创建多可用区集群 登录百度智能云Elasticsearch 控制台 ,选择【创建集群】。 可用区与子网配置 在【网络与可用区】模块,【可用区部署数量】可以选择单可用区、双可用区或三可用区集群。并在下方选择相应的【可用区及子网】。 双可用区部署 创建双可用区集群,支持选择两个可用区或三个可用区,前两个可用区为必选可用区,第三个可用区为补充可用区,选填。
注意事项 迁移可用区 会造成连接闪断,请确保业务具有重连机制并在业务低峰期执行。 迁移过程中及完成后,可正常使用迁移前的 内网访问IP 。 迁移完成后建议在 网络连接信息中进行内网IP变更 ,切换至节点最新IP,来避免跨区访问高延时问题。 操作步骤 登录 云数据库 Redis 管理控制台 。 选择要迁移的实例,点击实例名称,进入实例基本信息页面。 在基本信息区域的可用区右侧,单击 迁移 。
当用户进行提问时,常常将用户的问题与所有配置好的标准问进行相似度计算,找出与用户问题最相似的标准问,并返回其答案给用户,这样就完成了一次问答操作。 下文中将以新冠疫情相似句对判定任务为例,分步骤向您详细介绍如何使用百度BML全功能AI开发平台开发您自己的短文本相似度评价模型。 新冠疫情相似句对判定任务简介: 面对疫情抗击,疫情知识问答应用得到普遍推广。
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BITMAP 精准去重 BITMAP 精准去重 本文介绍如何通过 Bitmap 类型实现精确去重。 Bitmap 是一种高效的位图索引技术,它通过 bit 位来表示对应的数据是否存在。Bitmap 特别适用于需要高效执行集合操作(如并集、交集等)的场景,并且在内存使用上非常节约。
HLL 近似去重 HLL 近似去重 使用场景 在实际的业务场景中,随着业务数据量越来越大,数据去重的压力也随之增大,当数据达到一定规模之后,使用精准去重的成本也越来越高。HLL 的特点是具有非常优异的空间复杂度 O(mloglogn),时间复杂度为 O(n),并且计算结果的误差可控制在 1%—2% 左右,误差与数据集大小以及所采用的哈希函数有关。
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文本分类数据导入与标注 1. 创建数据集 您可以在左侧目录导航栏中选择【数据总览】并点击按钮“创建数据集”,对话框中选择数据类型为“文本”,标注类型选择“文本分类”,当前的文本分类的数据标注模板默认为单文本单标签格式。 2.导入未标注文本数据 进入到新创建的文本分类数据集中,如果您手中的数据是未标注数据,可以导入“未标
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