Use the FILTER command to move all records with a score less than or equal to 2.0.filtered_uniq_frequency=FILTER uniq_frequency3 BY score 2.0;Use the ORDER command to sort the remaining records by hour and score.ordered_...
问题现象 ECS实例在运行过程中出现宕机，并且有类似于如下所示的调用栈：[28663.625353][pid]uid tgid total_vm rss nr_ptes nr_pmds swapents oom_score_adj name[28663.625363][1799]0 1799 26512 245 56 3 0-1000 sshd[28663.625367]...
image_score=result.read().decode('utf-8')print("Image Score:")print(image_score)except oss2.exceptions.OssError as e:print("Error:",e)Go 要求使用Go SDK 3.0.2及以上版本。package main import("fmt""io""os""github....
expression[ipvuv],result[8819].expression[ipvuv*0.1],result[881.900024].expression[score],result[97.910000].expression[score*100],result[9791.000000].expression[score*100+ipvuv*0.1],result[10672.900024].score[10000.000000]...
SCORE()SCORE()函数用于获取查询结果的相关性分数，分数越大代表越相似。SQL 表达式 SCORE()示例 以下示例用于查询 exampletable 表中 col_vector 列与[1.5,-1.5,2.5,-2.5]最相似的 10 个值，并展示查询结果的相关性分数。SELECT*,SCORE()...
rank_trace:all"tracerInfo":"begin first formula trace:expression[ipvuv],result[8819].expression[ipvuv*0.1],result[881.900024].expression[score],result[97.910000].expression[score*100],result[9791.000000].expression[score*...
或者 item_id1:score1,item_id2:score,item_id3:score2.i2i 表 表字段 类型 描述 item_id string item id，保持其唯一性 similar_item_ids string 和item_id相似的item列表，支持格式：item_id1:score1,item_id2:score2,item_id3:score3....
CREATE TABLE datagen_source(id INT,score INT)WITH('connector'='datagen','fields.id.kind'='sequence','fields.id.start'='1','fields.id.end'='50','fields.score.kind'='random','fields.score.min'='70','fields.score.max'='100');
语法结构 CREATE TABLE blackhole_sink(name VARCHAR,score BIGINT)WITH('connector'='blackhole');您也可以基于现有的表模式使用 LIKE 子句来创建，如下所示。CREATE TABLE blackhole_sink WITH('connector'='blackhole')LIKE table_...
'10005' AS item_id,1.07 AS score UNION SELECT '10002' AS trigger_id,'10006' AS item_id,0.98 AS score UNION SELECT '10003' AS trigger_id,'10007' AS item_id,0.87 AS score;写入标识分区 INSERT OVERWRITE TABLE aime_example_i2i ...
当可能的结果包括bad和good时，每次预测的 prediction_score 值既可能是bad的概率，也可能是good的概率，根据每次预测为bad或good的概率值比较结果为准，prediction_score 为概率值最高的结果值。prediction_detail：所有可能的结果和其...
{"took":5,"timed_out":false,"_shards":{"total":3,"successful":3,"skipped":0,"failed":0 },"hits":{"total":{"value":4,"relation":"eq"},"max_score":2.1957722,"hits":[{"_index":"english_index","_type":"_doc","_id":"1","_score...
eq"},"max_score":3.3588572,"hits":[{"_index":"product_info","_type":"_doc","_id":"JzkKF4oBaH-7DHixgEF4","_score":3.3588572,"_source":{"productName":"理财产品D","annual_rate":"3.1200%","describe":"90天定投产品，最低12000起...
取值如下：mouse：老鼠 cat：猫 Score Float 0.75105053 检测结果概率值。Rectangles Object 检测目标位置。Top Long 1048 左上角X坐标，单位像素。Left Long 292 左上角Y坐标，单位像素。Height Long 64 高度，单位像素。Width Long 64 ...
optional ScoreSort score_sort=3;optional PrimaryKeySort pk_sort=4;} 名称 类型 是否必选 描述 field_sort FieldSort 否 字段值排序方式。geo_distance_sort GeoDistanceSort 否 地理位置排序方式。score_sort ScoreSort 否 分数排序...
完成上传后在请求参数命中样本时会根据上传时选择的 样本类型 返回相应的分数和标签：黑样本：score=100，tags=blockList 白样本：score=0，tags=passList。支持 控制台上传 和 接口上传 两种模式。如单次、小批量上传可以使用控制台模式，...
TairSearch是 Tair 全自研的全文搜索数据结构，采用和Elasticsearch相似（ES-LIKE）的查询语法。TairSearch简介 TairSearch具有如下主要特点：低延迟、高性能：依托Tair的超高性能计算能力，提供毫秒级别的写入和全文搜索能力，更多信息请...
Type String DOG 检测框对应的物体名称，取值如下：PERSON：人物 VEHICLE：车辆 CAT：猫 DOG：狗 Score Float 0.7138671875 检测框的置信度，取值范围[0.0,1.0]。Box Array of Long[10,150,1587,1193]检测框坐标，单位像素，格式为[left,...
{'code':'OK','data':{'image_height':510,'image_width':516,'tag_result':[{'score':0.505,'tag':'笑容'},{'score':0.493,'tag':'女士'},{'score':0.475,'tag':'美女'},{'score':0.438,'tag':'微笑'},{'score':0.432,'tag':'蜜茶棕'}]},'...
object Score string 命中 Label 的图片的分数。取值范围：[0,100]，命中结果为对应分类 Label 的概率，值越高则命中准确性越高。0 Suggestion string 审核结果建议。取值：block：违规。review：疑似。pass：通过。pass Label string 审核...
raw_search_result":{"_rc_score":18.187634,"_q_score":1.0,"_id":"7606980412276885772_129","title":"","_score":18.187634,"content":"产品团队核心成员曾负责阿里云整体内部保障，总结了过去10多年时间阿里巴巴在企业安全运营上的...
功能说明 向量查询是指用户将生成好的向量数据...vector":[0.1,0.2,0.3]},{"id":2,"score":1.0329746007919312,"vector":[0.2,0.2,0.3]},{"id":3,"score":0.980593204498291,"vector":[0.3,0.2,0.3]}],"totalCount":3,"totalTime":2.943 }
该行的第一个JSON元素满足 `tags.tagName`='tag1'，第二个JSON元素满足 `tags.score`=0.2，因此返回结果如下：[{"tagName":"tag1","score":0.8},{"tagName":"tag2","score":0.2}]使用 NESTED_QUERY(subcol_column_condition)函数实现 SQL...
object Score string 命中 Label 音频的分数。取值范围：[0,100]，命中结果为对应分类 Label 的概率，值越高则命中准确性越高。99.91 Suggestion string 审核结果建议。取值：block：违规。review：疑似。pass：通过。pass Label string ...
对于多维score而言，左边的score优先级大于右边的score，以一个三维score为例：score1#score2#score3，TairZset在比较时，会先比较score1，只有score1相等时才会比较score2，否则就以score1的比较结果作为整个score的比较结果。同样，只有...
POST zl-index/_search {"query":{"script_score":{"query":{"bool":{"filter":{"range":{"price":{"gte":1000 } } } } },"script":{"source":"cosineSimilarity(params.queryVector,'product-vector')+1.0","params":{"queryVector":[-0.5...
await client.detect_image_score_with_options_async(detect_image_score_request,runtime)except Exception as error:#如有需要，请打印错误信息。UtilClient.assert_as_string(error.message)if_name_='_main_':Sample.main(sys.argv[1:...
transform-[[{"end":1,"word":"李","index":1,"score":0.9668680429458618,"start":0,"entity":"B-PER"},{"end":2,"word":"明","index":2,"score":0.9899099469184875,"start":1,"entity":"I-PER"},{"end":8,"word":"某","index":8,"score...
optional ScoreMode score_mode=3;optional float weight=4;} 名称 类型 是否必选 描述 path string 是 路径名，嵌套类型字段的树状路径。例如news.title表示嵌套类型的news字段中的title子列。query Query 是 嵌套类型字段的子列上的查询...
Score Float 4.2551436 图像构图美学评分，取值0~5。评分越高，构图效果越好，推荐评分3.8以上为较好构图得分。SDK参考 阿里云视觉AI图像生产类目下的图像构图美学评分能力推荐使用SDK调用，支持多种编程语言，调用时请选择AI类目为图像...
其实Linux的每个进程都有一个oom_score（位于/proc/pid/oom_score），这个值越大，就越有可能被OOM Killer选中并杀死。当一个进程被OOM Killer杀死以后会向操作系统日志写入杀死的进程PID等信息，所以判断进程是否被OOM Killer，就可以通过...
代码示例如下：方式一/-sink with raw json string stream-fromElements(new String[]{"{\"score\":\"99\",\"name\":\"stephen\"}","{\"score\":\"100\",\"name\":\"lebron\"}"}).addSink(StarRocksSink.sink(/the sink options ...
示例如下：[{"tagName":"tag1","score":0.8 },{"tagName":"tag2","score":0.2 }]多层级嵌套类型 在一个数据结构中包含了多层嵌套的其他数据结构，具有更复杂的层次关系。多层级嵌套类型适用于需要表示丰富层次、高度模块化或高度组织化的...
5","_score":1.0,"_source":{"field1":"1088273523","field2":"1088273523"}},{"_index":"lindorm_index","_id":"6","_score":1.0,"_source":{"field1":"-1529281106","field2":"-1529281106"}},{"_index":"lindorm_index","_id":"7","_...
birthmonth 和 score 属于范围过滤字段，需要放到最后，由于 birthmonth 取值范围是1-12，score的取值范围是0-100，所以需要把 birthmonth 放到 score 前面。class 和 name 属于排序字段，应该放在中间，顺序和升降序都和排序时一致。在...
预测输出字段说明：预测类型 predict_result predict_detail predict_score 二分类 预测标签 预测概率矩阵 预测标签的概率 多分类 预测标签 预测概率矩阵 预测标签的概率 回归-回归值 组件截图 二、参数说明 字段设置 参数名称 参数说明 ...
} double score(OpsScoreParams params){ double distanceValue=_distance.evaluate(params);return Util.gaussDecay(0.0,distanceValue,5.0,0.000001,0.1);} } static double gaussDecay(double origin,double value,double scale,double ...
名称 类型 描述 示例值 object 作业代码内容 statement string 代码内容 CREATE TEMPORARY TABLE datagen_source(name VARCHAR,score BIGINT)WITH('connector'='datagen');CREATE TEMPORARY TABLE print_table(name VARCHAR,score BIGINT)...
(Score:1.0)2.What is the best combination of courses I can take up along with CA to enhance my career?(Score:0.81)3.Is it possible to do CA after 12th Science?(Score:0.66)4.What are common required and elective courses in ...
1},{"item_id":"222","score":0.95}]debug debug 用，打印更多的日志 bool 否 true request_id 请求唯一标识ID,此参数为空时，PAI-Rec 引擎会自动生成，如果用户传入，使用参数值当成请求的ID string 否"c46c3f5e-6b32-4b5c-8aac-59a...