查询财务单元树当前节点下的所有财务单元节点。当 ParentUnitId 为-1,表示查所有财务单元。调试 您可以在OpenAPI Explorer中直接运行该接口,免去您计算签名的困扰。运行成功后,OpenAPI Explorer可以自动生成SDK代码示例。调试 授权信息 ...
CPC.ARRAY.UPDATE2JUD CPC.ARRAY.UPDATE2JUD key timestamp item[EX|EXAT|PX|PXAT time][SIZE size][WIN window_length]在指定TairCpc中,向目标timestamp对应的时间窗口添加item,并返回该时间窗口更新后的基数估算值和其与更新前的差值。...
无 POSIX接口 Linux操作系统用来访问文件的一套标准接口,可在应用程序中使用编程语言调用,实现对文件的各种操作。Linux应用程序操作本地文件使用的也是POSIX接口,所以将本地文件迁移到NAS文件系统后,无须修改应用程序代码即可直接运行...
该Sampler用来测试Ping/Pong功能。相关配置如下:Pong(读)超时(ms):6000 Pong(读)超时表示如果JMeter在6秒内没有收到Pong消息,则Sampler将失效。此Sampler会复用已有连接。右键单击Thread Group,选择 Add>Sampler>WebSocket ...
该Sampler用来测试Ping/Pong功能。相关配置如下:Pong(读)超时(ms):6000 Pong(读)超时表示如果JMeter在6秒内没有收到Pong消息,则Sampler将失效。此Sampler会复用已有连接。右键单击Thread Group,选择 Add>Sampler>WebSocket ...
树的深度是指从根节点开始,到达最底层节点的路径长度。树深度组件能够输出每个节点的深度和对应树ID(根节点ID)。配置组件 方法一:可视化方式 在Designer工作流页面添加 树深度 组件,并在界面右侧配置相关参数:参数类型 参数 描述 ...
SP-GiST 允许实现众多不同的非平衡的基于磁盘的数据结构,例如四叉树、k-d树和 radix 树。作为一个例子,本数据库的标准捐献包中包含了一个用于二维点的 SP-GiST 操作符类,它用于支持使用下列操作符的索引化查询:<< >>~=^>^内建 SP-GiST ...
默克尔树的根哈希值,根据当前区块链交易算出。共识算法 英文名称Consensus algorithm。一种分布式系统数据一致性保证的算法,通过一定的协议交互来确保分布式系统的多个参与方达成数据的一致性。常见的算法包括 PBFT、RAFT、POW、POS 等。...
B 树索引方法是 Lehman-Yao 高并发 B 树的实施。默认情况下,索引不用于 IS NULL 子句。索引定义中使用的所有函数和运算符必须是“不可变”的,其结果必须仅依赖于其参数,并且绝不会依赖于任何外部影响(例如另一个表的内容或当前时间)。...
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...
rb_xor_cardinality(rb_build('{1,2,3}'),rb_build('{3,4,5}'))rb_andnot_cardinality roaringbitmap,roaringbitmap integer AndNot计算并返回基数。rb_andnot_cardinality(rb_build('{1,2,3}'),rb_build('{3,4,5}'))rb_is_empty ...
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...
目录是用来管理各个公共节点的分类编目,当您没有创建目录时,创建的公共节点会自动归档在系统的默认类目下。本文介绍如何新建公共节点的目录。操作步骤 登录 数据资源平台控制台。在页面左上角,单击 图标,选择 协同。在顶部菜单栏,单击...
目录是用来管理各个公共节点的分类编目,当您没有创建目录时,创建的公共节点会自动归档在系统的默认类目下。本文介绍如何新建公共节点的目录。操作步骤 登录企业数据智能平台。在页面左上角,单击 图标,选择 协同。在顶部菜单栏,单击 ...
rb_range(rb_build('{1,2,3}'),2,3)rb_range_cardinality roaringbitmap,bigint,bigint bigint 返回从起始位置(包含)到结束位置(不包含)范围的基数,位置从1开始计数。说明 Hologres V1.3.16及以上版本支持。rb_range_cardinality(rb_...
序号 行为释义 event event_value 说明 1 曝光 expose 置空即可/2 点击 click 置空即可/3 点赞 like 置空即可/4 踩 unlike 置空即可/5 评论 comment 评论内容 可用来挖掘用户的购物体验和商品质量 6 收藏 collect 置空即可/7 停留时长 stay...
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...
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...
QueryCostUnit 查询财务单元 查询财务单元树当前节点下的所有财务单元节点。当 ParentUnitId 为-1,表示查所有财务单元。QueryCostUnitResource 查询财务单元的资源 查询用户的财务单元所属的资源实例列表。当 UnitId 为 0,表示查未分配的...
由table_expression选择且start_expression计算结果为true的所有行都将成为树的根节点。于是,结果集中潜在树的数量等于根节点的数量。因此,如果省略START WITH子句,则table_expression返回的每一行都是其自己树的根节点。
例如,分析产品销售情况,您可以创建销售明细表,用来存储产品维度(作为外键)、时间维度(作为外键)以及销售总量。本文为您介绍如何创建明细表。前提条件 已创建数仓分层。数仓分层是将不同功能作用的表挂载至统一的数据层,方便您查找...
maxLifetime:建议设置为60分钟,用来设置一个connection在连接池中的最大存活时间。可以极大降低连接Relcache内存导致OOM的概率。maximumPoolSize=15:单个连接池实例允许的最大连接数,15已经满足绝大多数应用需求。如果连接池客户端个数...
str_isidentifier 判断字符串是否是有效的Python标识符,也可以用来判断变量名是否合法。str_islower 判断字符串是否由小写字母组成。str_isnumeric 判断字符串是否由数字组成。str_isprintable 判断字符串中是否所有字符都是可打印字符。...
rb_xor_cardinality(rb_build('{1,2,3}'),rb_build('{3,4,5}'))rb_andnot_cardinality roaringbitmap,roaringbitmap integer AndNot计算并返回基数。rb_andnot_cardinality(rb_build('{1,2,3}'),rb_build('{3,4,5}'))rb_is_empty ...
查询优化功能需要依靠统计信息进行基数估算和代价计算以判别查询计划的优劣,在列存索引中,表的统计信息包括以下内容:直方图。描述对应列的值的分布范围,主要用于估算单张表上的取值范围及等值谓词的选择率。对应列的特殊值的个数。主要...
这种关系形成了一个典型的树结构层次组织结构图。结构图如下图所示。要基于此关系构成分层查询,SELECT 命令需要包含子句 CONNECT BY PRIOR empno=mgr。例如,假设公司总裁 KING 的员工编号为 7839,则其 mgr 列为 7839 的任何员工都是 ...
是 自动 自动 球树 KD树 暴力搜索 聚类效果 聚类效果展示当前数据聚类处理后的效果。可在组件运行成功后查看。“CH分数(即Calinski-Harabasz指标)”和“轮廓系数”反应聚类效果,值越大,说明聚类效果越好。可参考其结果调整组件参数配置...
lightgbm是一个梯度Boosting框架,使用基于决策树的学习算法。它可以说是分布式的,高效的,有以下优势:更快的训练效率 低内存使用 更高的准确率 支持并行化学习 可以处理大规模数据 与常见的机器学习算法对比,速度是非常快的。计算逻辑...
rb_build_varbinary(rb_to_varbinary(rb_build(array[1,2,3])))rb_range_cardinality roaringbitmap,integer,integer integer 返回从起始位置(包含)到结束位置(不包含)范围的基数,位置从1开始计数。重要 仅3.1.10.0及以上版本支持该...
一、组件说明 XGBoost是一种基于梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree)的机器学习算法。它通过改进传统梯度提升决策树的方式,加入正则化项、特征子采样和并行化等优化技术。XGBoost的优点是能够自动处理缺失值、异常值和噪声...
提供数据位置提示 如果您通常希望在查询谓词中使用一个列,并且该列具有较高的基数(即,大量不同的值),则使用Z-ORDER-BY。Delta-Lake根据列值自动布局文件中的数据,并在查询时使用布局信息跳过不相关的数据。有关详细信息,请参见 Z-...
随机森林是一个包括多决策树的分类器,其分类结果由单棵树输出类别的众数决定。组件配置 您可以使用以下任意一种方式,配置随机森林组件参数。方式一:可视化方式 在 Designer 工作流页面配置组件参数。页签 参数 描述 字段设置 选择特征列...
诊断节点是诊断决策树的子节点,通过节点之间的关联,实现一棵完整的决策树。新建节点 登录高可用管理控制台。在左侧导航栏上,单击 故障诊断>诊断节点。单击 新建,在 新建节点 页面,配置新节点的信息,包括节点名称、描述,选择节点类型...
一、组件说明 XGBoost是一种基于梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree)的机器学习算法。它通过改进传统梯度提升决策树的方式,加入正则化项、特征子采样和并行化等优化技术。XGBoost的优点是能够自动处理缺失值、异常值和噪声...
GBDT二分类预测V2组件提供了针对GBDT二分类V2组件的预测功能,使用梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Trees)算法,对数据进行二分类问题的预测。本文介绍GBDT二分类预测V2组件的配置方法。支持计算资源 支持的计算引擎为...
产品名称 Quick BI 产品模块 可视化组件 概述 本文通过介绍指标拆解树组件展示数据的逻辑及修改方法,帮助您优化图表展示效果。问题描述 指标拆解树组件,每个层级的第一个字段占比都是100%,其他字段的占比也不知道是如何计算的。解决方案...
但Bitmap并不是没有开销的,对于以下场景需要注意事项如下:列的基数较高(重复数据较少)场景:假如列的基数较高,那么就会为每一个值生成一个Bitmap,当非重复值很多的时候,就会形成稀疏数组,占用存储较多。大宽表的每一列都设置为...
本文介绍了梯度提升决策树算法(Gradient Boosting Decision Tree,下文简称GBDT)相关内容。简介 GBDT是一款基于梯度提升的决策树算法。可解释性强,预测速度快。同时,GBDT算法相比于其它算法需要更少的特征工程,可以不用做特征标准化,...
取值如下:octree:八叉树 kdtree:K-d 树 octree PointCloudFields array 是 参与压缩的 PCD 属性字段以及压缩顺序,压缩完成后以此顺序进行解压数据。若采用 PCL 库 Octree 压缩,则支持["xyz"]若采用 Draco 库 Kdtree 压缩,则支持["xyz...
AnalyticDB MySQL版 的SQL诊断功能支持以树形图的形式展现SQL查询的执行计划。执行计划树分为两层:第一层是Stage层,第二层是算子(Operator)层。本文介绍如何使用Stage层和算子层执行计划树来分析查询。Stage层执行计划树 Stage层执行...