智能采样：采用智能算法采样，采样策略请参考智能采样算法.。 全局采样：针对所有调用链设置全局采样率。默认值(%)：100。取值范围(%)：0~100。 自定义采样：参考下表按照用户的需求，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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同时存在标准存储类型的对象副本和归档或深度归档存储对象，在恢复对象的保存时间到期后标准存储类型的对象副本会自动删除。 该接口可以恢复指定桶中的归档存储对象。 接口约束 您必须是桶拥有者或拥有恢复归档或深度归档存储对象的权限，才能恢复归档或深度归档存储对象。建议使用IAM或桶策略进

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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，每一层对应的观测指标均不同。 应用层监控 在应用层，主要监控业务层 、应用层、中间件层以及基础设施层告警信息，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 在组件层，主要监控组件的告警信息。支持从组件层

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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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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层域中。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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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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评分类别的目录层级最多可以为5层，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层。 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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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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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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_cmp。 COMPTYPE_STR 描述压缩类型的字符串。 SAMPLE_RATIO 采样比例，输入为0-100的整数或浮点数，对应为百分之N的采样比例。默认为20，即对20%的行数进行采样。 OBJTYPE 对象类型，支持： 1：表对象。 DBE_COMPRESSION.GET_COMPRESSION_TYPE

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#busy：磁盘忙时比例。 #read 及 write：读、写请求数量。 NET 行：多列 NET 展示了网络状况，包括传输层（TCP 和 UDP）、IP 层以及各活动的网口信息。 #xxxxxi：各层或活动网口收包数目。 #xxxxxo：各层或活动网口发包数目。 停止 atop

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

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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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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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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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__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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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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CPU硬件辅助虚拟化的引入进一步实现了Hypervisor和虚拟机操作系统运行模式的深度隔离。 内存隔离 Hypervisor通过内存虚拟化技术来实现不同虚拟机之间的内存隔离。内存虚拟化技术在传统OS两层地址映射（“虚拟地址”到“机器地址”）的基础上，引入三层地址映射：虚拟机负责将“Guest虚拟地址”映射为“

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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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