user 历史行为表是根据实时日志来同步更新的,这样的召回是实时的召回。user 历史行为表 字段 类型 描述 user_id string 用户id item_id string 用户浏览的 item id event string 事件名称 play_time float 事件的耗时,比如视频观看的时长...
录制用例 录制用例脚本的操作流程如下:在 用例录制 页单击 开始录制,可以在左侧手机界面中操作创建用例步骤,也可以使用系统命令和检查点来添加用例步骤。使用系统命令:录制用例脚本时可以添加如下系统命令。添加检查点:录制用例脚本时...
步骤四:新建核对点 核对点用做进行资金业务表或表与表之间的核对检查,找到异常数据。在左侧导航栏上,单击 核对点列表。单击 新建核对点,进入 新建核对点 页面。在 新建核对点 页面填写以下信息。基本信息:核对点名称:核对点的名称,...
本文介绍了在PolarDB for AI中,特征管理的适用场景,以及创建特征、更新特征、查看特征状态、查看特征列表以及删除特征的语法及其示例内容。适用场景 从原始数据直接构建机器学习模型往往比较困难。机器学习模型的输入一般会先对原始数据...
170.54,421.14,162.72,395.33,156.36,396.06,167.71,377.92,164.47,386.19,158.26,404.89,156.61,413.89,157.87,378.82,171,387.24,168.73,404.84,167.34,413.57,167.26,458.27,159.5,521.24,165.59,490.58,.]人脸的特征点定位结果,每个...
如果一星期内需要创建多次自动快照时,可设置多个时间点,多个时间点用半角逗号(,)隔开,最多设置 7 个时间点。1,2,3 TimePoints string 是 自动快照的创建时间点。单位:小时 取值:0~23,代表 00:00 至 23:00 共 24 个时间点,例如:1 ...
多个时间点用一个格式类似"0","1",…"23"的 JSON 数组表示,时间点之间用半角逗号(,)隔开。["0","1"]repeatWeekdays string 否 自动快照的重复日期,单位为天,周期为星期。取值范围为 1~7,如 1 表示周一。当一星期内需要创建多次自动...
当一星期内需要创建多次自动快照时,可以传入多个时间点,多个时间点用半角逗号(,)隔开,最多支持传入 7 个时间点。1,7 RetentionDays integer 否 自动快照的保留时间。单位:天 取值:1(默认):永久保存。1~65536:指定保存天数。30 ...
多点写入 通过用换行符来分隔多个数据点,可以将它们同时发送到多个时间序列,这种批量发送的方式可以获得更高的性能。下面的例子展示了将3个数据点写入数据库 mydb。第一个点属于measurement为 cpu_load_short、tag为 host=server0 的时间...
y1),.]polygon 40+16n字节 多边形(类似于封闭路径)((x1,y1),.)circle 24字节 圆<(x,y),r>(中心点和半径)我们有一系列丰富的函数和操作符可用来进行各种几何操作,如缩放、平移、旋转和计算相交等。点 点是几何类型的基本二维构造块。用...
相比于传统的表格形式,使用思维导图来编写测试用例,更容易针对需求梳理测试路径,也便于测试点快速定位和对于功能的查漏补缺。而且思维导图的维护和查看相比表格也更加容易。在测试计划以及测试用例应用中,可以使用思维导图文件导入测试...
在线部分候选中心点查询时会用HcSearcher来进行查询,目前该参数可选择HcBuilder、HnswBuilder、SsgBuilder和LinearBuilder等方法 proxima.qc.builder.optimizer_params IndexParams-optimize方法对应的构建和检索参数,比如optimizer配置...
PASE暂时不支持特征向量的抽取与产出,您需要自己检索实体的特征向量,PASE负责的工作是根据已产出的海量级别的向量进行相似向量的检索。目标读者 限于篇幅,本文不会对机器学习领域的相关名词做详细解释,所以阅读本文需要您有机器学习、...
PASE暂时不支持特征向量的抽取与产出,您需要自己检索实体的特征向量,PASE负责的工作是根据已产出的海量级别的向量进行相似向量的检索。目标读者 限于篇幅,本文不会对机器学习领域的相关名词做详细解释,所以阅读本文需要您有机器学习、...
PASE暂时不支持特征向量的抽取与产出,您需要自己检索实体的特征向量,PASE负责的工作是根据已产出的海量级别的向量进行相似向量的检索。目标读者 限于篇幅,本文不会对机器学习领域的相关名词做详细解释,所以阅读本文需要您有机器学习、...
如下图中每个tag页为一个不同场景:总结来说:召回用什么场景ID,回传行为的时候就回传什么ID TAGS埋点 什么是tags TAGS对应的是user表和item表中的tags字段,是指您对内容(item)提炼的特征的文本描述,多个tags之间直接以英文逗号分隔。...
本文的目标:提供一份公开数据集,用户可按照文档一步步体验PAI-REC推荐算法定制的召回、特征工程、精排等关键功能的配置,生成代码并部署代码到 DataWorks 上面。同时我们提供补数的流程图,方便用户按照顺序执行补数任务。1.克隆公开数据...
contextFeatures:context特征,特征之间用\u0002(CTRL_B)分隔,特征名和特征值之间用:分割,特征值和特征值之间用:分隔。ctxt_fea0:ctxt_fea0_ival0:ctxt_fea0_ival1:ctxt_fea0_ival2\u0002ctxt_fea1:ctxt_fea1_ival0:ctxt_fea1_ival1:ctxt_...
加载 user 特征供排序模型用 如果查看表的具体结构或者数据#登录到 mysql docker 容器中 docker exec-it pairec-mysql bash#登录到 mysql mysql-uroot-ptest#切换数据库 use pairec_demo_test#查看表 show tables;数据源配置 pairec-mysql ...
空间重构工具:基于特征点AI自动提取特征搭建三维模型,自动化程度高,操作简便;多端效果展示:空间实景还原+场景漫游效果,场景支持移动端、PC端等多终端展示;开放能力集成:提供API和SDK接口,用户可根据需要集成三维空间重建的能力,...
目前只支持返回正常特征点,戴口罩特征暂不支持。通常用来对底库进行入库和修改。DoFeatureSearch:主要控制是否搜索库。如果要对输入的图片进行检索,查看该图片是否在库里有对应注册的人脸,该值需要设置为 true。回调的说明 回调在同步...
通用特征(features)...时效类 类名称 类简介 Time 提供了一系列与时间操作相关的函数,用于获取当前时间或者文档的时效性分数 地理位置类 类名称 类简介 Distance 计算文档中的点与请求中的点球面距离 相关性特征(similarity)简介:包 ...
通用特征(features)...时效类 类名称 类简介 Time 提供了一系列与时间操作相关的函数,用于获取当前时间或者文档的时效性分数 地理位置类 类名称 类简介 Distance 计算文档中的点与请求中的点球面距离 相关性特征(similarity)简介:包 ...
回调接口主要用来落实时特征日志。单独拿出来介绍。背景 实时特征是推荐中很重要的一环,尤其是其中的实时序列特征,一般来说能达到较明显的推荐效果提升。然而 实时特征对准确性的要求很高,如通过离线卡时间窗口关联的方式,由于很难估计...
word""high2 abc query_common_ratio 5 title_common_ratio 28 is_contain 0 is_equal 0 特征生成 除了基础特征,模型训练实际用的特征会更加复杂,比如交叉多个基础特征生成新的训练特征,即特征生成过程。目前对排序模型而言,按照特征...
相比于传统的表格形式,使用思维导图来编写测试用例,更容易针对需求梳理测试路径,也便于测试点快速定位和对于功能的查漏补缺;而且思维导图的维护和查看相比表格也更加容易。在敏捷研发项目中的测试计划以及测试用例应用中,可以使用思维...
例如点就可以写成POINT(0,0),这在查询语句中经常使用,CQL&ECQL中也是用WKT来表示空间对象,WKT的详细规范请参考:参考。WKB WKB全称Well-known Binary,是OGC定义的一种通过序列化字节来描述几何对象的格式。与WKT相比,其优点在于数据较...
例如点就可以写成POINT(0,0),这在查询语句中经常使用,也容易理解,CQL&ECQL中也是用WKT来表示空间对象的。WKT的详细规范可参考:http://www.opengeospatial.org/standards/wkt-c WKB WKB全称Well-known Binary,是OGC定义的一种通过序列...
例如点就可以写成 POINT(0,0),这在查询语句中经常使用,也容易理解,CQL&ECQL中也是用WKT来表示空间对象的。WKT的详细规范请参见:http://www.opengeospatial.org/standards/wkt-crs WKB WKB全称Well-known Binary,是OGC定义的一种通过...
相比于传统的表格形式,使用思维导图来编写测试用例,更容易针对需求梳理测试路径,也便于测试点快速定位和和对于功能的查漏补缺;而且思维导图的维护和查看相比表格也更加容易。在测试计划以及测试用例应用中,可以使用思维导图文件导入...
Landmarks Array of Float[381.1,201.72,448.09,205.17,415.19,191.2,415.28,201.64,391.35,196.03,403.15,191.57,426.94,194.07,438.42,197.65,.]人脸特征点定位结果,每个人脸返回一组特征点位置,表示方式为(x0,y0,x1,y1,……);...
DAS在这些方面提供了足够覆盖度的场景:测试用例的正式特征库、在线用例的自动反馈提取、阿里巴巴多样化的应用场景。基于全局的Workload优化,基于Workload特征,例如SQL执行频率,读写比等进行优化,最大限度地消除局部优化的片面性弊端。...
最后通过“测试用例形式化特征库”和“测试案例库”的特征比对,可实现测试完备度和覆盖度的评估,例如:哪些测形式化特征测试用例已被测试用例覆盖,完备度是多少?哪些形式化特征测试用例,当前的诊断优化能力未覆盖?或测试验证失败?在...
保存编辑,校验表头 保存编辑,校验字段 保存编辑,校验索引 变更执行流程:对应如下五个检测点,前四个检测点用来识别DDL变更的风险,最后一个检测点用来指定每一个风险对应的审批流程。控制新建表风险 控制修改字段风险 控制修改索引风险...
价值点:节省计划搭配按量付费,资源随开随用,随时调整,总价稳定,切换后总成本降低9%。案例二:某在线教育用户,折扣分时复用 客户特征:不同时段对资源需求有不同。客户痛点:白天业务部门和晚上大数据部门使用的资源不一,包年包月和...
数据对接期 1、什么是场景ID,该如何进行埋点,如何在查询中使用,行为表和内容表场景ID是否需要对应,有什么作用?举例1.1内容表(item)中有一个itemA,其item_id为1,场景ID字段值为:1001,1002行为表(behavior)中有两条行为,分别为item_...
特征工程 特征重要性过滤 特征重要性过滤组件为线性特征重要性、GBDT特征重要性和随机森林特征重要性等组件提供过滤功能,支持过滤TopN的特征。主成分分析 该组件是研究如何通过少数主成分揭示多个变量间的内部结构,考察多个变量间相关性...
查询特征库版本信息。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 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...
可以为主干网络配置一个可选的 MLP 模块。案例2:DeepFM 模型 配置文件:deepfm_backbone_on_movielens.config 这个Case重点关注下两个特殊的 block,一个使用了 lambda 表达式配置了一个自定义函数;另一个的加载了一个内置的keras layer ...
参数说明 IN端口-输入参数 参数名 参数描述 是否必填 输入数据类型 数据源类型 特征变量 用于建立训练模型的特征变量。是 整数或浮点数(说明:若存在非数值数据,则会抛出异常)CSV组件。IgateOffline组件。平台上其他数据处理组件。按照...