文章相似度 概述 支持cosine、levenshtein、jaccard和最长公共子序列四种方法计算文章的相似度。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 DataRame

查看更多 →

8，输入用户问“我可以去哪办理”，机器人返回相似度得分大于0.8的标准问给用户，并推荐相似度得分大于0.6的标准问： 图8 阈值调整前 单击“查看JSON”，查看具体的相似度得分。 图9 查看相似度得分 阈值调整后，推荐问阈值为0.7，直接回答阈值为0.9，输入用户问“我可以去哪办理”，语料库中没有与用户问相似度得分高于0

查看更多 →

字符串相似度 概述 支持cosine、levenshtein、jaccard、最长公共子序列、minhash_sim、ssk、simhash_hamming_sim七种方法计算字符串的相似度。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataDF inputs为字典类型，da

查看更多 →

文本相似度（高级版） 功能介绍 对文本语义相似度计算。 具体Endpoint请参见终端节点。 本API免费调用，调用限制为2次/秒。 文本相似度基础版和高级版基于不同算法实现，对相同文本，基础版和高级版的结果有所差别。根据测试数据，高级版效果一般优于基础版。 调试 您可以在API

查看更多 →

深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

查看更多 →

深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

查看更多 →

文本相似度（基础版） 功能介绍 对文本进行语义相似度计算。 具体Endpoint请参见终端节点。 调用华为云NLP服务会产生费用，本API支持使用基础套餐包，购买时请在 自然语言处理 价格计算器中查看基础套餐包和领域套餐包支持的API范围。 也可使用文本相似度（高级版）接口，详情请见

查看更多 →

字符串相似度topN 概述 支持cosine、levenshtein、jaccard、最长公共子序列、minhash_sim、ssk、simhash_hamming_sim七种方法计算 文章的相似度 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataDF inputs为字典类型

查看更多 →

数值 数值组件用于记录数字类型的数据信息，例如数量、年龄、库存、金额等。数值组件支持输入数字的最大有效长度为15位，数字较长时，系统会自动添加分隔符。如果有超过15位数字的输入要求，建议替换为文本组件。 在表单开发页面，从“数据组件”中，拖拽“数值”组件至表单设计区域，如图1。 图1

查看更多 →

例如在深度学习领域，可以根据用户输入的正样本和负样本，对数据进行清洗，保留用户想要的类别，去除用户不想要的类别。 数据选择：数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。 数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采集图片过程中引入的重复图片、相似图片等问

查看更多 →

类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等。 聚类 聚类是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。

查看更多 →

numeric_type_t1; 与整数类型相比，任意精度类型需要更大的存储空间，其存储效率、运算效率以及压缩比效果都要差一些。在进行数值类型定义时，优先选择整数类型。当且仅当数值超出整数可表示最大范围时，再选用任意精度类型。 使用Numeric/Decimal进行列定义时，建议指定该列的精度p以及标度s。

查看更多 →

数值类型 表1列出了ecpg提供的数值类型(numeric\decimal)数据的常用接口： 表1 数值类型常用接口 API接口 接口描述 说明 numeric* PGTYPESnumeric_new(void) 请求一个指向新分配的numeric变量的指针。 该函数在堆上创建n

查看更多 →

数值类型 表1列出了ecpg提供的数值类型(numeric\decimal)数据的常用接口： 表1 数值类型常用接口 API接口 接口描述 说明 numeric* PGTYPESnumeric_new(void) 请求一个指向新分配的numeric变量的指针。 该函数在堆上创建n

查看更多 →

数值类型 表1列出了ecpg提供的数值类型(numeric\decimal)数据的常用接口： 表1 数值类型常用接口 API接口 接口描述 说明 numeric* PGTYPESnumeric_new(void) 请求一个指向新分配的numeric变量的指针。 该函数在堆上创建n

查看更多 →

数值类型 表1列出了ecpg提供的数值类型(numeric\decimal)数据的常用接口： 表1 数值类型常用接口 API接口 接口描述 说明 numeric* PGTYPESnumeric_new(void) 请求一个指向新分配的numeric变量的指针。 该函数在堆上创建n

查看更多 →

numeric_type_t1; 与整数类型相比，任意精度类型需要更大的存储空间，其存储效率、运算效率以及压缩比效果都要差一些。在进行数值类型定义时，优先选择整数类型。当数值超出整数可表示最大范围时，再选用任意精度类型。 使用NUMERIC/DECIMAL进行列定义时，建议指定该列的精度p以及标度s。

查看更多 →

numeric_type_t1; 与整数类型相比，任意精度类型需要更大的存储空间，其存储效率、运算效率以及压缩比效果都要差一些。在进行数值类型定义时，优先选择整数类型。当数值超出整数可表示最大范围时，再选用任意精度类型。 使用NUMERIC/DECIMAL进行列定义时，建议指定该列的精度p以及标度s。

查看更多 →

ER的范围不够的时候才使用BIGINT，因为INTEGER的处理速度相对快得多。 无符号数值类型仅支持sql_compatibility = 'MYSQL'时的行存储引擎中使用。 当在整数值（其中一个是UNSIGNED类型）之间使用减号、加号、乘号时，结果是无符号。 INT1/U

查看更多 →

numeric_type_t1; 与整数类型相比，任意精度类型需要更大的存储空间，其存储效率、运算效率以及压缩比效果都要差一些。在进行数值类型定义时，优先选择整数类型。当且仅当数值超出整数可表示最大范围时，再选用任意精度类型。 使用Numeric/Decimal进行列定义时，建议指定该列的精度p以及标度s。

查看更多 →

语义相似距离 概述 计算距离某个向量最近的k个向量集合。这些向量通常是通过算法生产的包含语义的向量（例如word2vec生产的词向量，或者doc2vec生产的文章向量）。可以用于寻找和一个单词或者一篇文章相似的单词或者文章。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe

查看更多 →