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
  • 图表探索分析

    叠加:Y轴重叠,Y轴单位长度代表的刻度不等长。 图2 设置折线图Y轴显示 设置采样间隔 在图表分析区,选择“聚合数据”后,可根据实际的分析场景设置不同的采样间隔时间,设置完成后,时序分析会返回所选属性按采样间隔时间做聚合计算后的取值结果,并做图表呈现。 图3 设置采样间隔 图表缩放 在图表分析区,当您需要时序数据

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  • 按需计费

    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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  • CSEProvider集群监控

    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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  • 查询单个智能标注样本的信息

    __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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  • 调用链与日志关联

    apm服务采集到调用链的唯一标识。 图1 采集调用链的唯一标识 apm-gtraceid: apm服务中未被采样到的调用关系的唯一标识。 apm服务的调用链具有一定采样率,所以用apm-gtrace-id来表示未被采样的调用链的唯一标识。 apm-spanid:在某个调用链的微服务之间调用,表示某一个微服务的id,示例如下。

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  • 启动音频服务

    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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  • 订阅上报音频码流帧数据通知

    音频帧类型 iSamples number 每个声道的采样点数,iSamples=iSamplesPerSec × 10ms / 1000 iSamplesPerSec number 采样率 iBytesPerSample number 每个采样点的字节数,pcm数据一般16bit iChannels

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  • 泛化场景

    如开启,根据选择泛化类型,展示可以设置的场景泛化参数。自建逻辑场景默认开启参数设置。 采样方式 可选择“均匀采样”“蒙特卡洛采样”“拉丁超立方采样”“联合概率分布采样”“重要性采样”。具体可参考“采样方式介绍”。 场景文件版本 泛化任务支持的场景文件版本。 场景泛化数量 泛化后生成的场景数量(0,10000]。

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  • 什么是传统型95计费?

    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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  • 查询网络带宽明细

    stat_type String 统计类型。 interval Integer 采样间隔,单位:秒。 values Array of integers 带宽数据列表,从start_time开始,每采样间隔生成一个采样点,按时间顺序排列(单位:bps)。 响应示例 { "bandwidth_detail":

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  • DubboProvider监控

    分别表示低、中、高CPU负载下的采样率,末位表示单个方法最低采样个数) traceCountStats string JAVA 20,10,5,1 2.0.0 - 默认采样率配置(例子:20,10,5,1 分别表示低、中、高CPU负载下的采样率,末位表示单个方法最低采样个数) excludeMethods

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  • IoT数仓简介

    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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  • 方案概述

    P、小程序和Web等多种展示方式,满足不同用户群体的需求。在业务,通过Redis消息队列和数据库支撑业务数据。服务则包含了客户服务、订单服务、支付服务、财务报表等多个关键组件,为用户提供全方位的服务支持。数据则通过缓存和持久化存储,确保数据的安全性和可用性。 图2 部署架构图

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  • 日志中心概述

    日志采集插件采集容器日志 详细方法请参见Kubernetes事件上报应用运维管理(AOM) 监控目录数 目录递归深度最多5,最大不超过1000个文件。 支持最多3模糊匹配目录。 - 监控文件数 每个通过卷挂载日志的路径下,ICAgent最多采集20个日志文件。 每个ICAge

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  • 方案概述

    : 一个平台:搭建统一数据分析和报表管理平台; 两个统一:数据规范统一,报表分析规范统一; 三个层次:基础业务自主分析快速汇报、中间管理汇总预警及时处理、最高决策全局把控科学决策; 四个改善:改善数据质量、改善业务流程规范、改善决策科学性和准确性、改善企业的可持续竞争力。 图1

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  • 音频数据流

    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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  • ALM-15859593 虚拟机CPU使用率超过阈值

    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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  • DBE

    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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  • 存储类型介绍

    1|0.1|0.06) OBS深度归档存储(0.014|0.5|0.5|0.12) 亚马逊S3 S3 Standard(0.172|0.0275|0.3441) S3 Outposts(官网无介绍) S3 Intelligent-Tiering(按分配的访问|0.0275|0.0344)

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  • 返回状态正常,但识别结果为空

    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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  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    能否挖掘出强表达能力的特征,还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解,这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网络中:学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中:随机森林的树数量,k-means中的cluster数,正则化参数λ等。

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