该方案可根据实例规模、集群磁盘使用率、集群机器负载、集群机架位和集群机器所在交换机等因素进行管理,使存储资源得到充分利用,并满足高性能的存储需求。 然而,随着时间的推移和集群的扩容或缩容等操作,存储系统中的副本分布可能会出现不均衡的现象。为了解决这一问题,GaiaDB 的分布式多租户存储方案能够提供统一的资源均衡策略。
多系列,取值为-60 的效果: 多系列,取值为 10 的效果: 单系列,取值为-200 的效果: 单系列,取值为 0 的效果: 「X 轴同标签柱体间间隔」代表在有多个系列数据时,属于同一个 X 轴标签的不同系列柱体间的间隔,取值在-100 到 10。-100 代表完全重叠。对于只有一个系列的数据无效。 取值为-100 的效果: 取值为 0 的效果:
原始的折线图效果: 在需要补全的日期字段的设置菜单中找到「数据自动补全」选项 通过开启「数据自动补全」并选择「补全类型」 按日期补零后效果: 按日期补空后效果: 当日期字段设置了「日期数据聚合」时此时会按照聚合后的粒度进行补全,比如此时设置了「年-月」日期聚合类型,此时的日期补全粒度就是月粒度 原始的折线图效果: 按日期聚合粒度补零后效果: 按时间补全 按时间补全和上一节的按日期补全很类似,按日期补全的数据粒度是天
5、 对比评估得到“学生”模型能力逼近“老师” :使用千帆平台模型自动化评估功能,通过裁判员模型打分对比评估训练前后的模型效果,以及对比评估训练后轻量大模型(学生)和旗舰模型(老师)效果差距。如果符合业务效果预期,可以选择将训练后的轻量大模型替换旗舰模型,效果逼近且成本和时延更低。如果学生模型距离老师模型还有较大差距,可以持续蒸馏不断提升学生模型效果。
ERNIE-Lite-8K 2024年3月8日发布版本,优化模型效果,支持8K上下文长度 数据增强·读取数据 ERNIE-3.5-8K 百度自研产业级知识增强大语言模型,长了上下文窗口,支持5K输入+2K输出。 ERNIE-4.0-8K 百度文心系列中效果强大的⼤语⾔模型,理解、生成、逻辑、记忆能力达到业界顶尖水平。
模型校验相关问题 如何校验模型的效果? 校验模型的目的是验证模型效果是否达到业务需求和找到模型效果最优的阈值,步骤如下两点: 初步校验:模型训练好后,可以使用「 校验模型 」功能,在页面上提交几张没有被用于训练且从实际业务场景中采集到的图片,调整阈值查看结果,找到校验结果最优的阈值范围。
Q:人流统计目前在什么场景下效果比较好?我测试效果感觉不够理想 A:目前在室内场景,例如机场、商场、教室、展馆等效果都比较好,室外场景,如交通场景、工地场景等,由于场景差异较大,建议先实测评估识别效果。若效果不理想可以 提交工单 、或加入官方QQ群(860337848)联系群管进行反馈。 Q:动态人流量分析时,图片与图片之间间隔的最小时间差是多少?是否时间相隔越近,识别正确率越高?
4.去重 完成上一步的操作后,在功能列左侧选择去重配置开关,效果展示区展示内置数据在指定清洗操作下的效果预览。 可选去重配置 为 simhash-operator ,根据海明距离计算文档相似度, 相似度<=海明距离,认为两个文档相似。(范围:4-6)。 5.去隐私 完成上一步的操作后,在功能列左侧选择去隐私配置开关,效果展示区展示内置数据在指定清洗操作下的效果预览。
4.去重 完成上一步的操作后,在功能列左侧选择去重配置开关,效果展示区展示内置数据在指定清洗操作下的效果预览。 可选去重配置 为 simhash-operator ,根据海明距离计算文档相似度, 相似度<=海明距离,认为两个文档相似。(范围:4-6)。 5.去隐私 完成上一步的操作后,在功能列左侧选择去隐私配置开关,效果展示区展示内置数据在指定清洗操作下的效果预览。
setBeautyEffectLevel:用于设置美颜效果,参数为 0 表示没有效果,参数为 1 表示最大效果。调用该接口后美颜效果会立即生效,无需再次调用 enableBeautyEffect。