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提交请求接口 在线调试 您可以在 示例代码中心 中调试该接口 ,可进行签名验证、查看在线调用的请求内容和返回结果、示例代码的自动生成。
查询:支持根据服务类型、服务方式、关联组织、居民/手机号、关联订单、供应商中的一种或多种查询数据,输入查询条件,点击 查询 即可查看,点击 重置 清空查询条件。 导出表格:支持导出台账数据。点击 导出表格 即可获取相关数据。 已结算:支持查询和导出数据。
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数据集制作 观察官方的数据集,发现数据集很不错,基本无法通过AI诱导出这种水平的作文,可能是人工参与的,所以以其为基础训练集,在其基础上扩展。 6.1数据集及超参评价 本步骤确定所有训练方式的潜力,因此建立了表格。对于全量训练和Lora训练,从模型评分和字数控制两个角度对比评价 模型评分 对于模型评分来说,全量需要往低学习率、高EP、数据集高数据量方向走。
企业仅需安排一名普通业务人员,利用业余时间,使用EasyDL结构化数据场景表格预测任务,即可快速训练出基于表格预测的商品销量预测模型,并应用到实际运营管理的分析业务中。 数据准备 数据采集与导入 零售销量预测建模所需的数据一般来自线上用户信息、业务系统记录等。
确保目标集群内没有与待迁移表格相同名字的表;确保两个集群能够互相连通。 在源集群中执行添加目标集群,并开启replication。其中$PEER_ZK表示目标集群的Zookeeper地址。
标题段落层级树,当ParserConfig.return_para_node_tree为True时有内容 page_contents : Optional [ List [ PageContent ] ] = [ ] # 页面的解析内容,详细内容参考base.py中的PageContent类 pdf_data : Optional [ str ] = # pdf格式数据
注:目前仪表盘功能正在灰度白名单试用中,近期将全部开放,如需试用请在BLS工单申请 图表类型 目前支持表格,折线图,数据面板,饼图类型,二期支持堆叠面积图,柱状图,堆叠柱状图,仪表图 表格 表格是最常见的数据展示类型,通过对数据结构化的整理,实现数据的对比与统计。大多数场景均适用。 折线图 折线图需要统计数据具备时序字段,依据时间顺序组织与聚合指标。可直观反映指标随时间的变化趋势。