支持机制
本文介绍了JCE Provider支持的安全随机算法、密钥类型、消息摘要、MAC/HMAC算法、最大加密和解密长度以及签名。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...
时序异常检测的常见问题
首次使用时：请选择足够长的时间范围，以完成异常检测算法初始化，例如分解类算法需要4个周期（一个周期包含波峰、波谷）的数据来完成初始化。您也可以设置参数 verbose=true，并观察输出的 warmup 列，从而判断算法是否已完成初始化...
包年包月资源隔离
由于每个MaxCompute项目对计算资源（CU）的需求不一致，需要对CU按照项目进行隔离，以便实现CU使用率最大化。本文为您介绍如何通过MaxCompute管理控制台的配额（Quota）管理功能隔离MaxCompute包年包月CU。背景信息 您可以通过MaxCompute...
iOS集成
20 未完成认证，原因：端活体算法异常，如算法初始化失败、算法检测失败等。30 未完成认证，原因：网络问题导致的异常，如网络链接错误、网络请求失败等，需要您检查网络并关闭代理。40 未完成认证，原因：SDK异常，如SDK初始化失败、SDK...
工况识别-训练
即连续多少个Mini Batch没有改善聚类效果的话，就停止算法，和最大迭代次数一样是为了控制算法运行时间的。默认是10，一般用默认值就足够了。否 10[1,100]聚类方法：k均值聚类、均值漂移聚类、高斯混合聚类 参数名 参数描述 是否必填 参数...
什么是向量检索服务
高性能低成本：有限成本下实现最大化性能并满足业务的需求。多场景适配：结合超参调优和复合索引等方法，提高系统的自动化能力，以及增强用户的易用性。超大规模索引构建和检索：引入复合性检索算法，精于工程实现和算法底层优化，低成本...
使用pgcrypto及国密SM4加密算法
crypt()函数支持的算法 算法 密码最大长度 是否自适应 Salt 位数 输出长度 描述 BF 72 是 128 60 基于Blowfish的变体2a算法。MD5 unlimited 否 48 34 基于MD5的加密算法。XDES 8 是 24 20 扩展DES。DES 8 否 12 13 原生UNIX加密。crypt()...
使用容器水平伸缩（HPA）
在下方示例中，当指标显示目标应该缩容时，自动扩缩算法会将过去5分钟的所有期望状态考虑在内，使用窗口期内的最大值。behavior:scaleDown:stabilizationWindowSeconds:300 常见问题 HPA的监控数据current字段为何显示为unknown？为何HPA在...
PS线性回归
最大迭代次数 算法进行的最大迭代次数。如果 最大迭代次数 为 0，则算法迭代次数无限制。最小收敛误差 优化算法终止条件。最大特征ID 最大的特征ID或特征维度，该参数取值可以大于实际值。如果未配置该参数，则系统启动SQL任务自动计算。...
产品简介
该产品支持文本实体抽取、文本分类、关键短语抽取、情感分析、关系抽取、短文本匹配、商品评价解析等 NLP 定制化算法能力，用户无需拥有丰富的算法背景，仅需标注或上传适量文档数据，即可通过平台获得优质的 NLP 算法模型。教学视频 功能...
逻辑回归二分类
逻辑回归的训练过程是利用最大似然估计方法，寻找能够最大化训练数据集中样本类别之间的差异性的模型参数。在二分类问题中，逻辑回归将输入数据特征映射到一个二元分类输出，即预测样本属于正例或负例的概率。组件截图 二、参数说明 字段...
TDE透明数据加密
加密模块 我们期望对所有的用户数据按照Page的粒度进行加密，加密方法采用AES-128/256加密算法（产品化默认使用AES-256）。(page LSN，page number)作为每个数据页加密的IV，IV是可以保证相同内容加密出不同结果的初始向量。每个Page的头部...
TDE透明数据加密
加密模块 我们期望对所有的用户数据按照Page的粒度进行加密，加密方法采用AES-128/256加密算法（产品化默认使用AES-256）。(page LSN，page number)作为每个数据页加密的IV，IV是可以保证相同内容加密出不同结果的初始向量。每个Page的头部...
方案介绍
功能原子化 基于提供的能力，可以实现抢唱、合唱等多种玩法。支持客户自己实现采集、播放，保留原有技术优势，对接到整个方案中。功能特性 低延迟音频互动 依托阿里云GRTN品牌网络，全球覆盖3200+节点，构建的低延迟传输网络，保障主播和...
基于图算法实现金融风控
与常规结构化数据不同，图算法将数据整理为首尾相连的关系图谱，需要考虑边和点。PAI提供了丰富的图算法组件，包括K-Core、最大联通子图及标签传播聚类等。本实验以人物通联关系图（如下图所示）为例，基于图算法实现金融风控。两人之间的...
swing训练
swing是一种Item召回算法，您可以使用swing训练组件基于User-Item-User原理衡量Item的相似性。本文为您介绍swing训练的参数配置。使用限制 支持运行的计算资源为MaxCompute和Flink。组件配置 您可以通过以下任意一种方式，配置swing训练...
PageRank
PageRank算法用于衡量网页的重要性。它通过分析超链接，认为链接到某网页的数量和质量可以表明该网页的重要性。网页获得的链接越多，它的排名越高，同时，链接来源的权重也会影响最终的PageRank分数。PageRank组件能够输出各节点的权重。...
通过消费组读取文本日志进行模板匹配
日志相似聚类算法在初始化的若干个窗口内只进行日志积累与算法准备，在后续的时间窗口中才对积累的日志进行异常检测。更多信息，请参见 如何设置初始化时间窗口数量？最大静默窗口数 通过 最大静默窗口数 和 时间窗口长度 指定最大的静默...
算法任务状态
lyjClient的初始化见：初始化/算法ID String taskId="jgdjldyiu*;GetTaskStatusRequest request=new GetTaskStatusRequest();request.setTaskId(taskId);sdk调用 GetTaskStatusResponse taskStatus=lyjClient.getTaskStatus(request);响应...
最大连通子图
最大连通子图算法用于识别无向图中最大的连通部分，即图中最大的节点集合，其中任意两节点间都可通过路径相连。该算法常用于网络分析、图像处理等领域。它通过深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）来遍历图，识别所有连通组件，再从中...
IForest异常检测
IForest异常检测使用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。本文为您介绍IForest异常检测的参数配置。组件配置 您可以通过以下任意一种方式，配置IForest异常检测参数。方式...
K均值聚类
是 10[1,99999999]最大迭代次数 单次运行的k均值算法的最大迭代次数。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...
名词解释
算法能力集（Capability）算法输出结构化数据的能力，如行人、非机动车等。资源配置参数（ResourceProfile）资源配置参数指定了计算工作组运行依赖的各项系统默认配置参数。视频流（Stream）视频点位输出到计算工作组的视频数据，一个视频...
常见问题
通过VCS“全视频”，对视频数据进行汇聚并行计算，让机器看视频，一方面提升视频追踪的效率，另一方面提升视频追踪的能力 2 AI处于暴利阶段，整个行业停留在人脸、人体、机动车等成熟算法的工程化上，几乎没有算法创新和突破各AI玩家满足于...
归一化训练
生成的最大值最小值归一化模型在归一化预处理组件中使用。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 无 是【右侧参数表单】页签 参数 描述 字段设置 选择的列名 需要处理的列名...
特征离散化
应用场景：例如：一组数据需做离散化处理，分段间隔为0.5，对数据【2.2,2.9,1,1.4,1.6,2.7】做离散化处理后为【2.0,3.0,1.0,1.5,1.5,2.5】计算逻辑原理 特征离散化：有效的离散化能减少算法的时间和空间开销，提高系统对样本的分类聚类能力...
LightGBM
它可以说是分布式的，高效的，有以下优势：更快的训练效率 低内存使用 更高的准确率 支持并行化学习 可以处理大规模数据 与常见的机器学习算法对比，速度是非常快的。计算逻辑原理 LightGBM 通过叶分裂(Leaf-wise)策略来生长树。每次从当前...
One-Class SVM异常检测
One-Class SVM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异常检测通过学习边界对异常点进行预测。本文为您介绍One-Class SVM异常检测的参数配置。使用限制 支持运行的计算资源为MaxCompute。组件配置 您可以通过以下...
Designer使用案例汇总
SimRank+相似度计算算法 介绍协同过滤算法SimRank的原理和其应用在个性化推荐场景时的改进，以及如何在生产环境部署SimRank+算法。改进版swing相似度计算算法 介绍改进版swing相似度算法原理，包括工具包下载、工具包详细参数说明以及常见...
服务介绍
错峰启动 正式执行已配置的执行计划时，边缘一体机会根据执行计划任务数量和启动时间，错峰分配算法，保证最大限度利用边缘一体机的硬件资源。二次确认 支持按事件频率、出现次数，对AI事件进行二次确认，减少AI算法带来的误报和错报问题。...
关键词抽取
模块 实 现了 基于 自由 形状 变形 网格 变形 算法 遗传算法 差分 进化 算法 飞机 表面积 计算 算法 基于 矩 积分 飞 机 体积 计算 算法 开发 基于 VTK 数据 可视化 格式 工具 PAI命令 PAI-name KeywordsExtraction-DinputTableName=maple_...
概述
最大开启任务数量 当前型号的边缘一体机，可同时运行的算法任务数量上限。已开启算法任务数 当前型号的边缘一体机，正在运行的算法任务数量。算法应用 当前提供四大类算法应用，每个算法应用下包含一个或多个算法模型，供您处理或分析视频...
PS-SMART多分类
参数服务器PS（Parameter Server）致力于解决大规模的离线及在线训练任务，SMART（Scalable Multiple Additive Regression Tree）是GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）基于PS实现的迭代算法。PS-SMART支持百亿样本及几十万特征的训练...
什么是边缘智能一体机（执行计划版本）
边缘智能一体机（执行计划）基于业内领先的视觉算法及调度策略，面向社区、园区等物业管理场景，通过AIOT数字化和智能化，提升物业管理效率，提升发现风险时效。通过AI本地算法能力提升老旧摄像头升级，为线下社区或园区安防场景、品控场景...
PS-SMART回归
参数服务器PS（Parameter Server）致力于解决大规模的离线及在线训练任务，SMART（Scalable Multiple Additive Regression Tree）是GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）基于PS实现的迭代算法。PS-SMART支持百亿样本及几十万特征的训练...
图算法
图计算服务GraphCompute新增图算法分析功能，提供分析查询一体化解决方案，方便用户快速进行全图数据分析。功能介绍 图计算服务GraphCompute新增图算法功能，基于当前服务的数据进行算法执行，方便用户快速进行全图数据的分析。只需要开通...
SimRank+相似度计算算法
本文介绍了推荐系统中一个常用的协同过滤算法SimRank，包括它的算法原理，及其应用在个性化推荐场景时的改进。同时，本文还描述了如何在生产环境部署SimRank+算法。算法简介 SimRank算法是一种用于衡量结构上下文中个体相似度的方法，其...
CREATE MODEL
否 retrieval_maximum_degree INTEGER 使用HNSW向量检索算法构建索引时，每一层的最大出边数量。默认值为80，取值范围为[1,100]。该值越大则ANN查询精度越高，同时性能开销越大。否 retrieval_num_shards INTEGER 向量索引使用的分片个数，...
PS-SMART二分类训练
参数服务器PS（Parameter Server）致力于解决大规模的离线及在线训练任务，SMART（Scalable Multiple Additive Regression Tree）是GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）基于PS实现的迭代算法。PS-SMART支持百亿样本及几十万特征的训练...
模型创建
否 retrieval_maximum_degree INTEGER 使用HNSW向量检索算法构建索引时，每一层的最大出边数量。默认值为80，取值范围为[1,100]。该值越大则ANN查询精度越高，同时性能开销越大。否 retrieval_num_shards INTEGER 向量索引使用的分片个数，...
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