Quick Audience智能实验室的模型训练次数是否有限制
解决方案 模型训练次数有限制，模型的最大训练次数为模型预测次数的1.2倍。例如，5次模型预测规格下，最多可进行6次训练。新建和更新模型均消耗训练次数。模型的预测次数是通过功能资源包来购买的，包括了品牌高潜预测、商品匹配推荐的功能...
图片新增
说明 商品图片搜索服务内置了自动类目预测功能，如果此字段没有被指定，则上传图片后图像搜索会默认自动预测图片所属类目，并将预测后的类目一并索引到引擎中。预测的类目结果可在Response中获取。在搜索过程中商品图片搜索服务也会对图片...
新建行为数据集
对于用于复购预测、货品推荐的行为数据集，行为需要聚焦于购买商品。前提条件 行为数据表已存储在数据源中，样例格式请参见 行为数据集样例。若行为数据集将用于 复购预测、货品推荐，保存行为数据表的数据源类型必须为ADB3.0。数据源已接...
基于KServe快速部署一个推理服务
已部署KServe 操作步骤 首先，您需要部署一个带有预测能力的InferenceService推理服务，该推理服务将使用iris（鸢尾花）数据集训练的scikit-learn模型。该数据集具有三个输出类别：Iris Setosa（山鸢尾，索引：0）、Iris Versicolour（杂色...
基于KServe快速部署一个推理服务
已部署KServe 已部署KServe 操作步骤 首先，您需要部署一个带有预测能力的InferenceService推理服务，该推理服务将使用iris（鸢尾花）数据集训练的scikit-learn模型。该数据集具有三个输出类别：Iris Setosa（山鸢尾，索引：0）、Iris ...
离线批量预测
对实时性要求不高的业务场景，通常会使用模型对数据集进行周期性的批量离线预测。在Designer中提供了支持离线预测的完整功能。本文为您介绍如何在Designer平台进行离线批量预测。在开发环境进行批量预测 Designer中提供了多种预测组件，...
算法说明
算法简介 预测算法是基于Prophet预测模型中的原理进行研发的。Prophet将时序数据分解为趋势项、周期项和假日项，分别进行拟合与预测，最终整合为未来数据的预测结果。其中Prophet使用linear function或者logistic function拟合趋势项，使用...
部署写真相机在线推理服务
containers image 需要同时配置AI写真预测服务和WebUI预测服务镜像地址。支持配置的镜像列表如下，本方案选择华北2（北京）地域的镜像地址。华北2（北京）镜像地址：AI写真预测服务：registry....
时序引擎版本说明
修复Lindorm ML时序预测在预测条件为大于或小于某时间点时，拉取数据不足的问题。修复Lindorm ML时序异常检测ostl-ttest算法和ostl-esd在数据量较大时会报错的问题。优化Lindorm ML时序异常检测性能。3.4.22 发布日期 类型 说明 2022年11月...
阿里云弹性预测 AHPA 助力厨芯科技降本增效
企业需求与痛点 厨芯科技...关于 AHPA AHPA 是阿里云容器服务 ACK 与达摩院合作推出的容器智能弹性预测产品，可以根据业务历史指标，自动识别弹性周期并对容量进行预测，帮您提前进行弹性规划，解决弹性滞后的问题。详细介绍请见：AHPA概述
二分类评估
预测目标与评估目标是否一致 例如，在金融场景中，训练程序预测坏人的概率，其值越大，表示样本越坏，相关指标（例如LIFT）评估的是抓坏率，此时预测目标与评估目标一致。在信用评分场景中，训练程序预测好人的概率，其值越大，表示样本越...
心脏病预测
本工作流基于真实的心脏病患者体测数据，为您介绍如何通过数据挖掘算法构建心脏病预测模型。前提条件 已创建工作空间，详情请参见 创建工作空间。已将MaxCompute资源关联到工作空间，详情请参见 管理工作空间。数据挖掘流程 数据集 本工作...
XGBoost训练
其中：XGBoost预测组件输出为原生XGBoost库输出的JSON序列化，如果您想在工作流中接入 二分类评估 组件，您需要在 XGBoost预测 组件的下游接入 SQL脚本 组件，并配置以下代码，将 XGBoost预测 组件输出的JSON序列化转换为 二分类评估 组件...
离线预测通用说明
预测组件可以使用PAI-EasyVision训练出的模型进行离线预测。本文介绍离线预测通用的输入数据格式及PAI命令参数。概述 PAI-EasyVision支持读取MaxCompute表数据并将结果写回MaxCompute表内。同时，支持读取OSS文件列表进行预测，并将结果写...
sequential_uuid
说明 具有顺序模式的UUID生成器增加了UUID的可预测性，且增大了发生跨机冲突的概率。更多顺序UUID优势请参见 Sequential UUID Generators。sequential_uuid的主要目标是生成更具顺序性的UUID生成器，且不会过多地降低随机性（随机性降低...
sequential_uuid
说明 具有顺序模式的UUID生成器增加了UUID的可预测性，且增大了发生跨机冲突的概率。更多顺序UUID优势请参见 Sequential UUID Generators。sequential_uuid的主要目标是生成更具顺序性的UUID生成器，且不会过多地降低随机性（随机性降低...
sequential_uuid
sequential_uuid的主要目标是生成更具顺序性的UUID生成器，且不会过多地降低随机性（随机性降低可能会增加碰撞的概率以及UUID的可预测性）。生成器设计 使UUID更具顺序性最简单的方法是使用一些顺序值作为前缀。例如，可以采用序列或时间戳...
冷热分离介绍
本文介绍冷热分离功能的原理及相关注意事项。背景信息 在海量大数据场景下，一张表中往往存储着大量的历史数据，如订单数据或者监控数据。随着时间的推移，这些数据被访问的频率会逐渐降低，最终被搁置。减少这部分数据的存储成本，成为...
概述
本文简要介绍了事务系统PolarTrans的技术原理。PolarDB MySQL版 推出了全新的事务系统PolarTrans，它利用提交时间戳技术CTS对高并发在线交易场景进行了优化，可以有效提升数据库的读写性能；同时PolarTrans利用现有的网络基础设施资源，与...
如何使用历史协变量提升时序预测的准确性
本文以 ETDataset电力变压器数据集为例，介绍如何使用历史协变量提高时序预测的准确性。背景信息 时序数据中的协变量可以分为以下三种：未来协变量：指在预测时已知的未来量测值，例如天气预报。历史协变量：指历史中采集到的量测值，例如...
通过Elasticsearch机器学习实现业务...智能检测和预测
Elasticsearch机器学习是一种利用机器学习技术对Elasticsearch数据进行智能检测和预测的工具，可以自动识别数据模式和数据异常，生成新的特征和聚合结果，为数据分析和应用提供支持。Elasticsearch机器学习可以提高数据的可用性和价值，还...
图像检测训练（easycv）
相关文档 训练完成图像检测模型后，您可以在 图像检测训练（easycv）组件的下游，接入通用图像预测组件，对模型进行预测，来检测模型效果。详情请参见 通用图像预测。关于Designer组件更详细的内容介绍，请参见 Designer概述。Designer预置...
什么是TTL功能
本文介绍了TTL的功能和原理。功能介绍 TTL（Time to Live，生存周期）功能，支持在创建表的DDL语句中指定local_partition_definition语法，创建一个TTL表。TTL表会将每个物理表按照时间进行分区，并通过定时任务进行管理，能够让冷数据在 ...
过载保护
本文介绍了过载保护功能的原理和使用方法。背景 当用户做促销活动时，数据库主库的CPU资源容易负载过高，这时就需要对数据库进行变配（升级），但变配的过程中整个集群的请求可能都会路由到主节点，导致主节点CPU资源超负载甚至雪崩，从而...
V3.3.47版本说明
V3.3.47针对复购预测、货品推荐模块进行了多项优化，新增数据回流到的阿里云OSS的授权配置。发布时间 2021年01月20日。更新内容 复购预测、货品推荐：优化算法模型、预测任务与关联的受众、行为数据集、商品数据集、商品池之间的删除先后...
雾霾天气预测
本文通过分析北京一年的真实天气数据，构建雾霾天气预测模型，从而挖掘对雾霾天气（指PM 2.5）影响最大的污染物。数据集 本实验为2016年全年（以小时为单位）的北京空气指标数据，具体字段如下。字段名 类型 描述 time STRING 日期，精确到...
提交时间戳技术CTS
本文主要介绍了PolarTrans中CTS技术原理及优势，以及标准场景下的性能测试结果。前提条件 集群版本需为 PolarDB MySQL版 8.0.1版本且内核小版本需为8.0.1.1.12及以上。背景信息 目前主流的开源关系型数据库如MySQL或者PostgreSQL，其事务...
AHPA概述
阿里云容器服务与达摩院决策智能时序团队合作推出了AHPA（Advanced Horizontal Pod Autoscaler）弹性预测，可以根据业务历史指标，自动识别弹性周期并对容量进行预测，帮你提前进行弹性规划，解决弹性滞后的问题。本文介绍AHPA的业务架构、...
功能发布记录
详见右侧文档 2020-10-30 对话知识抽取服务使用教程 2020年9月 项目类型 功能名称 功能描述 发布时间 相关文档 商品标题类目预测服务 预训练模型 针对商品标题，预测所属的类目，详见右侧文档 2020-09-18 商品标题类目预测服务使用教程 ...
AHPA概述
阿里云容器服务与达摩院决策智能时序团队合作推出了AHPA（Advanced Horizontal Pod Autoscaler）弹性预测，可以根据业务历史指标，自动识别弹性周期并对容量进行预测，帮你提前进行弹性规划，解决弹性滞后的问题。本文介绍AHPA的业务架构、...
告警管理概述
本文主要介绍了告警管理的实现原理和优势。功能架构 告警管理包含集成管理、告警事件管理、通知策略管理、告警协同处理和告警处理分析五个功能模块。集成管理 集成管理分为默认告警集成和三方产品集成两部分。默认告警集成 默认告警集成...
发送普通消息（三种方式）
本文介绍了每种发送方式的原理、使用场景、示例代码，以及三种发送方式的对比。三种发送方式的对比 三者的特点和主要区别如下：发送方式 发送 TPS 发送结果反馈 可靠性 适用场景 同步发送 快 有 不丢失 此种方式应用场景非常广泛，例如重要...
集群规格选型
同时，本地盘如果出现坏盘会对用户产生影响（单块坏盘不会出现丢数据，出现坏盘后，云HBase团队会第一时间处理更换）。本地盘购买的起步较高，适合存储容量大的大客户。冷存储：阿里云HBase特有存储，基于OSS实现，冷存储可以搭配云盘使用...
Bucket Shuffle Join
工作原理 SelectDB支持的常规分布式Join方式包括Shuffle Join和Broadcast Join。这两种Join都会导致相当大的网络开销。例如，当前存在A表与B表的Join查询，它的Join方式为Hash Join，不同Join类型的开销如下：Broadcast Join：如果根据数据...
使用ASM构建分布式系统的容错能力
重试机制 原理介绍 如果某个服务请求另外一个服务失败，例如请求超时、连接超时、服务宕机等错误，您可以通过配置重试机制，重新请求该服务。重要 请勿频繁地重试或重试过长时间，避免出现级联的系统故障。解决方案 ASM支持使用虚拟服务...
使用ASM构建分布式系统的容错能力
重试机制 原理介绍 如果某个服务请求另外一个服务失败，例如请求超时、连接超时、服务宕机等错误，您可以通过配置重试机制，重新请求该服务。重要 请勿频繁地重试或重试过长时间，避免出现级联的系统故障。解决方案 ASM支持使用虚拟服务...
用户洞察常见问题
在成功执行复购预测任务、货品推荐任务后，可以分别将获得了您期望的复购预测结果或商品匹配度结果的用户保存为受众，请参见 复购预测、货品推荐。在查看分析报表时，通过圈选报表中的图形，将对应的人群圈选为受众，请参见 分析看板。受众...
发送普通消息（三种方式）
本文介绍了每种发送方式的原理、应用场景、示例代码，以及三种发送方式的对比。前提条件 安装Java SDK。更多信息，请参见 准备环境。创建资源。代码中涉及的资源信息，例如实例、Topic和Group ID等，需要在控制台上提前创建。更多信息，请...
原理
本文概述了分区表模块的主要实现原理，便于用户了解分区表在底层实现时的一些细节，从而能够更好地学习如何去使用分区表。分区表创建原理 分区表的创建主要涉及语法解析模块和执行模块。语法解析模块 分区表创建是分区表整个功能的核心部分...
模型预测概述
本文为您介绍在Designer训练得到模型后，如何进行生产化部署以对新数据进行预测。部署模型主要是为了使用模型来进行新数据的预测。根据新数据预测的时效要求，预测任务分为两类：在线预测和离线预测。对于这两种需求，在Designer中都提供了...
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