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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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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查看Storm拓扑日志 操作场景 用户需要查看Storm拓扑在worker进程中的执行情况时，需要查看worker中关于拓扑的日志。如果需要查询拓扑在运行时数据处理的日志，提交拓扑并启用“Debug”功能后可以查看日志。仅启用Kerberos认证的流集群支持该场景，且用户需要是拓

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音频码率值越大，音质越好，占用带宽越大。 音频采样率 当“音频流格式”为“OPUS”、“AAC”时可以设置。 录音设备在一秒钟内对声音信号的采样次数，采样率越高声音的还原就越真实越自然。 环境噪声过滤 将周围环境的噪声减小，使有效声音更清晰。 音频自动增益 提升音频质量。 回声消除 可消除录制的语音数据中的AO设备播放的声音，提升音频质量。

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本节点上的ACTIVE SESSION PROFILE内存中的样本，如表1所示。 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。

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__：采样已驳回 __AUTO_ANNOTATION__：待确认 source_type_header 否 String 指定导出标注文件中的OBS路径前缀，默认为“obs://”，支持指定“s3://”。由于训练无法解析以“obs”开头图片路径，需要导出manifest中的路径前缀为“s3://”。

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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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根据输入参数获取指定行数据的压缩类型。 GET_COMPRESSION_TYPE接口只支持 分布式数据库 中数据节点（DN），其他节点暂不支持。 DBE_COMPRESSION.GET_COMPRESSION_RATIO 根据输入参数评估指定数据对象的采样压缩率，原型为： 1 2 3 4 5 6 7 8

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APM服务中调用链相关的参数说明 apm-traceid: apm服务采集到调用链的唯一标识。 图1 采集调用链的唯一标识 apm-gtraceid: apm服务中未被采样到的调用关系的唯一标识。 apm服务的调用链具有一定采样率，所以用apm-gtrace-id来表示未被采样的调用链的唯一标识。

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背景介绍 知识融合是指融合来自多个数据来源的关于同一个实体或概念的描述信息，对来自不同数据源的知识在统一规范下进行异构数据整合、消歧。 如图1所示的两条数据，这两条数据中的“元鲜”实际上是同一个人，因此需要对这两条数据进行融合。 图1 知识融合示例 配置知识融合后， 知识图谱服务 会对数据按

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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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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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array JAVA - 2.0.0 - 根据该配置,从body内容中获取对应key值的字段的值,作为业务状态码上报 业务状态码的正确值 array JAVA - 2.0.0 - 获取到的业务状态码不在该配置中的请求会标记为错误的调用链 慢请求阈值 integer JAVA 800

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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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在计算成本时的Pod使用量取值为Pod申请量（Request）和实际使用量（used）中的最大值。基于普罗监控数据，可以清晰识别分钟级别的应用资源，进行成本计算。 节点中没有被分配的空闲成本，是如何处理的？ 节点中的空闲成本不会被分摊到工作负载或者命名空间成本中，可以作为集群的公共成本分摊到部门。空闲成本在各个部门的分摊比例支持设置。

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请按照本节的操作顺序在算法工程中完成数据迁移，若其中穿插了其他数据操作，需要保证有前后衔接关系的两个代码框的dataflow名字一致。 绑定源数据 进入迁移数据JupyterLab环境编辑界面，运行“Import sdk”代码框。 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 特征准备

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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->立即使用，您可以很方便的通过页面进行云上资源检查分析并查看结果。 实时可靠 您进行检查的结果是基于云上资源数据实时监控采样，对于检查结果具有时效性保障。 检查结果可视化 优化顾问通过页面为用户提供丰富的图表展现形式，满足用户多场景下的监控 数据可视化 需求。 可定制化 您可以按需

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视频能否从低分辨率转高分辨？ 您可以通过调用新建转码任务接口，将参数“upsample”设置为“1”开启上采样，将低分辨率的视频转码成高分辨率的视频。 父主题： 转码问题

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288。以5分钟为粒度采样，一天合计采样12*24=288个。 月峰值带宽：根据传统型95计费去峰算法去峰后的高于当月保底带宽的带宽值。 月峰值带宽算法 实际月峰值带宽 以5分钟为粒度采样，每5分钟分别统计1个入云和出云方向的带宽峰值。 取入方向和出方向中较大值作为采样点的带宽值。 将

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是否考虑边的方向。取值为true或false，默认值为false。 weight 否 String 边上权重。取值为：空或字符串。 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，当某边没有对应属性时，权重将默认为1。 seeds 否 String 节点ID，输入节点个数不大于100000。

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