0.01 OctreeResolution double 划分八叉树时最小块，即 voxel 的边长，默认值为 0.01。0.01 DoVoxelGridDownDownSampling boolean 是否对点云文件进行下采样，可选值如下：true：对点云文件进行下采样,以体素的中心点的坐标来代替整个体素...
使用REST API 使用Octree压缩方式压缩点云文件 处理方式 压缩文件：example.pcd 压缩方式：Octree 压缩库：pcl 点云分辨率：0.01 划分八叉树最小块：0.01 是否使用下采样：1 压缩PCD字段：xyz 处理示例 GET/example.pcd?x-oss-process=...
各取值的含义：oct：八叉树 quad：四叉树 bsp：BSP树 oct bsp filter_percent 浮点 筛选比例。值域为(0,1)。若筛选比例为10%（即0.1），将对于每个非叶节点瓦块排除体积小于瓦块体积10%的对象。0.1 0.01 tileset_prefix 字符串 3dtiles地址...
各取值的含义：oct：八叉树 quad：四叉树 bsp：BSP树 oct bsp filter_percent 浮点 筛选比例。值域为(0,1)。若筛选比例为10%（即0.1），将对于每个非叶节点瓦块排除体积小于瓦块体积10%的对象。0.1 0.01 tileset_prefix 字符串 3dtiles地址...
问题描述 Quick BI仪表板新交叉表树形展示大类没有数据。解决方案 需要添加“分类汇总（列小计）”。适用于 Quick BI
问题描述 Quick BI仪表板新交叉表树形展示大类没有数据。如下图所示：问题原因 图表设置错误，缺少汇总维度。解决方案 添加汇总维度。如图所示：适用于 Quick BI
取值如下：octree：八叉树 kdtree：K-d 树 octree PointCloudFields array 是 参与压缩的 PCD 属性字段以及压缩顺序，压缩完成后以此顺序进行解压数据。若采用 PCL 库 Octree 压缩，则支持["xyz"]若采用 Draco 库 Kdtree 压缩，则支持["xyz...
bing_tile_quadkey函数 bing_tile_quadkey(x)返回目标Bing图块的四叉树键。bing_tile_zoom_level函数 bing_tile_zoom_level(x)返回目标Bing图块的缩放级别。ST_AsText函数 ST_AsText函数用于将一个空间几何体转变成WKT文本。语法 ST_AsText...
概述 Quick BI交叉表树形展示中小计总计求两列比率。详细信息 新建计算字段，计算字段中相除的两个字段先SUM求和，然后再进行相除，这样按照每个订单维度或者地理区域维度小计总计得到正确的值。如果计算字段是两个计算字段直接相除得到，...
在 数据开发 页面的左侧目录树查找目标节点，双击节点名称即可进入节点编辑页面。在代码编辑器区域您可进行节点任务的代码开发。代码开发提效 在代码编辑器界面，DataWorks为您提供了权限校验、自动补全代码、内置查询模板等功能，帮助您...
获得用户点击Item的日志和曝光日志后，您可以使用GBDT模型（避免特征工程）或树模型（例如PS-SMART）整理用户特征和Item特征，详情请参见 组件配置 或 GBDT回归。使用如下任何一种算法挖掘特征（User和Item本身特征、User-Item交叉特征及...
一、组件说明 XGBoost是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的机器学习算法。它通过改进传统梯度提升决策树的方式，加入正则化项、特征子采样和并行化等优化技术。XGBoost的优点是能够自动处理缺失值、异常值和噪声...
一、组件说明 XGBoost是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的机器学习算法。它通过改进传统梯度提升决策树的方式，加入正则化项、特征子采样和并行化等优化技术。XGBoost的优点是能够自动处理缺失值、异常值和噪声...
一、组件说明 XGBoost是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的机器学习算法。它通过改进传统梯度提升决策树的方式，加入正则化项、特征子采样和并行化等优化技术。XGBoost的优点是能够自动处理缺失值、异常值和噪声...
这种情况相对简单，因为往往需要回滚掉的是新增内容，所以需要恢复的提交一定还关联在分支的提交树上，这种情况只需要找到期望恢复的版本即可。查找要恢复的版本非常简单，可以是根据团队同学的记忆，也可以通过Codeup的动态页面，找到最后...
SDR+SDR色彩增强技术，在SDR色域下结合场景与内容分析，对视频曝光、对比度、饱和度、白平衡等维度进行智能优化，在实现更优主观体验的同时保持色彩的稳定、统一。倍速转码 将视频源切分为多个较小的片段后并行转码，可将转码速度提升5～30...
SP-GiST 允许实现众多不同的非平衡的基于磁盘的数据结构，例如四叉树、k-d树和 radix 树。作为一个例子，本数据库的标准捐献包中包含了一个用于二维点的 SP-GiST 操作符类，它用于支持使用下列操作符的索引化查询：<< >>~=^>^内建 SP-GiST ...
当您需要在Linux实例中安装某个软件，但不确定软件包的名称时，可以使用Linux系统提供的工具进行关键字查找。本文以CentOS、Debian或Ubuntu为例，为您介绍如何在不同Linux发行版上查找软件包名称及操作示例。操作步骤 在CentOS中查找软件包...
cat/var/spool/cron/cat/etc/cron.hourly cat/etc/crontab 执行 find/-ctime 1 通过文件状态最后修改时间来查找木马文件。检查/etc/passwd 和/etc/shadow 文件，确认是否有可疑用户。检查临时目录/tmp、/vat/tmp、/dev/shm 下的文件，这些...
概述 本文主要描述了Quick BI仪表板的交叉表设置树形展示后显示汇总数据的具体操作。详细信息 交叉表开启了树形展示以后，节点的位置默认展示是”-“，我们需要在列汇总中配置分类汇总，才能在节点位置展示出总计，配置完成后点击更新数据...
InnoDB使用B-tree作为索引结构，扁平且平衡的树结构可以保证单次访问数据的IO次数较少且固定。InnoDB采用加锁的方式对物理页（B-tree节点）的内存结构进行并发访问控制。每个物理页都有一个对应的读写锁（RW latch），而B-tree由多个节点和...
问题描述 Quick BI新交叉表在树形展示的情况下，折叠起来不显示数据汇总，问题如下图所示：问题原因 没有在样式最下面设置分类汇总的相关设置。解决方案 在新交叉表样式中设置对应的分类汇总，如下图所示：添加对应维度小计后，然后点击...
根据树的顺序依次编码为0~11号特征，其中第一棵树的叶子结点占据0~3号特征，第二棵树占据4~7号特征，第三棵树占据8~11号特征。该编码策略可以有效转换GBDT非线性特征为线性特征。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置特征编码组件...
概述 本文主要介绍新交叉表的树形展示中默认展开层级的功能。详细信息 新交叉表的展示方式分为“平铺展示”和“树形展示”，选择“树形展示”后，可以配置行标签名称以及默认展开到多少层级。下面介绍一下默认展开层级的特点：点击下拉，...
您可以在Designer平台的左侧组件树中查找并使用这些组件。2022-12-5 全部地域 组件参考：所有组件汇总 Designer 新增自定义模板功能 Designer 支持将一个运行成功状态的工作流创建为自定义模板。您可以在 Designer 中直接使用该模板，快速...
path 全类目名称路径 建议填写 支持多级类目，用下划线联接 cate1_id 一级类目id 建议填写 类目层级树需遵循“MECE”原则 cate2_id 二级类目id 建议填写 类目层级树需要“完全穷尽、相互独立”，语义上不可交叉 cate_id 叶子类目id 建议...
仪表板图表能力强化 交叉表配置树形展示后，支持按展开层级导出树形结构。移动端交叉表支持组内排序方式。数据卡片功能优化 支持从门户中收藏数据卡片。数据卡片通过复制链接分享时，在钉钉群中可直接展示卡片内容。数据门户协同授权支持在...
Btree-GIST插件提供了一种使用GIST索引结构来模拟B树（B-tree）索引行为的方法。GIST允许用户为新的数据类型自定义索引策略，常用于处理复杂数据类型（多维数据、地理信息系统数据）的索引需求，并提供高效的搜索性能。功能简介 Btree-GIST...
产品名称 Quick BI 产品模块 仪表盘 概述 本文将通过新建明细表或者切换...如下图所示：方法二：新交叉表切换图表类型到交叉表。点击右上角更改图表类型，切换图表，如下图所示：此时可以通过切换聚合明细的按钮，实现无聚合方式展示数据。
概述 本文描述了Quick BI新交叉表中使用树形展示后如何修改字段值显示顺序。详细信息 在仪表板字段配置中，对字段排序选择自定义排序，即可调整字段值展示顺序。修改字段顺序前：修改顺序后：适用于 Quick BI 公共云专业版
MADlib机器学习模块主要解决以下问题：分类/回归问题：提供一系列算法如K最近邻、MLP多层感知神经网络、SVM支持向量机、决策树等算法来解决二元分类/回归问题，集成最小二乘法、GLM广义线性回归、逻辑回归、多项式回归等模型来解决回归问题...
正则实体 正则表达式是一种可以用于模式匹配和替换的规范，一个正则表达式就是由普通的字符（例如字符a到z）以及特殊字符（元字符）组成的文字模式，它用以描述在查找文字主体时待匹配的一个或多个字符串。正则表达式作为一个模板，将某个...
整体结构分为两个层级，第一层级描述了特效的基本信息，第二层级用节点树描述了特效的实现细节。特效基本信息-第一层级 特效的基本信息包含以下字段：字段 说明 name 特效名称。module 模块标识，该字段必须是 ALIVC_GECF。version 版本号...
整体结构分为两个层级，第一层级描述了特效的基本信息，第二层级用节点树描述了特效的实现细节。特效基本信息-第一层级 特效的基本信息包含以下字段：字段 说明 name 特效名称。module 模块标识，该字段必须是 ALIVC_GECF。version 版本号...
正则实体 正则表达式是一种可以用于模式匹配和替换的规范，一个正则表达式就是由普通的字符（例如字符a到z）以及特殊字符（元字符）组成的文字模式，它用以描述在查找文字主体时待匹配的一个或多个字符串。正则表达式作为一个模板，将某个...
插件简介 MADlib机器学习模块主要解决以下问题：分类、回归问题：提供一系列算法，如K最近邻、MLP多层感知神经网络、SVM支持向量机、决策树等算法来解决二元分类、回归问题，集成最小二乘法、GLM广义线性回归、逻辑回归、多项式回归等模型...
您可以在配置区顶部的 搜索框 中输入关键字快速查找 配置项 进行配置。同时单击右侧 图表支持操作 展开/收起全部类别。在 表格基础样式 中，设置交叉表表格的样式。图表配置项 配置项说明 自定义表格主题 设置表格主题，支持选择 斑马线、...
简介 LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一个基于决策树算法的分布式梯度提升框架。设计初衷是提供一个快速、高效、低内存、高准确度、支持并行和大规模数据处理的工具。LightGBM可以减少数据对内存的使用、减少通信代价以及...
发票形态 解析电商领域-发票形态，如增值税等 增值税 新建正则实体 正则表达式是一种可以用于模式匹配和替换的规范，一个正则表达式就是由普通的字符（例如字符a到z）以及特殊字符（元字符）组成的文字模式，它用以描述在查找文字主体时待...
左侧支持以专题视角查看数据表，展示专题分组和专题的目录树，其中顶部展示专题分组切换框，一级目录为资产专题，二级到六级目录为资产专题下设置的专题分组；选中某一层级目录后右侧列表自动筛选出归属当前目录及其子目录的资产对象。注意...