高斯分布拟合
功能说明 高斯拟合分布组件支持对给定数据点进行高斯分布拟合，利用KS检验数据是否服从高斯分布，输出拟合后的概率分布，以及KS检验结果、高斯分布均值、标准差。计算逻辑原理 高斯分布：若随机变量 服从一个位置参数、尺度参数为 的概率...
泊松分布拟合
功能说明 泊松分布拟合组件支持对给定数据点进行泊松分布拟合，利用KS检验数据是否服从泊松分布，输出拟合后的概率分布，以及KS检验结果、泊松分布的期望（方差）。计算逻辑原理 泊松分布：泊松分布的概率密度函数为 泊松分布的参数是 单位...
核密度估计函数
核密度估计函数采用平滑的峰值函数来拟合观察到的数据点，从而对真实的概率分布曲线进行模拟。函数格式 select kernel_density_estimation(bigint stamp,double value,varchar kernelType)参数说明 参数 说明 stamp UnixTime 时间戳数据，...
三方模型应用
例如，取值为0.8时，仅保留累计概率之和大于等于0.8的概率分布中的token，作为随机采样的候选集。取值范围为（0,1.0)，取值越大，生成的随机性越高；取值越低，生成的随机性越低。默认值为0.8。注意，取值不要大于等于1 0.8 Parameters ...
GMM聚类
计算逻辑原理 高斯混合模型试图找到多维高斯模型概率分布的混合表示，从而拟合出任意形状的数据分布。图：GMM聚类过程 参数说明 IN端口 参数名 参数描述 是否必填 输入数据类型 数据源类型 特征变量 配置模型特征变量。是 整数或浮点数 ...
模型应用
例如，取值为0.8时，仅保留累计概率之和大于等于0.8的概率分布中的token，作为随机采样的候选集。取值范围为（0,1.0)，取值越大，生成的随机性越高；取值越低，生成的随机性越低。默认值为0.8。注意，取值不要大于等于1 0.8 Parameters ...
检索增强应用
例如，取值为0.8时，仅保留累计概率之和大于等于0.8的概率分布中的token，作为随机采样的候选集。取值范围为（0,1.0)，取值越大，生成的随机性越高；取值越低，生成的随机性越低。默认值为0.8。注意，取值不要大于等于1 0.8 Parameters ...
插件和流程编排应用
例如，取值为0.8时，仅保留累计概率之和大于等于0.8的概率分布中的token，作为随机采样的候选集。取值范围为（0,1.0)，取值越大，生成的随机性越高；取值越低，生成的随机性越低。默认值为0.8。注意，取值不要大于等于1 0.8 Parameters ...
Contextual Bandit 算法
赌徒要去摇老虎机，走进赌场一看，一排老虎机，外表一模一样，但是每个老虎机吐钱的概率可不一样，他不知道每个老虎机吐钱的概率分布是什么，那么每次该选择哪个老虎机可以做到最大化收益呢？这就是多臂赌博机问题（Multi-armed bandit ...
电子表格支持函数说明
GAUSS 标准正常变量处于平均值的 z 标准差内的概率。GEOMEAN 计算数据集的几何平均值。HARMEAN 计算数据集的调和平均值。HYPGEOM.DIST 给定样本总量中的成功率，在每次检验后不恢复初始样本集的条件下，计算在指定检验次数中取得指定成功...
卡方分布拟合
其定义为：若 个独立的随机变量，且均符合标准正态分布，则这 个随机变量的平方和 为服从自由度为 的卡方分布，记为 也可以记为：卡方分布的期望和方差分别为：其中，为卡方分布的自由度。KS检验：KS检验可以用于检验数据是否符合某种分布...
字段分析
样本标准差 使用 stddev_samp函数 计算该字段的样本标准差。总体标准差 使用 stddev_pop函数 计算该字段的总体标准差。峰度 统计学概念，表示数据分布的集中程度。偏度 统计学概念，表示数据的倾斜程度。数值分布直方图 将数值分布划分为10...
标准化训练
算法简介 标准化是假设数据符合正态分布，根据均值和方差计算对应数值的过程，训练过程计算数据的均值和标准差。可视化配置参数【输入桩配置】输入桩（从左到右）限制数据类型 建议上游组件 是否必选 数据 数值类型 读数据表 读CSV文件 是...
离群点剔除
假设数据值的总体是服从正态分布的，那么：式中，μ、σ 分别表示数学期望与标准差。数据值中出现大于式中，或者小于数据值的概率是很小的。因此将之作为异常值，予以剔除。波峰剔除：步骤如下。对数据进行中心化处理。将数据进行等量划分...
数学统计函数
x,y)，其中x和y分别表示正态分布的均值和标准差。poisson_cdf函数 poisson_cdf(λ,v)计算泊松分布的累积分布函数P(N;λ)，其中λ表示随机事件发生的平均概率。weibull_cdf函数 weibull_cdf(x,y,v)计算韦布分布的累积分布函数P(N;x,y)，其中...
Z-Score归一化
它可以将数据转换为具有相同均值和标准差的分布。Z-Score归一化的具体操作是，对每个数据点x，将其减去数据集的均值μ，然后除以标准差σ，即：z=(x-μ)/σ 这样处理后，数据集的均值将变为0，标准差将变为1。这种归一化方法能够保持原始...
数据归一化
其中x是原始数据，min是数据的最小值，max是数据的最大值，mean是数据的平均值，std是数据的标准差，x'是归一化后的值。参数说明 IN端口-输入参数 参数名 参数描 述 是否必填 输入数据类型 数据源类型 归一化变量 配置需要归一化处理的变量...
函数概览
本文列举的函数与运算符可以被用在 SLS 的 SQL 或 SPL 两种语言中。函数与运算符 说明 您可以根据具体使用的功能、语言，在本文中查看具体的函数、运算符用法。下表中，√表示支持，×表示不支持。SQL 是一种广泛使用的查询、分析语言，...
术语解释
分位数 指将一个随机变量的概率分布范围分为几个等份的数值点，常用的有中位数（即二分位数）、四分位数、百分位数等。例如，正态分布的百分位数情况如下图所示：中位数 指将样本数据按大小顺序排列起来，形成一个数列，居于数列中间位置的...
研发效能，我们怎么衡量？
面积：蓝色阴影区域代表滚动标准差，即实际数据与滚动平均值的偏差量；横线：所选时间区间内，需求交付周期的平均值。在看到「需求交付分布」的数据时，我们可以从 5 个方面进行理解和分析：1.纵向上，交付需求的圆点越向下越好，反映出...
产品概述
另外在业界主流的分布式数据库里，分布式下的Redolog/Binlog等数据库变更日志其实一直被厂商所忽视，从关系数据库的发展历史来看，生态和标准对于市场规模化非常重要，PolarDB分布式版 支持Binlog日志服务，兼容和拥抱MySQL数据库生态，...
基于TairString实现高性能分布式锁
如果用红锁来实现分布式锁，那么丢锁的概率是(k%)^N。鉴于Redis极高的稳定性，此时的概率已经完全能满足产品的需求。说明 红锁的实现并非这样严格，一般保证 M(1)个同时锁上即可，但通常仍旧可以满足需求。红锁的问题在于：加锁和解锁的...
标准化批预测
算法简介 标准化是假设数据符合正态分布，根据均值和方差计算对应数值的过程。可视化配置参数【输入桩配置】输入桩（从左到右）限制数据类型 建议上游组件 是否必选 预测输入模型 无 标准化训练 是 预测输入数据 数值类型 读数据表 读CSV...
人群预测
明细结果 明细结果 页签展示：示例用户的未来N天购买概率：未来N天购买概率得分分布，鼠标移动到得分图形上，将弹窗显示获得当前得分的用户人数，以及获得大于等于当前得分的用户总人数：请您单击 新建受众，将需要的预测用户保存为受众：...
实时诊断
在 实时请求分布 区域的图表中，用鼠标框选一段时间区间，即可将所选时间区间设为数据可视时间区间，即图表中仅显示该时间区间内的数据。此后，单击图表右上角的 重置 即可恢复为默认视图。筛选监控数据 您可以按照接口名称和IP筛选页面上...
拒绝推断
拒绝推断（Reject Inference）是一种在金融场景经常和评分卡模型一起使用的数据增强方法，可以用来解决样本偏差问题。本文为您介绍拒绝推断组件的配置方法。算法简介 以信贷场景为例，用评分卡模型对用户的偿还、违约情况进行建模时只用到...
数据探索函数
数据探索函数得到样本数据的趋势、极大值、中心值，检验数据是否符合正态分布、均匀分布或指数分布。函数 说明 均匀分布或指数分布的检验函数 检验数据分布是否满足均匀分布或指数分布。正态分布检验函数 检验数据分布是否满足正态分布。...
全场景解决方案
旨在面向 SaaS 提供标准化、可重用的金融服务以及开放式的编程接口，帮助金融机构快速构建存贷汇、互金等各类业务产品，同时对上层应用屏蔽分布式架构中的技术复杂性，降低分布式转型的学习曲线，提升分布式转型速度。方案架构 以客户关系...
基本概念
发起方 Initiator，分布式事务的发起方负责启动分布式事务，通过调用参与者的服务，将参与者纳入到分布式事务当中，并决定整个分布式事务是提交还是回滚。一个分布式事务有且只能有一个发起方。分组标识 用于在网关上做全局的唯一标识，...
应用场景
基于蚂蚁集团中台战略及架构的最佳实践，将企业级公共能力进行抽象，形成以客户服务、运营服务、分布式架构为基础的业务中台体系，实现开放、可扩展、组件化、分布式的业务架构，支持业务快速、高效、低成本创新，满足互联网场景化快速多变...
产品体系
分布式中间件 蚂蚁分布式中间件（SOFA）的产品发展路径，一直秉承着引领和拥抱业界先进标准和实践的理念，同时亦能满足传统金融架构的平滑迁移和融合适配，以稳妥应对业务升级变更，并积极应对金融交易系统所面临的服务和数据扩展性、事务...
典型客户案例
完成云平台 PaaS 层建设，构建分布式系统上下游生态，实现分布式云原生架构体系 实现分布式云原生架构体系，需要从技术规范、基础设施、生产力工具、组织流程等各个方面进行持续革新：需要一个面向分布式架构的开发平台和运行平台，结合...
附录：SOFAStack 产品目录
SOFAStack 源于自蚂蚁内部沉淀十多年的金融级分布式中间件技术体系，吸收了支付宝自创立以来在关键金融交易系统锤炼出来的架构实践。SOFAStack 所有的产品技术均经过蚂蚁集团自身严苛的金融场景验证，为金融交易技术保证风险安全的同时，...
基础术语
中文 英文 释义 Dubbo Dubbo Dubbo 是一个分布式服务框架，致力于提供高性能和透明化的 RPC 远程服务调用方案，是阿里巴巴 SOA 服务化治理方案的核心框架，每天为 2,000+个服务提供 3,000,000,000+次访问量支持，并被广泛应用于阿里巴巴...
应用场景
故障演练 为不断提升产品高可用能力，通过高可用管理平台的故障演练模块，设计并规划演练计划和恢复方案，继而在演练过程中不断发现、解决容灾预案存在的问题。以此，降低产品使用过程中故障发生概率，提高故障恢复效率，进而实现产品高...
行业趋势与背景
承载大量用户核心在线业务，横跨互联网、金融支付、教育、通信、公共事业等行业，是阿里巴巴集团内部所有在线核心业务及众多阿里云客户业务接入分布式数据库的事实标准。发展历程 2003年，淘宝网成立之初，采用经典的LAMP架构（Linux-...
实现原理
为适配任意维度数据结构，DimServer 实现了维度数据 Table 化，即使用若干张宽表来处理所有可能的元数据表结构，这类宽表被称为维度表。PontusConsole 监控数据平台的管控端 主要负责内部运维性管控、系统配置，以及提供给产品使用的配置...
产品系列
产品系列简介 对比项 标准版 专业版 铂金版 版本亮点 微服务标准解决方案 微服务流量精细管理、容量精细调度、专注企业精益用云 VIP专属支持群 付费方式 按量付费、包年包月 包年包月 包年包月 微服务 微服务框架 Spring Cloud、Dubbo、HSF...
任务管理
如果您之前执行的某个调度任务的数据出现偏差或遗漏，您可以通过重新设置执行参数并执行某个调度任务属性、获取数据。登录 分布式任务调度平台。在 任务管理 页面，单击目标任务 操作 列下的 图标，然后单击 重刷任务。在 重刷任务 面板，...
页面访问速度
页面加载分布情况 页面的加载是在用户端的浏览器上进行的，加载耗时与地理位置、网络状况、浏览器或运营商等因素有关，所以前端监控提供地理分布、终端分布、网络分布、版本分布等统计数据，以帮助您更好地定位性能瓶颈。图 3.终端分布 图 ...
- 产品推荐
- 这些文档可能帮助您