为秒。一般在集群中节点数发生变化时进行，以更好利用集群资源。 删除拓扑 单击“Kill”，将当前拓扑删除，需要输入执行操作的等待时间，单位为秒。 采样、停止采样拓扑消息 单击“Debug”，在弹出窗口输入流数据采样消息的数值，单位为百分比，表示从开始采样到停止采样这段时间内所有数

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的“节假日/重大事件信息配置”对话框中，配置一条或者多条节假日或者重大事件的开始时间、结束时间及其相应的标记，可单击“标记”右侧的问号，查看其含义。 时空预测：如果选择“时空预测”，“目标列”支持设置为多列。 平台性能：与创建特征工程时，即2中设置的JupyterLab平台规格大

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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问题 因为 云监控服务 与 弹性云服务器 系统内指标检测软件的采样周期不同。 云监控服务对弹性 云服务器 、云硬盘的采样周期是4分钟（云 服务器 类型为KVM的是5分钟），而系统内工具的采样周期一般为1秒，远远小于云监控服务的采样周期。 采样周期越大，短期内的数据失真越大。所以云监控服务更适合用

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able_cpu_cores指标监控了Kubernetes集群中每个节点的可分配CPU核心数，假设您的集群中包含3个节点，则采样点分布于3条不同的时间线上。若每个节点的采样周期为15s，则一分钟的时间范围内，上报的采样点数据的总条数为：3*(60/15)=12（条），如下图所示：

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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 图6 设置运算表达式 在数据源下新生成数据集result_AlgebraOperation

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单击图标，运行“时序数据去噪”代码框内容。 时间特征提取 时间特征提取是指从时序数据的时间列中提取出日期相关的特征，如年、月、日、时、分、秒、季节、星期几、一年中的第几周、一年中的第几天等特征。 操作步骤如下所示。 单击界面右上角的图标，选择“数据处理 > 时序数据处理 > 时间特征提取”，界面新增“时间特征提取”内容。

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查询和索引统计收集器 查询和索引统计收集器负责收集数据库系统运行中的统计数据，如在一个表和索引上进行了多少次插入与更新操作、磁盘块的数量和元组的数量、每个表上最近一次执行清理和分析操作的时间等。可以通过查询系统视图pg_stats和pg_statistic查看统计数据。下面的参数 设置服务器 范围内的统计收集特性。

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12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 13：图像中目标框的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 14：图像中目标框的面积占比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 15：图像中目标框的边缘化程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 16：图像中目标框

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至PC中。 一个长音频文件无需压缩，可直接上传至MetaStudio控制台，进行声音训练。 安卓手机 安卓手机推荐下载软件“超级录音机”进行录音，如图2所示。 图2 超级录音机 音频录制说明，如表2所示。 表2 音频录制说明 音频录制 说明 采样率 推荐使用48kHz采样率录制音频。

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是否考虑边的方向。取值为true或者false，默认值为true。 weight 否 String 边上权重，取值为空或字符串。 当某边没有对应属性时，权重将默认为1。 空：边上的权重、距离默认为“1"。 字符串：对应的边上的属性将作为权重。 说明： 不支持对缺失属性值的默认处理，会直接报错。 HyG对缺失属性进行了默认处理支持。

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但有效的变体，它利用了响应曲面中的平滑度。退火速率不自适应。Anneal算法从先前采样的一个试验点作为起点，然后从与先验分布相似的分布中采样每组超参数，但其密度更集中在选择的试验点周围。随着时间推移，算法会倾向于从越来越接近最佳点处采样。在采样过程中，算法可能绘制一个次佳试验作为最佳试验，以一定概率跳出局部最优解。

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的结果，即回答中反复出现某一句话或某几句话。这种情况可能是由于以下几个原因导致的，建议您依次排查： 推理参数设置：请检查推理参数中的“话题重复度控制”或“温度”或“核采样”等参数的设置，适当增大其中一个参数的值，可以提升模型回答的多样性。 数据质量：请检查训练数据中是否存在文本重复的异常数据，可以通过规则进行清洗。

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SparkRTC音视频过程中的上下行码率、分辨率、丢包率、音频采样率等信息怎么获取？ 可以通过onRtcStats() 接口获取到上下行码率、分辨率、丢包率、音频采样率等统计信息。 父主题： SDK使用

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通知才会有值上抛。 参数描述 表1 参数说明 参数 类型 描述 pFrame HWMAudioFrameDataModel * 音频流信息 表2 HWMAudioFrameDataModel 说明 参数 类型 描述 iSamples NSInteger 每个声道的采样点数,iSa

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定义慢请求阈值,超过该阈值的方法会定义为慢方法，默认提高调用链采样率。 方法配置 obj_array JAVA - 2.0.0 - 单独配置每个方法的慢请求阈值和采样率;采样方式包含2.百分比采样；3.每分钟固定数量采样；4.自动采样三种采样方式。 表2 Functiongraph监控指标说明

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图显示本节点上的ACTIVE SESSION PROFILE内存中的样本。 表1 LOCAL_ACTIVE_SESSION字段 名称 类型 描述 sampleid bigint 采样ID。 sample_time timestamp with time zone 采样的时间。 need_flush_sample

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图显示本节点上的ACTIVE SESSION PROFILE内存中的样本。 表1 LOCAL_ACTIVE_SESSION字段 名称 类型 描述 sampleid bigint 采样ID。 sample_time timestamp with time zone 采样的时间。 need_flush_sample

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图显示本节点上的ACTIVE SESSION PROFILE内存中的样本。 表1 LOCAL_ACTIVE_SESSION字段 名称 类型 描述 sampleid bigint 采样ID。 sample_time timestamp with time zone 采样的时间。 need_flush_sample

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GLOBAL_ACTIVE_SESSION视图显示所有节点上的ACTIVE SESSION PROFILE内存中的样本的汇总。 表1 GLOBAL_ACTIVE_SESSION字段 名称 类型 描述 node_name text 节点名称。 sampleid bigint 采样ID。 sample_time

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12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 13：图像中目标框的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 14：图像中目标框的面积占比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 15：图像中目标框的边缘化程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 16：图像中目标框

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