将整个数据集切分成多个子数据集，依次训练，每个epoch训练一个子数据集。 DeepFM DeepFM，结合了FM和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。 表2 深度网络因子分解机参数说明 参数名称 说明 名称 自定义策略名称，由中文、英文、数字、下

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均涌现出超高水平AI。人工智能应用在其中起到了不可替代的作用。 游戏智能体通常采用深度强化学习方法，从0开始，通过与环境的交互和试错，学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型，主要包含如下步骤： 通过GPU分析场景特征（自己，视野内队友，敌人，

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SP1操作系统自带的wicked模块，其概率性将bond端口模式配置不正确，进而导致IP链路不通的问题？ 如何设置 裸金属服务器 CPU频率调节模式？ 如何处理Windows裸金属 服务器 下发后Cloudbase-init服务异常退出的问题？ 如何处理cloud-init-local概率性启动失败导致裸金属服务器不能正确注入数据的问题？

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HDFS网络不稳定场景调优 配置场景 在网络不稳定的情况下，调整如下参数，降低客户端应用运行异常概率。 配置描述 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS的“全部配置”页面，在搜索框中输入参数名称。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 ha.health-monitor.rpc-timeout

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如何处理cloud-init-local概率性启动失败导致裸金属服务器不能正确注入数据的问题？ 问题描述 对于Red Hat 7/CentOS 7系列操作系统，cloud-init-local可能会启动失败，且执行systemctl status cloud-init-local

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常，但是一段时间后就报502，或者大概率出现502。 解决方法：将高防的回源IP段添加到防火墙（硬件或软件）、安全防护软件、业务限速模块的白名单。 源站配置错误 现象：防护 域名 开启“WEB基础防护”之后，访问页面返回502/500，或者大概率出现502/500（当后端配置了多个服务器的情况）。

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镜像发放的裸金属服务器强制重启后会概率性启动失败。 安装完操作系统后，先不要重启，按Ctrl + Alt + F2进入命令行模式，按如下指导修改完成后，再重启操作系统。 启动失败原因：制作镜像过程通过虚拟化制作，在UVP底层转化过程中，可能概率性会遇到转换格式差异，导致启动文件转

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来递归计算各节点的重要性。与PageRank算法不同的是，为了保证随机行走中各节点的访问概率能够反映出用户的偏好，PersonalRank算法在随机行走中的每次跳转会以（1-alpha）的概率返回到source节点，因此可以基于source节点个性化地计算网络节点的相关性和重要性

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HDFS网络不稳定场景调优 配置场景 在网络不稳定的情况下，调整如下参数，降低客户端应用运行异常概率。 配置描述 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS的“全部配置”页面，在搜索框中输入参数名称。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 ha.health-monitor.rpc-timeout

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径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称

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告的投放范围，减少了营销的成本。 当两方都提供特征时，预测结果分为对齐id文件（只有一列id）和预测结果文件（包括预测结果标签、0的概率、1的概率），两个文件的行数相等且每一行相互对应。 至此，企业A完成了整个 TICS 联邦建模的流程，并将模型应用到了营销业务当中。这个预测作业可以

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precision：精确率，又被称为查准率，是针对预测结果而言的。含义为在被预测为正的样本中实际为正样本的概率。 recall：召回率，又被称为查全率，是针对原样本而言的。含义为在实际为正的样本中被预测为正样本的概率。 support：每类标签出现的次数。 父主题： 模型训练

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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比较）。结果中包含一行的概率与任何其他行无关。这不会减少从磁盘读取采样表所需的时间。如果进一步处理采样输出，则可能会影响总查询时间。 SELECT * FROM users

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docker审计日志量过大影响磁盘IO如何解决？ 问题描述 部分集群版本的存量节点docker审计日志量较大，由于操作系统内核缺陷，会低概率出现IO卡住。该问题可通过优化审计日志规则，降低问题出现的概率。 影响范围 受影响的集群版本： v1.15.11-r1 v.1.17.9-r0 只需对已有节点进行修复，新建节点默认无此问题。

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java9启动提示找不到sql.time类 原因分析：APM探针开发环境为jdk1.7，而java 9模块化后，sql包不会默认提供，需要应用引入模块。 出现概率：有条件出现。 规避措施：如果出现该问题，组件在module-info.java主动引入java.sql。 java11提示找不到Caused

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点的特征。 Node2vec算法通过回退参数 P 和前进参数 Q 来生成从每个节点出发的随机步，带有BFS和DFS的混合，回退概率正比于1/P，前进概率正比于1/Q。每个节点出发生成多个随机步，反映出网络的结构信息。 适用场景 Node2vec算法适用于节点功能相似性比较、节点结构相似性比较、社团聚类等场景。

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通过ping桶域名（bucketName.endpoint）判断本地到指定访问的桶域名之间的网络是否不通；如果不通优先排查本地网络问题。 如果问题出现概率较大，且域名可以ping通的情况下，可以通过修改endpoint为http协议后采用抓包软件进行网络抓包，抓包后可以具体分析实际网络链路中是否存在丢包等问题从而针对性解决。

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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比较）。结果中包含一行的概率与任何其他行无关。这不会减少从磁盘读取采样表所需的时间。如果进一步处理采样输出，则可能会影响总查询时间。 SELECT * FROM users

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java9启动提示找不到sql.time类 原因分析：APM探针开发环境为jdk1.7，而java 9模块化后，sql包不会默认提供，需要应用引入模块。 出现概率：有条件出现。 规避措施：如果出现该问题，组件在module-info.java主动引入java.sql。 java11提示找不到Caused

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er页面上标记此次Application为FAILED状态。 这种情况为小概率事件且不影响Spark SQL对外展现的应用完成状态。也可以通过增大Yarn客户端连接次数和连接时长的方式减少此事件发生的概率。配置详情请参见： http://hadoop.apache.org/docs/r3

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如小说创作，可以适当调高回复随机性数值。建议不要与核采样同时调整。 核采样 模型在输出时会从概率最高的词汇开始选择，直到这些词汇的总概率累积达到核采样值。核采样值可以限制模型选择这些高概率的词汇，从而控制输出内容的多样性，取值范围0-1。 建议不要与温度同时调整。 父主题： 手工编排Agent应用

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