脏话识别服务

你不要说我说什么话都有节奏,*不怕我*的干嘛,我就说了咋地,*我不怕没有延迟的马路,*这种话怎么怎么了,*没怎么没怎么没怎么,只不过是这么说而已。\"};RunPreTrainServiceRequest request=new RunPreTrainServiceRequest();request....

VAML协议接入指南

{uuid}"><section><avatar ai_action="true">动作code1"interrupt="true"/>动作code2"interrupt="true"/>动作code3"interrupt="false"/></avatar><frame>家用大功率吹风机,"/>不伤发快速发。然后它的附加功能是速干的。...

Saga 模式服务设计

大致场景如下:针对该问题,在服务设计时,需要允许空补偿,即在没有找到要补偿的业务主键时,返回补偿成功,并将原业务主键记录下来,标记该业务流水已补偿成功。服务防悬挂控制 悬挂,指的是补偿服务比原服务先执行。大致场景如下:此时...

聚合函数

这个误差是基于所有可能集合上的标准误差的正常分布。它并不能保证在特定集合上的误差上限。approx_distinct(x,e)→bigint 返回输入参数中不重复值的近似个数。这个函数提供 count(DISTINCT x)这个方法的近似计算。如果所有输入参数均为...

HLL近似去重

HLL的特点是具有非常优异的空间复杂度O(log(logn))和时间复杂度O(n),并且计算结果的误差可控制在1%~2%左右(误差与数据集大小以及所采用的哈希函数有关)。HyperLogLog原理 近似去重算法HyperLogLog是LogLog算法的升级版,作用是能够提供...

Link Visual的常见问题

播放端网络不佳 播放端所处下行网络带宽至少需要大于当前码流,播放器提供获取码流的接口可以用来展示当前实际码流信息。请检查播放端网络带宽是否符合要求,并建议您展示当前码流(建议码流展示样式为:24fps 80KB/s),便于以后定位问题...

范围类型

例如,timestamp 的范围可以被用来表达一个会议室被保留的时间范围。在这种情况下,数据类型是 tsrange(“timestamp range”的简写)而 timestamp 是 subtype。subtype 必须具有一种总体的顺序,这样对于元素值是在一个范围值之内、之前或...

决策树

均方误差:父节点和子节点之间的均方误差的差额将被用来作为特征选择的标准,这种方法通过使用叶子节点的均值来最小化L2损失。费尔德曼均方误差:它使用费尔德曼均方误差,这种指标使用费尔德曼针对潜在分枝中的问题改进后的均方误差。平均...

机器学习开发示例

pyspark from pyspark.ml.evaluation import RegressionEvaluator#使RegressionEvaluator用来计算均方根误差。evaluator=RegressionEvaluator(metricName="rmse")RMSE=evaluator.evaluate(predictionsA)print("ModelA:Root Mean Squared ...

随机森林

均方误差:父节点和子节点之间的均方误差的差额将被用来作为特征选择的标准,这种方法通过使用叶子节点的均值来最小化L2损失。平均绝对误差:它使用叶节点的中值来最小化 L1 损失。否 均方误差 均方误差 平均绝对误差 其他参数 参数名 参数...

AICS实现对积分过程的稳定控制

该系数的大小决定了控制器在进行模型校正时,预测误差在绝对误差和速率误差上的分配。该系数为0时,误差校正将更偏向于绝对误差;反之,则更偏向于速率误差。在此案例中,上游水箱的扰动到达下游水箱时,变成了一个有积分性质的噪声,影响...

组件参考:所有组件汇总

协方差 该组件用于衡量两个变量的总体误差。经验概率密度图 该组件是采用经验分布和内核分布两种算法。全表统计 该组件用于统计全表,或某些选中的列。卡方拟合性检验 该组件用于变量为类别型变量的场景,旨在检验单个多项分类型变量在各...

线性回归

在统计学中,线性回归是用来确定两种或两种以上变量间的相互依赖关系的统计分析方法,与分类算法处理离散预测不同。回归算法可对连续值类型进行预测。线性回归算法定义损失函数为样本集的最小平方误差之和,通过最小化损失函数求解权重矢量...

DT-PID V2.1.0

若已在pid控制器之前计算好误差量,则可直接用误差输入到sp端口或pv端口。输出端口参数 参数名 参数描述 u 计算得到的控制量u state PID控制器的质量码状态 输出参数备注说明 state 参数是新引入的表示PID状态的值,在PID输入信号质量码都...

人工神经网络

依据输出层的输出结果计算误差,再将误差反向传播到隐藏层神经元,最后依据隐层神经元的误差来对连接权和阈值进行调整,迭代循环该过程,直到达到设定的终止条件。参数说明 IN端口 参数名 参数描述 是否必填 输入数据类型 数据源类型 特征...

统计聚合

百分位统计 百分位统计常用来统计一组数据的百分位分布情况,例如在日常系统运维中统计每次请求访问的耗时情况时,需要关注系统请求耗时的P25、P50、P90、P99值等分布情况。字段值分组 根据一个字段的值对查询结果进行分组,相同的字段值放...

统计聚合

百分位统计 百分位统计常用来统计一组数据的百分位分布情况,例如在日常系统运维中统计每次请求访问的耗时情况时,需要关注系统请求耗时的P25、P50、P90、P99值等分布情况。字段值分组 根据一个字段的值对查询结果进行分组,相同的字段值放...

统计聚合

百分位统计 百分位统计常用来统计一组数据的百分位分布情况,例如在日常系统运维中统计每次请求访问的耗时情况时,需要关注系统请求耗时的P25、P50、P90、P99值等分布情况。字段值分组 根据一个字段的值对查询结果进行分组,相同的字段值放...

UpdateResource-更新资源

由于资源 API 目前不支持回滚,当用户遇到 API 部分失败时,需手动调用 GetResources API 查看资源最新的状态,然后调用 UpdateResource 或 DeleteResource 进行手动补偿(如果有必要)。调试 您可以在OpenAPI Explorer中直接运行该接口,...

统计聚合

百分位统计 百分位统计常用来统计一组数据的百分位分布情况,例如在日常系统运维中统计每次请求访问的耗时情况时,需要关注系统请求耗时的P25、P50、P90、P99值等分布情况。TopRows 基于特定字段排序的TopRows统计。字段值分组 根据一个...

Saga 状态机配置

状态图中一个节点可以是调用一个服务,节点可以配置它的补偿节点。JSON 状态定义文件由状态机引擎驱动执行。当出现异常时,状态引擎反向执行已成功节点对应的补偿节点将事务回滚。说明 异常发生时,您也可自定义决定是否进行补偿。可以实现...

协方差

在概率论和统计学中,协方差用于衡量两个变量的总体误差。方差是协方差的一种特殊情况,即当两个变量是相同的情况。期望值分别为E(X)=μ与E(Y)=ν的两个实数,其随机变量X与Y之间的协方差定义为:cov(X,Y)=E((X-μ)(Y-ν))。组件配置 您...

配置消息监控告警实现风险预警

配置消息堆积量告警最佳实践 说明 消息堆积量统计存在一定的波动性和误差,几十条规模的消息堆积不建议配置为监控阈值,如果业务对少量堆积也非常敏感,建议使用消费堆积延迟时间阈值来监控。背景:消息队列RocketMQ支持按照ConsumerGroup...

定时和延时消息

定时和延时时间精度 定时消息的精度会有1s~2s的延迟误差。StartDeliverTime 是服务端开始向消费端投递的时间。如果消费者当前有消息堆积,那么定时和延时消息会排在堆积消息后面,将不能严格按照配置的时间进行投递。由于客户端和服务端...

配置消息监控告警实现风险预警

配置消息堆积量告警最佳实践 说明 消息堆积量统计存在一定的波动性和误差,几十条规模的消息堆积不建议配置为监控阈值,如果业务对少量堆积也非常敏感,建议使用消费堆积延迟时间阈值来监控。背景:消息队列RocketMQ支持按照ConsumerGroup...

事务消息

订单执行成功,消息没有发送成功,需要额外补偿才能发现不一致。消息发送超时未知,此时无法判断需要回滚订单还是提交订单变更。基于 云消息队列 RocketMQ 版 分布式事务消息:支持最终一致性 上述普通消息方案中,普通消息和订单事务无法...

QueryOrders-订单列表查询服务

调试 授权信息 下表是API对应的授权信息,可以在RAM权限策略语句的 Action 元素中使用,用来给RAM用户或RAM角色授予调用此API的权限。具体说明如下:操作:是指具体的权限点。访问级别:是指每个操作的访问级别,取值为写入(Write)、读取...

基本概念

模板分析作业(Analysic task)由于输入文件本身有误差(分辨率、码率等),不一定所有的预置模板都适用于该输入文件。因此使用预置模板前,需要调用 提交模板分析作业 接口,模板分析作业的结果为该输入文件可用的预置模板列表,结果可以...

物化视图自动查询改写

HAVING子句 当查询SQL的HAVING子句与物化视图SQL不完全相同时,自动查询改写对HAVING子句支持情况如下:当GROUP BY列不需要补偿的情况下,自动查询改写对HAVING子句的补偿方式与WHERE子句的补偿方式类似,支持对物化视图缺少的AND条件进行...

梯度提升回归树

否 弗里德曼均方误差 弗里德曼均方误差 均方误差 平均绝对误差 最小分割样本下限 树生长过程中早停止的阈值。如果当前节点的不纯度高于阈值,节点将分裂。否 2[1,10000]叶节点所含最少样本数 样本数少于该数据不会分支。否 1[1,10000]节点...

APPROX_COUNT_DISTINCT

当精度参数设置为17以上时,Hologres采用 HyperLogLog+算法,会对返回值做误差修正,以进一步降低误差、稳定误差。例如 hg_experimental_approx_count_distinct_precision 取值为20时,多数情况下,可以降低到0.01-0.2%不等的误差率。示例 ...

分布式多步骤事务

StartExecution是一个异步API,调用结束后,Serverless 工作流 会返回一个执行名字用来查询流程执行状态。{"buy_train_ticket_result":"success","reserve_flight_result":"success","reserve_hotel_result":"fail"} 流程执行开始后,在 ...

收发顺序消息

Sharding Key是顺序消息中用来区分不同分区的关键字段,和普通消息的Key是完全不同的概念。更多信息,请参见 顺序消息。前提条件 您已完成以下操作:安装Node.js SDK。更多信息,请参见 准备环境。创建资源。代码中涉及的资源信息,例如...

回归模型评估

参数 描述 SST 总平方和 SSE 误差平方和 SSR 回归平方和 R2 判定系数 R 多重相关系数 MSE 均方误差 RMSE 均方根误差 MAE 平均绝对误差 MAD 平均误差 MAPE 平均绝对百分误差 count 行数 yMean 原始因变量的均值 predictionMean 预测结果的...

收发顺序消息

Sharding Key是顺序消息中用来区分不同分区的关键字段,和普通消息的Key是完全不同的概念。更多信息,请参见 顺序消息。说明 对于新手用户,建议在正式收发消息前,阅读 Demo工程 来了解搭建 云消息队列 RocketMQ 版 工程的具体步骤。发送...

收发事务消息

云消息队列 RocketMQ 版 发送事务消息时需要实现 LocalTransactionChecker 接口,用来处理Broker主动发起的本地事务状态回查请求,因此在事务消息的Check方法中,需要完成两件事情:检查该半事务消息对应的本地事务的状态(committed or ...

网上商城商品相关性分析

这种数据分析对于电商行业是很重要的,可以用来分析用户购买行为。例如:在某一商品的detail页面,推荐给用户与该商品相关的其他商品;在添加购物车成功页面,当用户把一个商品添加到购物车,推荐给用户与之相关的其他商品;在货架上将相关...

模型部署及训练

如果预训练数据集和您的实际业务场景不完全匹配,在实际应用中模型效果可能会和理论上存在不同程度的误差。如果模型预测结果不满足您的业务需求,您可以对模型进行微调训练,获取一个更满足您具体业务应用场景需要的模型,详情请参见 微调...

收发顺序消息

Sharding Key是顺序消息中用来区分不同分区的关键字段,和普通消息的Key是完全不同的概念。更多信息,请参见 顺序消息。前提条件 您已完成以下操作:安装Java SDK。更多信息,请参见 准备环境。创建资源。代码中涉及的资源信息,例如实例、...

转换Log为Metric

Log、Trace、Metric本质上都是事件,满足事件存储的系统都可以用来存储这三类数据。日志服务提供两种存储:Logstore 日志服务中Log的采集、存储和查询单元。更多信息,请参见 日志库(Logstore)。MetricStore 日志服务中Metric的采集、...
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