参数 类型 解释 code Integer 成功：200 输入文件无效：400 从照片提取特征值失败：500 message String 成功：'success' 失败：描述错误原因 data JsonArray 成功：返回人脸照片对应的特征值信息 失败：空数组 示例：{ 'code':200,'message...
按照特征值在本列中的比例来确定过滤，保留大于阈值比例的特征值，阈值范围(0,100]。三、有配置文件可读 在上游有配置文件可以选择的时候，可以使用配置文件进行【One-Hot编码】。填充的字段、方式、映射方式和配置文件相同，无需再次设置...
按照特征值在本列中的比例来确定过滤，保留大于阈值比例的特征值，阈值范围(0,100]。三、有配置文件可读 在上游有配置文件可以选择的时候，可以使用配置文件进行【横向One-Hot编码】。填充的字段、方式、映射方式和配置文件相同，无需再次...
} WVBluetooth.writeValue 向已连接的低功耗蓝牙设备写入指定的特征值。输入参数[string]deviceId：蓝牙设备的地址。注意，需要和该设备提前建立连接。[string]serviceId：服务ID，uuid格式。[string]characteristicId：特征值ID，uuid格式...
AppName1、AppName2（可选）应用管控规则是根据应用特征来识别应用的，您可以借助我们提供的小工具来获取目标应用的特征值，以便接下来填写。在 新建管控规则 面板的 应用名单 区域单击 点击下载，即可下载应用特征提取小工具（仅支持...
如果配置了 hash_bucket_size，则组合之后的特征值会hash到 hash_bucket_size 个桶里。Lookup Feature lookup feature，是从一组kv中匹配到自己需要的结果。lookup feature 依赖 map 和 key 两个字段，map是一个多值string(MultiString)...
my.notifyBLECharacteristicValueChange({ state:true,deviceId:this.data.devid,serviceId:this.data.serid,characteristicId:this.data.notifyId,success:()={/监听特征值变化的事件 my.onBLECharacteristicValueChange({ success:res={/...
根据帖子的特征值与 用户特性-用户画像，把匹配的用户写入到推送的表之中。此块根据不同的业务，可能涉及的逻辑比较复杂，比如加入位置的因素、权重、好友关注的列表、把不活跃的客户剔除。会形成一张帖子推荐表，数据量比较大，大约1T到...
无 eigOutputTableName 是 特征向量与特征值的输出表。无 princompOutputTableName 是 进行主成分降维降噪后的结果输出表。无 transType 否 转换原表为主成分分析表的方式，取值如下：Simple Sub-Mean Normalization Simple calcuType 否 ...
my.offBLECharacteristicValueChange 移除低功耗蓝牙设备的特征值变化事件的监听。my.onBLEConnectionStateChanged 监听低功耗蓝牙连接的错误事件，包括设备丢失、连接异常断开等。my.offBLEConnectionStateChanged 移除低功耗蓝牙连接状态...
数据总线：负责结构化的特征向量和特征值的存储融合多维度关联，支持以图搜图、特征检索、AI学习等大数据服务。质量监测：支持全链路质量监测，包括基础设施检测和算法质量测评。算法训练：支持训练定制化算法模型，并部署使用。控制台：以...
传入的上下文特征没有，或者在线服务没有构造出相关特征 特征值不匹配，在线的特征值的处理逻辑或者方法与离线的构造不一致 模型的特征处理逻辑有误，processor在打分之前，如果需要对特征的处理，比如EasyRec，这块特征处理涉及特征加载、...
请求参数 参数 类型 说明 是否必须 faceFea1 NSArray NSNumber*faceFea1 的特征值 是 faceFea2 NSArray NSNumber*faceFea2 的特征值 是 返回值 类型 说明 float 两张人脸的对比分数 代码示例 float score1=[self.idrs ...
因此，-10 的特征值会被识别为异常而修正为-3×3+0，即为-9。同理 10 会被修正为 3×3+0，即为 9。百分位平滑 用于将分布不在[minPer,maxPer]的数据平滑到 minPer 和 maxPer 这两个分位点。例如，age 特征取值 0～200，设置 minPer 为 0，...
功能说明 动态特征提取组件是对输入变量的历史数据序列按照特定的计算方式进行处理，返回处理结果作为新的特征值。支持8种计算方式，包括最大值、最小值、平均值、标准差、线性趋势、变化趋势、一阶差分和二阶差分。计算逻辑原理 最大值：...
Y Y WVBluetooth.writeValue 向已连接的低功耗蓝牙设备写入指定的特征值。Y Y WVBluetooth.readValue 从已连接的低功耗蓝牙设备中读取指定特征值。Y Y WVBluetooth.startNotifications 开启特征值变化通知。Y Y WVBluetooth....
每个特征从以上4个维度中各取一到两个进行组合，再从历史数据中统计该组合特征最终的特征值。比如，商品（实体）最近1天（时间）的曝光（行为）量（统计指标）；商品所在店铺（实体）最近30天（时间）的销量（行为类型+统计维度）等等。由...
特征模式挖掘 该数据是模型根据训练数据的特征做分组，并展示每个分组的置信度、支持度和特征个数，以及分组中每个特征下的特征贡献度、特征中值和平均值。模型通常可以挖掘几十个模式，且每个模式有以下两个指标。置信度：符合该模式样本...
脱敏特征值 不同脱敏特征值的脱敏策略规则不同，即相同的待脱敏数据在不同的脱敏特征值脱敏出来的结果信息不同。若脱敏特征值相同则脱敏后的数据也是相同的。例如，原始数据为a123：脱敏特征值设置为0时，脱敏成b124。脱敏特征值设置为1时...
特征的配置对应配置总览中的 FeatureConfs，FeatureConfs 是一个 Map[string]object 结构，其中 key 为场景名，可以根据不同场景配置不同的特征 特征加载 在精排之前，需要从特征存储源里获取到 user 或者 item 的特征数据。在某些情况下，...
特征值的类型T:String,float,long,int。contextFeatures:context特征,特征之间用\u0002(CTRL_B)分隔,特征名和特征值之间用:分割,特征值和特征值之间用:分隔。ctxt_fea0:ctxt_fea0_ival0:ctxt_fea0_ival1:ctxt_fea0_ival2\u0002ctxt_fea1:...
如标题等 物品KV特征：行为表中可能存在，并且属于item侧的多值类目，并带有权重的特征 行为表的其他字段 tag特征的分隔符号，如果存在user的tag或者item的tag，则正确填写其多值特征的分割符号 表生命周期：如果填写，则行为表会保存对应...
Post-Arg-Values 匹配body中参数值的特征，form表单格式，例如：body里k=v，匹配范围是v。包含、正则匹配、等于、前缀匹配、后缀匹配。Query-Arg-Keys 匹配url中参数名的特征，例如：/test.php?k=v，匹配k。包含、正则匹配、等于、前缀匹配...
本章讲述如何在SPL中使用面向对象的编程技术。正如在Java和C++等编程语言中所了解的，面向对象的编程着重于对象的概念。对象是现实世界实体的表示形式，如个人、地点或事物。...方法的特征由形参的数量、数据类型及其顺序组成。
feature JSONArray 否 人脸照片的特征值。元素类型为浮点型。featureMd5 String 否 259*704 人脸照片特征值（feature）的MD5值。userInfo JSONObject 否 人员信息。userId String 否 用户ID 增加、更新时必选 userName String 否 王*飞 ...
RecallType string 是 引擎内置召回类型，枚举值，目前支持：UserCollaborativeFilterRecall UserTopicRecall VectorRecall UserCustomRecall HologresVectorRecall ItemCollaborativeFilterRecall UserGroupHotRecall UserGlobalHotRecall...
FilterParamConfig 配置如下：字段名 类型 是否必填 描述 Name string 是 item 或者 user 的特征名 Domain string 是 枚举值，item/user。指的是 Name 选项属于 item 特征还是 user 特征，Name 必须在 item 或 user 的 properties 里找到。...
字段 说明 train_value 训练集中某个特征的值。train_label 训练集异常标签。train_score 训练集预测异常分数。train_point_value 等同于 train_value，为了便于在图中标记异常点。当训练集预测异常分数大于阈值时，图中 train_point_value...
字段 说明 train_value 训练集中某个特征的值。train_label 训练集异常标签。train_score 训练集预测异常分数。train_point_value 等同于 train_value，为了便于在图中标记异常点。当训练集预测异常分数大于阈值时，图中 train_point_value...
binary_to_int 是否使用INT32来表示BINARY数据，该参数只对BINARY类型的数据有效，其它参数不支持，dimension 仍然表示二值特征的维度。例如假设分割符是逗号，如果 binary_to_int 为 false，用户的输入类似于"1,1,1,1,1,1,.；如果 binary_...
Q：调用 my.writeBLECharacteristicValue 写入特征值，使用 16 进制的数组可以吗？A：不可以，写入特征值需要使用 16 进制的字符串，并限制在 20 字节内。Q：安卓和 iOS 获取到的 deviceId 格式分别是什么样的？A：Android 获取到的是蓝牙...
每个具体的 characteristic 特征值才是 BLE 通信的主体，characteristic 特征值可以理解为标签，通过这个标签可以获取和写入想要的内容。1.4.3 characteristic 属性 characteristic 的属性有以下几种：read，constant，write，write_no_...
PSI也可以用于进行特征选择，选取在不同时间段或不同数据集中分布稳定的特征，避免使用不稳定的特征对模型性能造成负面影响。在联邦学习任务中，PSI是通过联邦建模来实现的，可以保证数据的安全前提下，计算对应两方数据的PSI值。在PSI计算...
P 表示 G 的连接矩阵，其中 表示从顶点 到顶点 的边数，则 用矩阵的符号表示，即为：其中，矩阵 表示按列归一化的 矩阵，是 的单位矩阵。的作用是把矩阵 的主对角线元素设为1。SimRank+算法在SimRank算法的基础上引入一个新的函数 表示二部...
IoT门禁服务向设备下发人脸权限时默认使用图片的方式，核心原因是为了更好的兼容性，下发图片后由端侧设备计算人脸特征值。之所以采用这种方式，是因为云、端算法不容易统一。直接下发图片的方式由于需要多次网络交互和本地计算，部署性能...
FG在PAI-Rec、PAI-FeatureStore、EasyRec Processor中的总览 名词解释 FeatureStore：PAI-FeatureStore是PAI平台下的特征平台管理工具，用于存储和管理离线和在线系统中的特征（详情见 FeatureStore概述）。FG：FG是 Feature Generate...
异常检测用于检测连续值和枚举值类特征的数据，帮助您挖掘数据中的异常点。背景信息 异常检测的方法包括箱型图（Box-plot）和AVF（Attribute Value Frequency）：箱型图用于检测连续值类特征的数据，根据箱线图最大值和最小值检测异常特征...
推荐解决方案-排序的输入包括经过特征工程处理后的用户特征表、物品特征表、用户行为表，输出为排序模型，可用于模型部署。本文为您介绍推荐解决方案-排序的实现方法。前提条件 已运行推荐解决方案-特征工程工作流模板生成排序需要的数据集...
value 在某个时间点，该实体的某个特征值大小。is_train_step 该实体下该点是否属于训练集。验证集的结果数据 当您的模型训练任务结果数据中的_tag_:_data_type_字段值为 eval_report 时，表示该数据为任务运行结束后各实体验证集的结果...
5 统计枚举类特征的唯一值数，用于设置模型的 embedding_dim 和 hash_bucket_size。6 使用FG编码Item特征。7 使用FG编码User特征。8 汇总 rec_sln_demo_dssm_recall_30d_binning_v1 表和 rec_sln_demo_dssm_recall_30d_count_v1 表结果，...