政企安全加速
相关产品信息介绍 政企安全加速解决方案 面对日益严峻的网络安全问题，SCDN可以做什么？正确使用SCDN 让你更好规避安全风险 政企应用如何构筑安全合规的互联内容分发加速？更便捷、更安全、更极速的新一代SCDN：阿里云SCDN年度产品升级发布...
前言
App 是什么 App 是批量计算中资源配置的模板，包括使用什么镜像、什么实例类型、VM 个数。镜像中封装了运行作业的程序或算法，使用 App 提交作业，只需要指定输入数据和输出路径即可以运行作业，而不用关心上述的资源配置以及程序运行的...
SSL-VPN连接常见问题
本文汇总了建立SSL-VPN连接时出现客户端连接失败、流量不通现象的常见...说明 若客户端使用Tunnelblick软件，则客户端和SSL服务端之间默认动态协商加密算法，将使用双方均支持的最高安全级别的加密算法，您为SSL服务端指定的加密算法不生效。
eRDMA
基于eRDMA，您既可以将HPC应用软件部署在云上，以获取成本更低、弹性更好的高性能应用集群；也可以将VPC网络替换成eRDMA网络，以加速您其他的应用性能。如何实现eRDMA的能力 eRDMA的能力实现需要基于在支持eRDMA能力的实例规格上，创建挂载...
配置脱敏模板和算法
通过单击 增加算法 可以在当前模板中添加多条脱敏算法规则。编辑或删除脱敏模板 登录 数据安全中心控制台。在左侧导航栏，选择 风险治理>脱敏配置。在 脱敏模板 页签，根据实际情况执行编辑或删除操作。编辑模板 如果需要更新指定脱敏模板...
支持机制
支持的安全随机算法 算法 大小 AES-CTR-DRBG(FIPS compliant)AES-CTR-DRBG安全随机算法可以在HSM内为每个API调用生成多达8000字节的随机数。支持的密钥类型 算法 支持的大小（比特）AES 128,192,256(default）RSA密钥对 2048,2304,2560,...
K均值聚类
说明 如果是凸数据集的话可以不管这个值，如果数据集不是凸的，可能很难收敛，此时可以指定最大的迭代次数让算法可以及时退出循环。是 300[1,99999999]算法 自动：根据数据值是否是稀疏的，来决定选择“K-Means”或“elkan K-Means”。建议...
Beam使用（公测）
同时支持过滤条件下推，在特定的场景下，相对于通用压缩算法可以获得最高100X的扫描性能提升。示例 创建一个压缩算法为ZSTD 9级压缩的Beam表。CREATE TABLE beam_example(id integer,name text,ftime timestamp)USING beam WITH...
基于图算法实现金融风控
已知 Enoch 为信用用户，Evan 为欺诈用户，通过图算法可以计算其它人的信用指数，获得每个人为欺诈用户的概率，从而指导相关机构进行金融风控。数据集 本工作流数据集的具体字段如下。字段名 含义 类型 描述 start_point 边的起始节点 ...
注册及管理密钥
哈希脱敏密钥：用于加盐哈希脱敏算法（例如加盐MD5），没有严格的格式要求，一般多种加盐哈希脱敏算法可以使用同一个密钥。加解密密钥：用于加解密算法（例如AES、DES等），有严格的格式要求。一般情况下，不同的算法不可以混用。加解密...
注册及管理密钥
哈希脱敏密钥：用于加盐哈希脱敏算法（例如加盐MD5），没有严格的格式要求，一般多种加盐哈希脱敏算法可以使用同一个密钥。加解密密钥：用于加解密算法（例如AES、DES等），有严格的格式要求。一般情况下，不同的算法不可以混用。加解密...
基于文本分析算法实现新闻分类
PAI提供的智能文本挖掘算法可以实现新闻文本分类自动化（包括分词、词型转换、停用词过滤、主题挖掘及聚类等流程）。本工作流首先通过PLDA算法挖掘文章的主题，然后进行主题权重聚类，从而实现新闻自动分类。说明 本工作流数据为虚构数据，...
分解类算法参数调优
istl-esd算法可以自动感知数据的周期长度。您也可以手动指定周期长度，例如指定周期长度为12小时，示例如下：SELECT xx,anomaly_detect(mean_duration,'istl-esd','frequency=1h,periods[0]=12h,reset_state=true')as res FROM xxx WHERE ...
签名机制
本算法可以用下面的 percentEncode 方法来实现：private static final String ENCODING="UTF-8;private static String percentEncode(String value)throws UnsupportedEncodingException { return value!null?URLEncoder.encode(value,...
签名机制
本算法可以用下面的 percentEncode 方法来实现：private static final String ENCODING="UTF-8;private static String percentEncode(String value)throws UnsupportedEncodingException { return value!null?URLEncoder.encode(value,...
签名机制
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签名机制
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阈值检测
您无需手动为每一个应用/接口设置告警阈值，建议阈值 功能通过智能算法可以帮您快速完成设置。实现原理 当您单击 填入P4建议阈值 后，ARMS就会自动拉取每个应用、每个接口对应指标的历史3天数据，然后通过N-sigma算法计算每个指标历史3天的...
阈值检测
您无需手动为每一个应用/接口设置告警阈值，建议阈值 功能通过智能算法可以帮您快速完成设置。实现原理 当您单击 填入P4建议阈值 后，ARMS就会自动拉取每个应用、每个接口对应指标的历史3天数据，然后通过N-sigma算法计算每个指标历史3天的...
阈值检测
您无需手动为每一个应用/接口设置告警阈值，建议阈值 功能通过智能算法可以帮您快速完成设置。实现原理 当您单击 填入P4建议阈值 后，ARMS就会自动拉取每个应用、每个接口对应指标的历史3天数据，然后通过N-sigma算法计算每个指标历史3天的...
通过阿里云物联网平台使用AI算法保护
1.简介 AI算法保护，提供内容的加密保护和全生命周期管理；授权过程的自动化和授权管理的统一化，防止内容的拷贝和泄漏，以及提供商业售卖的灵活性、安全性和管理成本。内容加密保护，一次性加密，多种许可分发和管理，支持不同的授权管理...
通过客户自建物联网平台使用AI算法保护
1.简介 AI算法保护，提供内容的加密保护和全生命周期管理；授权过程的自动化和授权管理的统一化，防止内容的拷贝和泄漏，以及提供商业售卖的灵活性、安全性和管理成本。内容加密保护，一次性加密，多种许可分发和管理，支持不同的授权管理...
Contextual Bandit 算法
利用 Bandit 算法设计的推荐算法可以较好地解决上述问题。根据是否考虑上下文特征，Bandit算法分为context-free bandit和contextual bandit两大类。算法伪代码（single-play bandit algorithm）：与传统方法的区别：每个候选商品学习一个...
什么是推荐全链路深度定制开发平台PAI-REC
因为我们可以从客户埋点的日志开始做数据分析，然后可以根据业务定制出特征工程、召回、排序的算法代码，引擎的配置文件，实验报表指标和统计代码。帮助客户轻松的搭建推荐系统，完善推荐场景，缩短推荐业务的建设和优化的周期。不管客户是...
组件参考：所有组件汇总
IForest异常检测 该组件使用sub-sampling算法，降低了算法的计算复杂度，可以识别数据中的异常点，在异常检测领域有显著的应用效果。One-Class SVM异常检测 该组件与传统SVM不同，是一种非监督的学习算法。您可以使用One-Class SVM异常检测...
资产安全概述
脱敏算法 脱敏算法模块可以看到目前支持的所有脱敏算法，主要包括 遮盖脱敏（如张三，脱敏为*三）、哈希脱敏（如加盐MD5）两大类算法。动态脱敏 不改变底层数据的存储，只在数据进行消费时，进行数据的脱敏。典型应用场景：数据分析场景的...
资产安全概述
脱敏算法 脱敏算法模块可以看到目前支持的所有脱敏算法，主要包括 遮盖脱敏（如张三，脱敏为*三）、哈希脱敏（如加盐MD5）两大类算法。动态脱敏 不改变底层数据的存储，只在数据进行消费时，进行数据的脱敏。典型应用场景：数据分析场景的...
性能测试工具-Shell
可以将测试结果复制到Excel、Numbers等数据分析软件中做进一步对比分析。CSV文件结果如图所示：常见问题 如果测试中遇到错误退出，请检查如下事项：JAVA_HOME是否正确设置，是否安装了Python运行环境。被测集群地址是否填写正确。被测集群...
性能测试工具-图形工具
您可以将数据结果复制到Excel或者Numbers等数据分析软件中做进一步对比分析。CSV文件结果如图所示。常见问题 如果测试中遇到错误退出，请检查如下事项：Java和Python是否安装，版本是否正确。被测实例地址以及专用配置是否填写正确。被测...
性能测试工具-图形工具
您可以将数据结果复制到Excel或者Numbers等数据分析软件中做进一步对比分析。CSV文件结果如图所示。常见问题 如果测试中遇到错误退出，请检查如下事项：Java和Python是否安装，版本是否正确。被测实例地址以及必填配置是否填写正确。被测...
概述
为什么需要冷启动 通常推荐系统通过协同过滤、矩阵分解或是深度学习模型来生成推荐候选集，这些召回算法一般都依赖于用户-物品行为矩阵。在真实的推荐系统中，会有源源不断的新用户、新物品加入，这些新加入系统的用户和物品由于缺乏足够...
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