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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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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模型训练新建模型训练工程的时候，选择通用算法有什么作用？ 通用算法目前包括：分类算法、拟合算法、聚类算法、其他类型。用户选择不同的通用算法类型，并勾选“创建入门模型训练代码”，便可以自动生成对应类型的代码模版。 父主题： 模型训练

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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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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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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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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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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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替换 缺失值填充 缺省值填充 修改列数据类型 数据集选择列 设置元数据 数据集按列排序 增加序列号 普通表转KV表 KV表转普通表 分层采样 加权采样 父主题： 数据特征

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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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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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设置是否开启外部音频采集。需要在加入房间前调用。 【请求参数】 enable：YES表示开启，NO表示关闭。默认为NO。 sampleRate：音频采样率，支持16k、24k、32k、44.1k、48k采样率。 channels：音频声道数，1表示单声道，2表示双声道。 【返回参数】 0：方法调用成功。 > 0：方法

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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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提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通常可以归纳为几个步骤：确定目的、准备数据、训练模型、评估模型、部署模型。

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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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。 转换为深度归档存储天数：指定在对象最后一次更新后多少天，受规则影响的对象将转换为深度归档存储。如果同时设置转换为低频访问存储和转换为深度归档存储，则转换为深度归档存储的时间要比转换为低频访问存储的时间长。如果同时设置转换为归档存储和转换为深度归档存储，则转换为深度归档存储的时

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欠拟合的解决方法有哪些？ 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。

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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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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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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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