向量索引通用配置
向量分隔符 可自定义 向量检索时各维度使用的分隔符（如vector:'1.05066,0.15610,0.156145.' 其中分隔符为逗号）线性构建的阈值 默认为5000 表示数据量在5000以内用线性 忽略有问题的向量数据 true false 当向量维度不正常，向量数据为空时...
Quick BI电子表格中如何控制维度与度量排序的优先级
概述 Quick BI电子表格中如何控制维度与度量排序的优先级。详细信息 1.先对维度字段做升序降序，再对度量字段升序降序，...2.先对度量字段做升序降序，再对维度字段升序降序，则度量自动变换为组内排序，维度则是全局排序。适用于 Quick BI
Pearson相关系数
通常，Pearson相关系数用于判断机器学习模型中两个特征之间的线性关系，如果两个特征相关度较强，则表明这两个特征有重复的嫌疑，您可以根据具体的情况选择丢弃一个特征，以保证模型的有效性。语法 CREATE FEATURE feature_name WITH...
数据保护伞概述
支持如下识别方式：数据内容识别：可通过内置规则、自定义模型、样本库、正则表达式识别。元数据识别：通过字段的名称、注释信息识别。支持使用通配符，配置前缀、后缀及包含关系。组合识别：可使用或、与等关系，配置包含多个条件的识别...
测试结果（容量型实例）
同分区情况下，若随着压力升高，随机写操作延时升高，则说明服务端该分区上的请求开始出现排队，随着压力增高，QPS不会再线性增加。随机读和随机范围读两个测试用例的性能会很大程度上受到Cache命中率的影响，为了避免Cache命中率影响测试...
皮尔森相关系数CORR
一、组件说明 皮尔森相关系数是一种用于衡量两个变量之间线性相关关系的统计量，可用于衡量两个变量之间的相关性，通常用符号r表示。该系数的取值范围为-1到1之间，0表示两个变量之间不存在线性关系，1表示两个变量之间存在完全正相关，-1...
Proxima Searcher
比如离线构建时的optimizer指定为HnswBuilder，那么此处可指定HnswSearcher对应的检索参数：proxima.hnsw.searcher.max_scan_ratio:0.1 proxima.qc.searcher.brute_force_threshold int 1000 如果总doc数少于此值，则走线性检索 ...
PolarDB MySQL版8.0版本内核参数发布日志
linear：线性搜索。该策略下，PolarDB 会依次对比每个对象变换应用前后的代价，并选择更优的执行计划。twoPass：两遍搜索，该策略下，PolarDB 会对比所有对象都应用同一个变换或者都不应用变换的代价，并选择更优的执行计划。说明 该参数仅...
表的创建和使用
type 'varchar 定义了只有一个子列的多值列，单个cell的值用,（逗号 分隔，每个值的类型为 varchar,比如值A,B,C，而 col11 multivalue delimiter_tokenizer ':,' value_type 'varchar int' 则定义了有2个子列的多值列，单个cell先用分号:...
线性支持向量机
本文介绍线性支持向量机算法组件的配置方法及使用示例。背景信息 本文中的线性支持向量机算法不通过核函数方式实现，具体实现理论请参见 算法原理 中的Trust Region Method for L2-SVM部分。使用限制 线性支持向量机算法组件仅支持二分类...
量化聚类（Quantized Clustering）配置
QcBuilder 参数名 类型 默认值 说明 qc.builder.train_sample_count uint32 0 指定训练数据量，如果为0则使用全部数据 qc.builder.thread_count uint32 0 构建时开启线程数量，设置为0时为cpu核数 qc.builder.centroid_count ...则走线性检索
量化聚类（Quantized Clustering）配置
QcBuilder 参数名 类型 默认值 说明 qc.builder.train_sample_count uint32 0 指定训练数据量，如果为0则使用全部数据 qc.builder.thread_count uint32 0 构建时开启线程数量，设置为0时为cpu核数 qc.builder.centroid_count ...则走线性检索
特征尺度变换
特征尺度变换算法组件支持对稠密或稀疏的数值类特征进行常见的尺度变换。功能介绍 特征尺度变换的功能如下：支持常见的 log2、log10、ln、abs 及 sqrt 等尺度变化函数。支持稠密及稀疏数据格式。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置...
故障协同处理（基于钉钉）
时间线：展示故障的时间线记录，其中有7个节点必须完善详细内容，节点已用红星标注，包含：故障发生、故障发现、故障通告、业务响应、初因定位、恢复执行和故障恢复。节点记录和PC端故障时间线保持一致。复盘 按钮：故障恢复后，需进行故障...
图解MySQL 8.0优化器查询解析篇
此处也同步介绍下 simplify_const_condition 函数的作用，如果发现可以删除的const Item，则会用Item_func_true/Item_func_false来替代整个的条件，如下图所示：解析和设置ROLLUP语句（resolve_rollup）在数据库查询语句中，在GROUP BY表达...
特征重要性过滤
特征重要性过滤组件为线性特征重要性、GBDT特征重要性和随机森林特征重要性等组件提供过滤功能，支持过滤TopN的特征。组件配置 PAI命令 PAI-name fe_filter_runner-project algo_public-DselectedCols=pdays,previous,emp_var_rate,cons_...
偏最小二乘回归
偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法，特别当两组变量的个数很多，且都存在多重相关性，而观测数据的数量（样本量）又较少时，用偏小二乘回归建立的模型具有传统的经典回归分析等方法所没有的优点。计算逻辑原理 偏最小二乘...
SimRank+相似度计算算法
然后，对Item的热度（记为）做一个 z-score 变换：接着，再把 转换为值域在（0,1）区间内的一个单调递减函数：最后，用 乘上原来的边的权重作为新的权重。这就相当于在随机游走时增加了往热门item游走的阻力。改进点2：Reweight by prefer ...
事件配置
背景信息 钻取是数据分析中不可缺少的功能之一，通过改变数据维度的层次、变换分析的粒度从而获取数据中更详尽的信息。它包括向上钻取（roll up）和向下钻取（drill down）。向下钻取是在分析时加深维度，更深入的查看数据，挖掘更大的数据...
新增脱敏算法
敏感数据保护功能提供了哈希、遮掩、替换、变换、加密五类脱敏算法，您可以基于某个内置的脱敏算法自定义不同的脱敏规则，从而形成灵活、多样的脱敏策略。敏感数据保护功能中内置了一个全遮掩的脱敏规则，如果您需要其他的脱敏方式，可以...
RDS MySQL 5.6开放参数一览表
参数名称 大版本 是否动态参数 默认值 取值范围 小版本范围 中文描述 automatic_sp_privileges 5.6 1 ON[ON|OFF]无限制 当该变量的值为ON（默认值）时，如果用户无法执行、修改或删除存储过程，则服务器会自动授予创建者执行和修改存储过程...
RDS MySQL 5.7开放参数一览表
您可以在这里了解到截止到发表日MySQL 5.7所有已开放的参数...如果设置为1，则对表的所有更改立即生效。如果设置为0，则必须使用COMMIT接受一个事务或ROLLBACK取消它。如果自动提交为0并将其更改为1，则MySQL将对任何打开的事务执行自动提交。...
产品功能
API服务总线 提供高可用、稳定高效、可线性扩容的服务能力以及丰富全面的访问控制功能。协议转换：支持常用协议服务的接入和开放，支持复杂类型和结构的出入参数定义，以及高度定制化、灵活的数据变换。认证鉴权：支持服务访问签名，检查...
资产成组
通过资产成组功能，可以实现将多个资产作为一个整体进行尺寸、位置、透明度和资产3D应用变换的参数调整，并实现组内对象轮播的效果。操作步骤 登录 DataV控制台。在 我的可视化 页面，单击您创建的可视化应用项目上方的 编辑 按钮。在 图层...
创建安全联邦学习任务（任务模式）
包括 Min-Max极差变换法、Z-Score归一化。数据分箱：仅支持用于数值类型。包括 等频分箱、等距分箱、卡方分箱。处理类型选择分箱处理后，则不能再选择其他处理类型。每个字段只能选择一种分箱处理。数据编码：仅支持用于字符类型。包括 One...
支持向量回归算法（SVR）
说明 如果设置为-1，则表示不限制迭代次数，直到收敛到 epsilon 内为止。示例 创建模型与模型离线训练/*polar4ai*/CREATE MODEL svr1 WITH(model_class='svr',x_cols='dx1,dx2',y_cols='y',model_parameter=(kernel='rbf'))AS(SELECT*FROM ...
摘除离群实例
被调用服务所用框架 根据需要选择 Spring Cloud 或者 Dubbo 框架。选择生效应用 选择生效应用移至 已选应用。说明 选择生效应用后，该应用调用的所有应用的异常实例会被摘除。摘除期间，生效应用的调用请求将不再被分发到异常实例。错误率...
安全联邦学习-任务模式FL
三、安全联邦学习已支持的能力 用途 算法分类 已支持算法 分类 决策树 XGBoostWithDp GBDTWithDp 逻辑回归 LogisticRegressionWithHe 神经网络 神经网络MLP 回归 线性回归 LinearRegressionWithHe 神经网络 神经网络MLP 四、如何进行安全...
使用paiio读写MaxCompute表数据
如果写入N行数据（N>=1），可以向 values 参数传入一个LIST或1D-ndarray，参数中的每个元素都应该对应一个单行的数据（用TUPLE或LIST表示，也可以通过Structure形式存放于ndarray中）。indices 是 INT 无 指定数据写入的列，支持传入由INT...
使用离群实例摘除保障Spring Cloud应用的可用性
被调用服务所用框架 选择 Spring Cloud。选择生效应用 选择生效应用后，单击>图标，将应用添加至 已选应用 列表。选择生效应用后，该应用的调用的所有应用的异常实例会被摘除。摘除期间，生效应用的调用请求将不再被分发到异常实例。错误率...
HTAP中的行列混存查询优化
查询优化的作用及基本原理 在数据库处理查询语句的过程中，优化器接收用户输入的查询语句并进行一系列的等价变换后，通过查询中的基数与代价估计，从等价的执行计划中选取最优计划执行。由于在执行查询时使用的执行计划好坏对性能的影响...
使用须知
Phoenix不支持复杂分析 Phoenix定位为操作型分析（operational analytics），对于复杂分析，比如前面提到的复杂join则不适合，这种建议用Spark这种专门的大数据计算引擎来实现，请参见 X-Pack Spark分析服务 和 HBase SQL（Phoenix）与...
工业边缘数采一体机接口文档
如果未给出，则将驱动下所有连接的状态返回。格式：ConnectionCodes=aaa&ConnectionCodes=bbb&.响应语法 HTTP/1.1 StatusCode { "ConnectionStates": [{"Code":"string",/连接编码"State":number,/连接状态，-2：异常；1：未部署；0：正常...
使用离群实例摘除保障Dubbo应用的可用性
被调用服务所用框架 根据实际情况选择 Spring Cloud、Dubbo 或 服务网格。选择生效应用 选择生效应用后，单击>图标，将应用添加至 已选应用 列表。选择生效应用后，该应用调用的所有应用的异常实例会被摘除。摘除期间，生效应用的调用请求...
皮尔森系数
皮尔森系数是一种线性相关系数，用于反映两个变量线性相关程度的统计量。机器学习中，皮尔森系数用于计算输入表或分区两列（数值列）的Pearson相关系数，计算结果输出至输出表。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置皮尔森系数组件...
归因分析
首次触点归因适用于新品牌、新产品推广的场景，或是业务正处在拉新和市场开拓时期，这时业务关心把更多的用户先圈进客户池，通常可用首次触点归因看哪些渠道对业务拉新最有效，刺激客户转化的最初事件是什么，是什么待归因行为最先驱动了...
创建RDS SQL Server实例
如果 部署方案 选择 多可用区部署，则需要选择实例 主可用区及网络 和 备可用区及网络。单可用区部署：主节点和备节点位于同一可用区。如果实例系列选择为 基础系列，则只能选择 单可用区部署。说明 对于包含主备节点的实例，建议选择 多可...
高级模板支持的AE功能及插件
VE Linear Wipe 线性擦除插件，通过选择羽化类型制作出多种形式的线性擦除动画。预览 VE Neon 制作霓虹灯效果的插件，将图形的边缘轮廓加上多重发光效果制作出丰富的霓虹灯效果。预览 VE Slicer 制作切片效果的插件，通过对画面的剪裁来...
列存索引中GroupJoin算子的实现
在IMCI中，如果不使用GroupJoin，则执行计划如下：如果使用GroupJoin，执行计划如下：Q3 对TPCH的Q3而言，GroupJoin的优化需要经过一系列等价变换：select l_orderkey,sum(l_extendedprice*(1-l_discount))as revenue,o_orderdate,o_...
偏高并发场景的实践和优化
分布式数据库中，查询性能除了与扫描的数据量线性相关，还与扫描的分片数量正相关，因此 点查 的定义还需要加上 扫描少量分区。PolarDB-X 具备透明分布式能力，默认使用主键作为分区键，按照主键查询时首先定位到数据所在的分区，然后通过...
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