按规则id模糊查询 resourceId String 否 Query参数 按资源id模糊查询 marker String 否 Query参数 标记从哪个地方开始查询,取glrId的值 maxKeys String 否 Query参数 一页大小,默认值1000 返回参数 参数名称 类型 描述 result List< GlrItem > 限流规则列表 marker String 标记查询的起始位置
示例: 我不记得‘sophisticated’怎么拼写了,能看看单词表吗? 或 查看一下单词列表 → 输出JSON格式:{‘value’:‘查询’,‘value2’: ‘None’} 其他情况: 规则:不属于上述三类明确意图的用户输入。 输出JSON格式:{‘value’:‘None’, ‘value2’: ‘None’} 请基于以上规则和示例对{{ques}}进行判断和响应。
打造全新CDN架构 提供边缘计算节点搭建用户的CDN服务,提供全国地区弹性的轻资产算力资源,帮助用户快速搭建CDN服务。 云游戏、AR/VR 云游戏、AR、VR等应用对延迟极度敏感,边缘计算节点可提供高实时性的GPU计算资源,完成游戏场景的渲染工作。
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应用调试 经过前边的流程,基本已经完成了应用的搭建,现在一起来验证一下应用是否可用吧。 问题样例: 明天债券收益率如何 未来一周收益率情况 分析下你的预测结果 预测结果反映到市场上有什么意义 这个债券前两周的收益率走势怎么样 应用发布 调试好应用之后,就可以发布啦。 如需获取更多应用开发资源,请 联系我们
自定义同步位点 timestamp:选择起始时间点。 offset 迁移 Topic 中最早 Message:从 Kafka Topic 中最早的一条消息开始迁移。 迁移 Topic 中最晚 Message:忽略 Kafka Topic 中已存在的数据,仅迁移任务开始之后新产生的消息。
我们一起看看究竟是怎么一个“智慧”? 往事不堪回首,但不能“甩锅”到图书馆身上。 主观原因是工作越来越忙,属于自己的时间越来越少、越来越碎,好不容易等到周末,睡个懒觉、处理些必需事务,时间也就不剩下什么了。 客观原因是现在各地区的大多数图书馆不够便捷。 一是数量少,尽管北京大大小小的图书馆在全国已经能够排前列了,但如果不安排至少半天时间,恐怕难有收获,因为仅往返图书馆的路上就需要花费不少时间。
问题3:缺陷样本过少怎么解决? EasyDL平台提供数据增强策略,针对EasyDL平台提供数据不平衡策略,针对可将已有的缺陷图片通过数据增强策略进行数据扩充,进而最大限度提高有限数据的利用率,在您的模型训练页完成配置即可。
老生常谈的大Key和热Key,需要拆、需要打散,如上,我们也给出各种类型Value建议大小, 怎么拆呢?又如何打散呢? 除了拆和打散,还有没有别的办法呢?下面举一些常见的场景案例。 业务使用场景 举例 消息 队列 任务记录 用户任务记录(读文章,签到,看视频...)
必须是Double类型 无 评估指标 名称 介绍 auc_roc auc_roc auc_pr auc_pr值 ks ks值 使用示例 搭建算子结构如下图所示,配置异常检测评估组件参数,运行算子。 查看summary数据集。 查看metricsByThreshold数据集。 查看模型评估报告。