函数概览

对比当前时间周期内的计算结果与n1、n2、n3秒之前时间周期内的计算结果。ts_compare函数 对比当前时间周期内的计算结果与n秒之前时间周期内的计算结果。重要 ts_compare函数必须按照时间列进行分组(GROUP BY)。对比当前时间周期内的计算...

OctreeOption

0.01 OctreeResolution double 划分八叉树时最小块,即 voxel 的边长,默认值为 0.01。0.01 DoVoxelGridDownDownSampling boolean 是否对点云文件进行下采样,可选值如下:true:对点云文件进行下采样,以体素的中心点的坐标来代替整个体素...

点云压缩

使用REST API 使用Octree压缩方式压缩点云文件 处理方式 压缩文件:example.pcd 压缩方式:Octree 压缩库:pcl 点云分辨率:0.01 划分八叉树最小块:0.01 是否使用下采样:1 压缩PCD字段:xyz 处理示例 GET/example.pcd?x-oss-process=...

ST_As3dTiles

各取值的含义:oct:八叉树 quad:四叉树 bsp:BSP树 oct bsp filter_percent 浮点 筛选比例。值域为(0,1)。若筛选比例为10%(即0.1),将对于每个非叶节点瓦块排除体积小于瓦块体积10%的对象。0.1 0.01 tileset_prefix 字符串 3dtiles地址...

ST_As3dTiles

值域为[oct(八叉树),quad(四叉树),bsp(BSP树)]。请根据实际情况选择。oct bsp filter_percent 浮点 筛选比例。值域为(0,1)。若筛选比例为10%(即0.1),将对于每个非叶节点瓦块排除体积小于瓦块体积10%的对象。0.1 0.01 tileset_prefix ...

Quick BI仪表板新交叉表形展示大类没有数据

问题描述 Quick BI仪表板新交叉表形展示大类没有数据。解决方案 需要添加“分类汇总(列小计)”。适用于 Quick BI

Quick BI仪表板新交叉表形展示大类没有数据

问题描述 Quick BI仪表板新交叉表形展示大类没有数据。如下图所示:问题原因 图表设置错误,缺少汇总维度。解决方案 添加汇总维度。如图所示:适用于 Quick BI

Quick BI交叉表形展示中小计总计求两列比率

概述 Quick BI交叉表形展示中小计总计求两列比率。详细信息 新建计算字段,计算字段中相除的两个字段先SUM求和,然后再进行相除,这样按照每个订单维度或者地理区域维度小计总计得到正确的值。如果计算字段是两个计算字段直接相除得到,...

随机森林

单颗的算法在森林中的位置 如果有N,且 algorithmTypes=[a,b],则:[0,a)为ID3算法。[a,b)为CART算法。[b,n]为C4.5算法。例如,在一个拥有5棵的森林中,如果[2,4]表示0,则 1 为ID3算法,2,3 为CART算法,4 为C4.5算法。如果输入 ...

Quick BI仪表板的交叉表设置形展示如何显示汇总数据

概述 本文主要描述了Quick BI仪表板的交叉表设置形展示后显示汇总数据的具体操作。详细信息 交叉表开启了形展示以后,节点的位置默认展示是”-“,我们需要在列汇总中配置分类汇总,才能在节点位置展示出总计,配置完成后点击更新数据...

Quick BI新交叉表在形展示折叠的时候不显示数据汇总

问题描述 Quick BI新交叉表在形展示的情况下,折叠起来不显示数据汇总,问题如下图所示:问题原因 没有在样式最下面设置分类汇总的相关设置。解决方案 在新交叉表样式中设置对应的分类汇总,如下图所示:添加对应维度小计后,然后点击...

QuickBI新交叉表的形展示,默认展开层级设置介绍

概述 本文主要介绍新交叉表的形展示中默认展开层级的功能。详细信息 新交叉表的展示方式分为“平铺展示”和“形展示”,选择“形展示”后,可以配置行标签名称以及默认展开到多少层级。下面介绍一下默认展开层级的特点:点击下拉,...

梯度提升决策算法(GBDT)

本文介绍了梯度提升决策算法(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,...

PS-SMART多分类

如果数量为N,类别数量为M,则每个样本的 leaf_index 取值为N*M个数。例如,该示例的 leaf_index 取值为5*3=15。每棵对应一个数字,该数字表示样本落在这棵叶子节点的编号。右键单击 PS-SMART多分类 组件,在快捷菜单,选择 查看数据...

静态数据

children":[{"label":"子数据1","value":"子值1"},{"label":"子数据2","value":"子值2"},.{"label":"子数据n","value":"子值n"}]下拉框、单选、多选和面包屑组件 必须使用以下字段载入数据:label:对应值表示组件选项的内容。value:对应...

Quick BI新交叉表中使用形展示后如何修改字段值显示...

概述 本文描述了Quick BI新交叉表中使用形展示后如何修改字段值显示顺序。详细信息 在仪表板字段配置中,对字段排序选择自定义排序,即可调整字段值展示顺序。修改字段顺序前:修改顺序后:适用于 Quick BI 公共云专业版

Quick BI新交叉表设为形展示时,如何让大类聚合展示...

概述 本文主要介绍新交叉表设为形展示时,使大类聚合展示结果而不是显示为“-”的方法。详细信息 使用新交叉表,将展示方式设为形展示时,会发现上级维度的结果会展示为“-”,如何让这里展示为当前类的聚合结果呢?方法如下:在当前...

数据开发权限列表

Y Y N N N 保存SQL代码任务 Y Y N N N 删除SQL代码任务 Y Y N N N 下线SQL代码任务 Y Y N N N 提交SQL代码任务 Y Y N N N 刷新SQL代码任务 Y Y N N N 移动SQL代码任务 Y Y N N N 执行SQL代码任务代码 Y Y N N N 预编译SQL代码任务代码 Y Y ...

数据开发权限列表

Y Y N N N 保存SQL代码任务 Y Y N N N 删除SQL代码任务 Y Y N N N 下线SQL代码任务 Y Y N N N 提交SQL代码任务 Y Y N N N 刷新SQL代码任务 Y Y N N N 移动SQL代码任务 Y Y N N N 执行SQL代码任务代码 Y Y N N N 预编译SQL代码任务代码 Y Y ...

LightGBM算法

简介 LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)是一个基于决策算法的分布式梯度提升框架。设计初衷是提供一个快速、高效、低内存、高准确度、支持并行和大规模数据处理的工具。LightGBM可以减少数据对内存的使用、减少通信代价以及...

功能点示例

初始化 通过 I18n.init 可以初始化国际化,首先将翻译好的语言,以key、value 的方式组装到 resources 中,然后导出 t 翻译函数和 i18n 实例。示例如下:import { I18n } from 'bi-open-sdk';const { t,i18n }=I18n.init({ resources:{/英文...

使用Hologres实现分页

分页决策 分页SQL命令语法如下。SELECT.FROM.ORDER BY key LIMIT N OFFSET S SQL实现原理:对于扫描出来的记录,按照 key 排序,取 TOP N+S 条记录(通过部分排序 PARTIAL SORT 实现),然后丢弃前S条记录,返回剩下的N条记录。在分页...

形控件

使用场景 形控件 组件适用于大量且具有层级关系的数据展示场景中,您可以利用该组件的展开、收起、关联等交互对数据进行操作处理。使用说明 形控件 组件的数据源支持 固定值 及 动态值。数据源类型需为List,Structure为结构对象类型。...

布局容器

通过调整 列比例,您可实现不同比例分列的布局模式,在 列比例 n_1:n_2:.:n_N 中,n_1+n_2+.+n_N=12。您也可以通过 列间距 来调整每列之间的距离大小。使用示例 将 布局容器 拖入画布后,默认列比例为 6:6。选择目标 布局容器(选择目标 ...

随机森林回归算法(Random Forest Regression)

整数:表示最大特征数量为 max_features,取值必须在 0~n_features 之间,包括 n_features,n_features 为建模时使用的特征字段的数量。浮点数:表示最大特征数量为 max_features*n_features。log2:表示最大特征数量为 log2(n_features)。...

快速入门概述

为快速了解如何使用BizWorks进行云原生应用建设,您可以通过示例项目和参考帮助文档进行实验,了解业务建模、应用开发和部署、能力上架、轻应用组装等主要过程。关于示例项目的内容,请参见 示例项目简介 和 示例项目的使用限制说明 等。...

轻应用概述

轻应用支持敏捷的应用低代码开发模式,能够基于已被中心应用构建完成的底层能力进行上层业务能力组装,并进一步开发上层前端应用,实现对新业务诉求的迅速响应,并组装出上层页面或系统。轻应用的主要使用过程 创建轻应用。具体操作,请...

通过EXPLAIN和EXPLAIN ANALYZE分析执行计划

nationkey:integer,n_regionkey:integer]│Estimates:{rows:25(200B)}│n_nationkey:=AdbColumnHandle{columnName=n_nationkey,type=4,isIndexed=true}│n_regionkey:=AdbColumnHandle{columnName=n_regionkey,type=4,isIndexed=true}│└...

使用业务对象设计器

本文介绍如何使用业务对象设计器。操作步骤 在 业务对象 页面,单击 业务对象...N:N:表示对象间是“多对多”的关系。在 业务对象关系 面板配置参数时,您可以单击 图标,切换对象间左右箭头方向。完成业务对象设计后,单击页面右上角 保存。

什么是云原生应用组装平台BizWorks

云原生应用组装平台BizWorks是基于组装式理念和阿里巴巴中台实践构建的一体化云原生应用开发和组装平台,提供了业务建模、微服务开发、轻应用组装、能力开放等平台功能,致力于帮助企业快速设计、构建、组装和运营可复用的业务能力组件和...

开发和管理自定义组件

步骤六:发布自定义组件(新增自定义组件)登录BizWorks,在 选择平台 下拉列表中选中 轻应用组装平台。单击页面右上角 图标或其文本框区域,在下拉列表中单击目标项目名称后,单击 应用 页签。在应用列表页面单击目标轻应用名称。在目标轻...

产品版本

不支持 不支持 支持 轻应用组装平台 页面编排 支持 支持 支持 组件编排 支持 支持 支持 资源管理 支持 支持 支持 服务编排 支持 支持 支持 数据源支持 部分支持 部分支持 支持 用户认证 支持 支持 支持 自定义扩展能力 部分支持 部分支持 ...

使用场景和主要概念

定位和使用场景 场景1:在BizWorks组装式架构中,为开发者提供一种BFF层(Backend For Frontend)的低代码实现方式,从而快速进行接口的服务编排和组装。场景2:客户现有业务应用如需接入到BizWorks体系中进行统一运营,但尚未完成微服务...

创建和管理项目域名

添加项目域名 登录BizWorks,在 选择平台 下拉列表中选中目标平台:微服务开发平台 或 轻应用组装平台。单击页面右上角的 图标或其文本框区域,在下拉列表中单击目标项目名称后,在平台顶部导航栏单击 运维 页签。在 运维 导航栏中,单击 ...

HDFS配额(Quotas)介绍

名称配额(Name Quotas)名称配额是对当前目录中的文件和目录名称数量的硬性限制。创建文件或目录时,如果超出配额,则文件和目录创建失败。配额是一个目录的属性,不仅在创建时会检查配额,在重命名时也会检查配额。如果一个目录已经...

管理能力目录

可选:重复操作步骤2~步骤6,构建能力目录。调整能力目录的导航结构:在能力目录导航栏中选中目标目录节点挪动至目标位置。迁移能力 在 能力目录 页面的左侧导航栏中,选中一个目标目录节点。基础能力 页签会分别显示该节点下的能力。...

梯度提升决策

计算逻辑原理 GBDT是一种迭代的决策算法,由多棵决策组成,每棵只能对部分数据做出好的预测,所有的结论累加起来得到最终结果,因此,添加的越来越多,可以不断迭代提高性能。是一种泛化能力较强的算法。参数说明 IN端口-输入...

XGBoost

计算逻辑原理 XGBoost是一棵集成模型,它使用的是K(的总数为K)个的每棵对样本的预测值的和作为该样本在XGBoost系统中的预测,XGBoost算法思想就是不断地添加,不断地进行特征分裂来生长一棵,每次添加一棵,其实是学习一个...

梯度提升回归算法(GBRT)

本文介绍了梯度提升回归算法(Gradient Boosting Regression Tree,下文简称GBRT)相关内容。简介 GBRT算法是集成学习Boosting家族的成员,使用了前向分布算法,但是弱学习器限定了只能使用CART回归模型。前向分布算法的思想是基于当前...

LightGBM

lightgbm是一个梯度Boosting框架,使用基于决策的学习算法。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...
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