对于当前能够确定投放群体的空投任务,会在确认阶段检查用户输入的地址(如有)的有效性,或根据用户填写的规则(如有)计算投放群体。 如果藏品持有量较大或规则比较复杂,信息确认时间可能在几秒到几十秒之间,请耐心等待。 1、手动填写任务的确认示例: 2、自动配置任务的确认示例: 任务提交 信息确认无误,即可提交任务。
数据的聚合,在 DORIS 中有如下三个阶段发生: 每一批次数据导入的 ETL 阶段。该阶段会在每一批次导入的数据内部进行聚合。 底层 BE 进行数据 Compaction 的阶段。该阶段,BE 会对已导入的不同批次的数据进行进一步的聚合。 数据查询阶段。在数据查询时,对于查询涉及到的数据,会进行对应的聚合。 数据在不同时间,可能聚合的程度不一致。
根据协议规范,分为ike的加密认证算法和ipsec的加密认证算法。
增加 FE 节点 FE 分为 Follower 和 Observer 两种角色。其中多个 Follower 行程可选组组,自动选择出一个作为 Leader。一个集群,只能有一个 Leader,其余为 Follower 和 Observer。如果 Leader 宕机,则剩下的 Follower 会自动选出新的 Leader,保证写入高可用。
如果执行时间或任务数量与调度计划不一致,则下游任务触发失败。 当选择模糊匹配时,当任务数量一致,但执行时间与调度计划有轻微偏差时,校验通过,触发下游任务。 依赖偏移 依赖偏移是描述哪些实例完成或者成功才能触发下游的,依赖偏移的配置分为三种情况:空、区间偏移、枚举偏移。
优化一个EasyDL零售版的商品检测模型,可以分为以下几个步骤进行: 前提 - 正确采集实景图和单品图,并正确标注实景图 补充实景图 - 使用EasyDL零售版提供的模型优化工具 ( 云服务数据回流 ) 补充实景图 补充SKU单品图 - 上传SKU识别不好的角度的单品图 重新训练模型 - 补充好数据后用新旧数据一起重新训练模型 重新发布模型 - 将新训练的模型版本发布为API后测试模型效果 重复优化
审批流程说明 目前DMS共包含6种任务类型:数据变更、数据导入、可编程对象、数据库导出、SQL结果集导出、权限申请,任何一种任务都包含 审批阶段 、审批通过后才可进行后续操作(执行、导出、授权等) 。 每一个任务都对应唯一的一个审批流程,可在[审批管理]-[ 流程中心 ]查看所有的审批流程,包括自己发起的流程、需要自己审批的流程。点击 详情 可进行通过、驳回、撤回等操作 。
SQL 建模方式绑定图表数据的调试 使用 SQL 方式绑定图表数据时,点击「调试」即可看到如下的调试窗口: SQL 方式的调试弹框分为以下几个部分: 数据调试结论:这里的信息代表现有的 SQL 数据绑定配置是否能成功的拉取到数据,如果有问题会提供报错信息 POST 的数据:这里显示了 POST 到后端的数据,包含了各种参数如 「过滤条件参数」 、 「下钻参数」 、 「联动参数」 、 「URL 参数」
详情 选择 Post-pretrain 任务的详情按钮,即可查看训练运行的列表。此界面可选择新建训练任务。 点击 任务名称 ,在 任务详情 页可查看创建运行时的基本信息、训练配置和数据配置,详情数据的来源为 创建Post-pretrain任务 时填入的内容。 去SFT 可以指定某个运行成功的任务,再去进行SFT处理。 您可以选择创建一个新的SFT任务,也可以在已有任务中直接新建一个运行任务。
举个比较简单的例子,将一个古典的鸡兔同笼问题输入到 文心一言 中,会得到这样的解答结果: 1.4.4 无中生有——写代码 除了回答问题外,另一个重要的场景是让 AI 根据你的要求完成一些内容生成任务,根据输出的结果差异,我将其概括为以下几个主要场景: 1.无中生有 2.锦上添花 3.化繁为简 本章,我们先来聊聊「无中生有」场景。顾名思义,就是让 AI 给你生成一些内容。