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。 立即使用 智能客服 支持的協(xié)議類型 負(fù)載均衡提供四層協(xié)議和七層協(xié)議監(jiān)聽,您可根據(jù)從客戶端到負(fù)載均衡器的應(yīng)用場(chǎng)景選擇監(jiān)聽協(xié)議。 對(duì)于支持四層能力的負(fù)載均衡器,在創(chuàng)建監(jiān)聽器時(shí),支持選擇TCP或者UDP。 對(duì)于支持七層能力的負(fù)載均衡器,在創(chuàng)建監(jiān)聽器時(shí),支持選擇HTTP或者HTTPS。來自:專題隱私保護(hù)和網(wǎng)絡(luò)瓶頸等因素導(dǎo)致數(shù)據(jù)集天然分割, 傳統(tǒng)集中式AI模式在收斂速度, 數(shù)據(jù)傳輸量, 模型準(zhǔn)確度等方面仍存在巨大挑戰(zhàn)。 b) 邊緣數(shù)據(jù)樣本少,冷啟動(dòng)等問題,傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的統(tǒng)計(jì)ML方法無法收斂、效果差。 c) 數(shù)據(jù)異構(gòu):現(xiàn)有機(jī)器學(xué)習(xí)基于獨(dú)立同分布假設(shè),同一模型用在非獨(dú)立同分布的不同數(shù)據(jù)集的效果差別巨大。來自:百科
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。比如,KEPLER是一個(gè)統(tǒng)一的模型來進(jìn)行統(tǒng)一表示,它將文本通過LLM轉(zhuǎn)成embedding表示,然后把KG embedding的優(yōu)化目標(biāo)和語言模型的優(yōu)化目標(biāo)結(jié)合起來,一起作為KEPLER模型的優(yōu)化目標(biāo),最后得到一個(gè)能聯(lián)合表示文本語料和圖譜的模型。示意圖如下: 小結(jié) 上述方法都在來自:百科智能建模”,進(jìn)入智能建模的可用模型頁面。 5、在可用模型列表左上角單擊新建模型,進(jìn)入新建告警模型頁面。 6、在新增告警模型頁面中,配置告警模型基礎(chǔ)信息。 告警模型基礎(chǔ)配置參數(shù)說明: 參數(shù)名稱 參數(shù)說明 管道名稱 選擇該告警模型的執(zhí)行管道。 模型名稱 自定義該條告警模型的名稱。 嚴(yán)重程度 設(shè)來自:專題
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