,在当前租户下必须确保唯一。评分项名称也必须在租户下保持唯一。 评分项类别树形层级关系深度最多创建5。 已经添加了评分项的评分类别不能够被删除,至少存在1个评分类型。

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  • IoTDB基本原理

    根据属性层级、属性涵盖范围以及数据之间的从属关系,可将IoTDB数据模型表示为如图3所示的属性层级组织结构,即“电力集团-电厂-设备-传感器”。其中ROOT为根节点,传感器的每一个节点为叶子节点。IoTDB的语法规定,ROOT节点到叶子节点的路径以“.”连接,以此完整路径命名IoT

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