同时还接入了 DataLeap 提供的 Python & SQL 代码智能补全功能。额外地,我们还开发了定制的可视化 SDK,使得用户在 Notebook 上计算得到的 Pandas Dataframe 可以接入 DataLeap 数据研发已经提供的数据结果分析模... 尽管有升级脚本,但是通过 API 操作升级服务,可能由于镜像构建失败等原因,会造成卡单现象,因此每次全量升级后都是人工巡检检查升级状态,卡住的升级单人工点击下一步。同时由于升级不同服务不会复用配置相同的镜像,所...
### 模型的使用方法#### 环境准备:1. python 2.7/3.5/3.6/3.72. PaddlePaddle >= 2.0安装飞桨。请点击[这里](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/1.8/install... 子类组网方式也可以实现sublayer的复用,针对相同的layer可以在构造函数中一次性定义,在forward中多次调用。 def __init__(self, sparse_feature_number, sparse_feature_dim, fc_sizes): super(DNNLay...
同时还接入了 DataLeap 提供的 Python & SQL 代码智能补全功能。额外地,我们还开发了定制的可视化 SDK,使得用户在 Notebook 上计算得到的 Pandas Dataframe 可以接入 DataLeap 数据研发已经提供的数据结果分析模... 则等其启动完毕而不是再启动一个新的。这个功能原先使用内存中的 set 实现,现在也移植到了数据库上,通过 sqlalchemy 来访问。# Kernel 持久化 & 访问在 Remote Kernel 的场景下,一个 JupyterLab 需要知道它的某...
同时还接入了 DataLeap 提供的 Python & SQL 代码智能补全功能。额外地,我们还开发了定制的可视化 SDK,使得用户在 Notebook 上计算得到的 Pandas Dataframe 可以接入 DataLeap 数据研发已经提供的数据结果分析模... 尽管有升级脚本,但是通过 API 操作升级服务,可能由于镜像构建失败等原因,会造成卡单现象,因此每次全量升级后都是人工巡检检查升级状态,卡住的升级单人工点击下一步。同时由于升级不同服务不会复用配置相同的镜像,所...
同时还接入了 DataLeap 提供的 Python & SQL 代码智能补全功能。额外地,我们还开发了定制的可视化 SDK,使得用户在 Notebook 上计算得到的 Pandas Dataframe 可以接入 DataLeap 数据研发已经提供的数据结果分析模... 尽管有升级脚本,但是通过 API 操作升级服务,可能由于镜像构建失败等原因,会造成卡单现象,因此每次全量升级后都是人工巡检检查升级状态,卡住的升级单人工点击下一步。同时由于升级不同服务不会复用配置相同的镜像,所...
### 模型的使用方法#### 环境准备:1. python 2.7/3.5/3.6/3.72. PaddlePaddle >= 2.0安装飞桨。请点击[这里](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/1.8/install... 子类组网方式也可以实现sublayer的复用,针对相同的layer可以在构造函数中一次性定义,在forward中多次调用。 def __init__(self, sparse_feature_number, sparse_feature_dim, fc_sizes): super(DNNLay...
同时还接入了 DataLeap 提供的 Python & SQL 代码智能补全功能。额外地,我们还开发了定制的可视化 SDK,使得用户在 Notebook 上计算得到的 Pandas Dataframe 可以接入 DataLeap 数据研发已经提供的数据结果分析模... 则等其启动完毕而不是再启动一个新的。这个功能原先使用内存中的 set 实现,现在也移植到了数据库上,通过 sqlalchemy 来访问。# Kernel 持久化 & 访问在 Remote Kernel 的场景下,一个 JupyterLab 需要知道它的某...
python.tar.gz -C ~/volc_ml_platform_demo/data/ 参考样本数据存储方案对比,选择适合自己的存储方案。也可以直接跳过该环节,先从本文中使用到的 TOS 存储方案开始了解。下文将描述使用 TOS 上传和下载数据的具体流程。 阅读使用Rclone访问TOS,下文以 Rclone(Rclone 是一款功能强大的开源命令行工具,支持对接各种云存储系统,因为 TOS 兼容了标准 S3 协议,可以直接使用 Rclone 进行相关操作)的方式演示如何将本地数据上传至 TOS。...
同时还接入了 DataLeap 提供的 Python & SQL 代码智能补全功能。额外地,我们还开发了定制的可视化 SDK,使得用户在 Notebook 上计算得到的 Pandas Dataframe 可以接入 DataLeap 数据研发已经提供的数据结果分析模... 尽管有升级脚本,但是通过 API 操作升级服务,可能由于镜像构建失败等原因,会造成卡单现象,因此每次全量升级后都是人工巡检检查升级状态,卡住的升级单人工点击下一步。同时由于升级不同服务不会复用配置相同的镜像,所...
实时方式获取血缘数据;覆盖范围越广越好;血缘错误可能会造成严重事故 || 归因分析 | 当某个任务出现问题时,通过查看血缘上游的任务或资产,排查出造成问题的根因是什么 | 实时方式获取血缘数据;覆盖... 使用到的各种存储有几十种,细分的任务类型也是几十种,血缘系统需要可以灵活的支持各种存储和任务类型* 开放的集成方式:消费血缘时,有实时查询的场景,也有离线消费的场景,还有可能下游系统会基于当前数据做扩展...
实时方式获取血缘数据;覆盖范围越广越好;血缘错误可能会造成严重事故 || 归因分析 | 当某个任务出现问题时,通过查看血缘上游的任务或资产,排查出造成问题的根因是什么 | 实时方式获取血缘数据;覆盖范围... 使用到的各种存储有几十种,细分的任务类型也是几十种,血缘系统需要可以灵活的支持各种存储和任务类型。* 开放的集成方式:消费血缘时,有实时查询的场景,也有离线消费的场景,还有可能下游系统会基于当前数据做扩展。...
数据服务:以API调用的形式进一步加工和获取数据**在字节,** **数据血缘** **的系统边界是:从** **RDS** **和** **MQ** **开始,一路途径各种计算和存储,最终汇入指标、报表和数据服务系统。**# 血缘的应... 实时方式获取血缘数据;覆盖范围越广越好;血缘错误可能会造成严重事故 || 归因分析 | 当某个任务出现问题时,通过查看血缘上游的任务或资产,排查出造成问题的根因是什么 ...
是同时测试一个网页的两个或更多部分的变体,以查看哪个组合产生最好的结果。MVT 不是显示哪个页面变体最有效(如在 A/B 测试中),而是识别每个元素的最有效变体并确定元素变体的最佳组合。当前支持实验模式为可视化实验。 适用场景:当网站/APP访问量较高时,运行多变体实验才比较有用且有效。 当用户有一个策略假设可以通过多种方式实现变体,但无法决定该测试哪种组合时,建议使用多变体实验验证。 优化&bugfix mvt实验中关闭实验版...