e类型对象，为加权采样结果。 参数说明 参数 是否必选 参数说明 默认值 weight_col 是 权重列。 "weight" sample_size 否 采样数量。 100 sample_ratio 否 采样比例，范围(0,1)，如果sample_size和sample_rat

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为不同数据类型的样本数据，分别设置采样比例。 示例：{(0,): 0.2, (1,): 0.8}，其中(0,)和(1,)分别为特征列的组合样本数据。 seed 改变随机数生成器生成随机数的种子。取值必须为整数。 默认值为空，即不对分层采样产生影响。seed值不固定的时候，每次采样出来的样本数量，以及每层采的哪些行都是不固定的。

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分层采样 概述 分层采样是一种数据采样算法，依据数据集中某一代表数据类别的列，按照数量或比例对不同类别的数据进行采样。 算法实现采用spark自带的sample函数，采样数量会存在一定误差（按比例采样和按数量采样均会存在）。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe

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单击“确定”，系统提示“任务数据采样执行成功”，完成数据采样操作。 父主题： Python和Spark开发平台

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请求采样统计 背景信息 开启请求采样统计可以记录访问节点的IP地址和数量，同时可以采样请求的Path，记录请求URL和Body，用于获取访问量大的客户端IP地址和请求Path。 在开启或关闭集群的请求采样统计时，执行命令涉及的配置参数如下： 表1 请求采样统计的配置参数说明 配置名

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重要型采样 重要性采样是在优化目标边界附近进行采样，利用上一次泛化场景仿真后得到的评测分数进行训练拟合，找到边界后不断在边界附近进行采样。 图3 重要型采样 采样结果 如下图1和图2所示，对于某个逻辑场景进行拉丁超立方和蒙特卡洛采样，参数都是符合随机特性，但采样得到的值不相同。 对于同

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请求采样统计 背景信息 开启请求统计可以记录客户端IP的访问和客户端的请求类型，用户可以基于统计值识别客户端IP的访问流量，分析当前客户端的写入和查询访问量。 表1 请求统计的配置参数说明 配置名 类型 说明 flowcontrol.log.access.enabled Boolean

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随机采样。 重要型采样 重要性采样是在优化目标边界附近进行采样，利用上一次泛化场景仿真后得到的评测分数进行训练拟合，找到边界后不断在边界附近进行采样。 图3 重要型采样 采样结果 如下图1和图2所示，对于某个逻辑场景进行拉丁超立方和蒙特卡洛采样，参数都是符合随机特性，但采样得到的值不相同。

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APM指标数据采样策略是什么？ 指标数据周期性完整采集，默认采集周期为1分钟。

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算法工程处理的时候必须要先采样吗？ 算法工程数据采样的目的是提升界面每个特征操作的速度。大数据量操作的时候建议先采样。数据采样后所有的特征操作，都只对采样后的数据进行处理，可以减少特征操作处理的数据量。 父主题： 特征工程

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云手机提供音视频媒体引擎，支持用户基于云手机完成云手机音频、视频的采集和编码，并灵活设置音视频编码参数，匹配不同场景业务诉求。 如您需要进一步了解如何使用，请参见《SDK参考》。 云手机音频 初始化音频服务 初始化音频服务，设置音频初始化参数，包括音频类型、采样率、采样深度、采样间隔等。 启动音频服务 启动音频服务，获取音频数据。

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low-threshold-value ]*，设置合理的CRC错误告警阈值。检查是否继续产生此告警。 是 =>3。 否 =>4。 请收集告警、日志和配置信息，并联系技术支持人员。 结束。 父主题： WAC&AP告警

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模型训练输出的预测值，对应数据集的一个特征列。例如鸢尾花分类建模数据集提供了五列数据：花瓣的长度和宽度、花萼的长度和宽度、鸢尾花种类。其中，鸢尾花种类就是标签列。 C 超参 模型外部的参数，必须用户手动配置和调整，可用于帮助估算模型参数值。 M 模型包 将模型训练生成的模型进行打包。可以基于

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low-threshold-value ]*，设置合理的CRC错误告警阈值。检查是否继续产生此告警。 是 =>3。 否 =>4。 请收集告警、日志和配置信息，并联系技术支持人员。 结束。 父主题： V200版本LSW设备告警

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由时延控制的，目前在数据块大小为4KiB的情况下，超高IO磁盘的单队列访问时延为1ms，那么在单队列场景下，1秒可以处理的IOPS为1000，即当IOPS为12000时，队列深度大约为12，如果要达到IOPS上限26800，则队列深度大约需要达到26。 父主题： 云硬盘性能问题

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调用链的时序图中，如下图。 当接入的探针类型或用户接入端的类型，是web前端、小程序（微信、百度、支付宝以及钉钉）、移动端APP（Android和iOS）和公众号接入的探针，下图1和2的位置显示为“WEB”。 当接入的探针类型或用户接入端的类型，是其他的探针类型则显示为“user”。

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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

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支持冷热数据分析，存储、计算弹性伸缩，无限算力、无限容量等。 高效的时序计算和IoT分析能力。 丰富的时序处理函数，支持实时和历史数据关联，内置时序算子，海量数据写入，高压缩以及多维度分析等能力。并且继承标准数仓的各种优势场景。 功能特点 支持海量数据离线处理和交互查询，数据规模大、复杂数据挖掘具有很好的性能优势。

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通过运行结果左侧两个图可以直观的看一下原始数据和数据的密度分布图。运行结果右侧的参数说明，如表1所示。 表1 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。

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创建泛化任务 当逻辑场景状态为“解析失败”和“正在解析”时，无法创建泛化任务。 上传动态和静态场景文件的说明请查看Open SCENARIO2.0场景说明。 当逻辑场景文件版本为OpenSCENARIO2.0.0时，创建的泛化任务支持仿真器A和仿真器B。版本为OpenSCENARIO1

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取值范围[80, 2048]。 soundMode（声道模式）：取值0（单声道）和1（双声道）。 每帧的采样点个数u32PtNumPerFrm和采样率enSamplerate的取值决定了硬件产生中断的频率，频率过高会影响系统的性能，跟其他业务也会相互影响，建议这两个参数的取值满足算式：“(u32PtNumPerFrm

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