版本说明
修复问题 解决非阿里云主机的操作系统Windows Server 2012及以下版本缺少某些动态链接库的问题。3.4.8 分类 说明 发布时间 2020-11-17 新特性 无 修复问题 解决可用性监控无法正确解析URL的问题。3.4.7 分类 说明 发布时间 2020-07-27 新...
AutoML使用限制及规格
它可以处理复杂、非线性、高纬度且计算代价较大的问题。TPE的缺点是无法发现不同参数之间的联系。参考文献：Algorithms for Hyper-Parameter Optimization GridSearch：网格搜索算法，将所搜空间均匀分成网格，然后遍历所有可能的组合来...
光伏发电异常检测提效
例如：如下图所示：光伏发电系统的P-T曲线具有强烈的非线性，在光线充足、电池无故障的情况下，其几何形态近似于一个开口向下的马蹄形抛物线。该抛物线顶点对应的功率即为该日最大输出功率点。正常状态下P-T曲线：如下图所示：当出现外界...
组件参考：所有组件汇总
推荐方法 FM算法 FM（Factorization Machine）算法兼顾特征之间的相互作用，是一种非线性模型，适用于电商、广告及直播的推荐场景。ALS矩阵分解 交替最小二乘ALS（Alternating Least Squares）算法的原理是对稀疏矩阵进行模型分解，评估...
机器学习
MADlib机器学习模块主要解决以下问题：分类/回归问题：提供一系列算法如K最近邻、MLP多层感知神经网络、SVM支持向量机、决策树等算法来解决二元分类/回归问题，集成最小二乘法、GLM广义线性回归、逻辑回归、多项式回归等模型来解决回归问题...
数据类云产品专家服务
6、数据库空间使用率异常等问题排查与解决 7、数据库的数据恢复等问题排查与解决 8、由于数据库响应慢等问题导致业务异常 9、数据库主从同步延迟问题排查与解决 10、数据库系统内存占用异常高导致内存溢出问题等问题排查与解决 11、非SQL或...
历史版本下载
python SDK 安装脚本优化，解决 windows 平台部分 python 版本执行时报错问题；运行时软件输出的优化，更简洁。V0.20.0下载 发布时间：2022.08.31 linux64-x86 windows64 osx64-x86 文件：mindopt-install-linux-0.20.0.sh 文件：mindopt-0...
求解器用户手册
非线性规划：支持求解凸 二次规划（QP）问题、求解 半定规划（SDP）问题。优化问题的输入方式 优化问题支持3种输入方式：文件输入、数据建模APIs输入、外部建模工具调用。方式1：文件输入 支持 MPS 格式 和 LP 格式，如.mps 和.lp，以及...
附录：SOFAStack 产品目录
分布式链路跟踪系统能迅速定位到有问题的服务，协助快速解决问题。查看完整的应用调用拓扑关系：自动发现该服务之前的调用以及对所有中间件的调用，绘制整个系统的完整调用拓扑关系。快速定位不健康应用：在调用关系拓扑中，对不健康应用...
什么是AI分布式训练通信优化库AIACC-ACSpeed
因此，基于PCIe-topo机型搭建的多机训练环境下，您可以将单机CPU-Reduce扩展到多机，充分释放单机的性能，同时解决以Socket连接为主的跨机通信的扩展性问题。优化方法 多机CPU-Reduce的实现继承了单机CPU-Reduce高效的异步流水线，将跨机...
概述
一个稳定的分布式系统需要能够快速适应变化，及时发现和解决问题，并且能够保持系统的一致性和可靠性。稳定性通常包含系统可用性、可靠性、可观测性、可运维性、可扩展性、可维护性等。使用云计算平台服务可以更好的构建系统稳定性，例如云...
挂载访问FAQ
命令格式：umount-f<挂载地址>说明 如果执行 umount-f<挂载地址>命令未解决问题，您也可以执行 umount-l<挂载地址>命令。卸载完成后，您可以重新创建挂载点，再次尝试挂载文件系统。如何避免NFS 4.0监听端口被误认为木马？问题现象 通过...
块存储FAQ
上一代云盘-本地SSD盘相关问题 云盘空间不足问题 解决Windows实例磁盘空间满问题 解决Linux实例磁盘空间不足 什么是存储容量单位包SCU？存储容量单位包SCU（Storage Capacity Unit）是一种预付费存储售卖形态，可以抵扣云盘等部分存储产品...
AliSQL内核小版本发布记录
通过强制清理认证信息，可以解决高业务压力、高延迟场景下的周期性性能抖动、内存占用高和新节点加入集群时性能跌零的问题。当MGR的主动选主命令发起后，如果有事务的执行时间超出了SQL语句中配置的超时时间，该事务会被强制回滚，防止阻塞...
机器学习（MADlib）
分类、回归问题：提供一系列算法，如K最近邻、MLP多层感知神经网络、SVM支持向量机、决策树等算法来解决二元分类、回归问题，集成最小二乘法、GLM广义线性回归、逻辑回归、多项式回归等模型来解决回归问题。聚类问题：提供K-Means算法实现...
产品概述
通过云原生架构、软硬件一体化、共享分布式存储的设计，主节点和只读节点使用物理复制、RDMA网络低时延，能够快速同步数据，彻底解决了主从异步复制所带来的备库数据非强一致的问题，使得整个数据库集群在应对任何单点故障时，都可以保证...
导入与导出
您可以调大单次导入的 批量插入条数 及增加 任务期望最大并发数，数据导入性能会随着导入压力的增加而线性增加。DataWorks导入数据至AnalyticDB MySQL集群时，为什么导入的目标表存在数据倾斜？当导入的目标表存在数据倾斜时，集群部分节点...
新核云：借助云效解决多环境部署难题
所以我自己是从一个管理者变成一个服务者的心态，如何让我团队产研同学少加班、提高工作效率、工作舒心、别每天胆战心惊，我是来服务他们，用这个工具可以帮助他们解决问题。当我这个心态发生转变之后，其实推动起来就相对容易一点。另外...
版本说明
V2.6.13 2021年4月30日 问题修复 修复IgnoreError模式下未捕获异常的逃逸引发的行为不一致 修复查询时指定过小startTime时查不到数据的问题。V2.6.12 2021年4月9日 设计优化 添加数据写入的审计日志（由于会对写入性能有影响，只接受提交工...
技术原理
HTAP PolarDB-X 1.0 解决了OLTP数据库面对海量数据下的存储、并发方面的扩展性问题，但由于缺失多机并行查询加速能力和列存储等能力，无法满足对实时性计算和复杂查询都要求较高的在线业务场景，同时还面临着ETL（Extract-Transform-Loa）...
Pod异常问题排查
对该容器组进行故障诊断，根据诊断结果解决问题。更多信息，请参见 使用集群诊断。Pod状态为Pending 问题原因 若Pod停留在Pending状态，说明该Pod不能被调度到某一个节点上。通常是由于资源依赖、资源不足、该Pod使用了hostPort、污点和...
Tair小版本发布日志
Tair介绍 随着互联网的高速发展，业务场景变得越来越丰富和复杂，云原生内存数据库Tair 作为一个高可用、高性能的分布式NoSQL数据库，从访问延时、持久化需求、整体成本这三个核心维度考量，基于DRAM、NVM和ESSD云盘存储介质，推出了多种...
调用链采样配置最佳实践
调整采样是目前解决这类问题最高效且主流的方式，但具体配置什么样的采样策略，能够在可控的资源开销和费用成本内，最大程度保证错、慢、异常等链路被采集，从而最大限度保障性能监控和问题排查的使用需求。本文将重点围绕不同业务场景下...
PolarDB并行查询
PQ2.0解决了单点瓶颈和数据量不足导致的扩展性问题，实现线性加速。为什么线性扩展如此重要？从上图可以看到，随着并行度的增长，E2E的响应时间是线性下降的，这对于客户有两个重要作用：随着业务增长数据不断膨胀，通过相应提高并行度来...
什么是云原生内存数据库Tair
读写分离架构 读写分离实例通过主从（Master-Replica）架构实现高可用，主节点挂载只读副本（Read Replica）实现数据复制，支持读性能线性扩展。只读副本可以有效缓解热点key带来的性能问题，适合高读写比的业务场景。读写分离实例有两种...
迁移HBase至Hologres
相比传统的HBase等技术，Hologres保留了横向扩展能力和高性能的主键点查能力，同时解决了Schema Free带来的数据质量管理难题，也通过更少的外部依赖提升了系统的稳定性。支持宽表设计、多流合并、前缀扫描（Prefix Scan）等多种HBase常用...
服务介绍
与二级索引的区别 HBase增强版提供 高性能原生二级索引，可以低成本的解决非主键查询问题，适用于查询列比较固定的场景。如果业务场景需要复杂的多维组合查询，需要考虑使用Search服务。与开源Solr的区别 Search服务深度融合HBase和Solr，...
EMR-3.23.x版本说明
更新OSS JAR，解决非daemon线程问题。Kafka 新增感知Deploymen Set特性。去掉fastjson依赖。HDFS 优化SmartData OSS JAR包部署逻辑。更新SmartData OSS JAR包。Flume 升级fastjson。Tensorflow on Spark 新增服务。Has 升级fastjson。Livy ...
MLP二分类/MLP多分类/MLP回归
多层感知机是一种前馈神经网络，通过多个神经元的组合对输入特征进行非线性变换和特征提取，最终输出一个连续的预测结果。在训练过程中，利用反向传播算法（Backpropagation）和梯度下降算法（Gradient Descent）来优化模型参数，以最小化...
线性回归
线性回归模型具有简单、易于理解和解释的特点，同时可以通过多项式扩展等方法处理非线性数据，具有较高的泛化能力和预测准确率。但是，线性回归模型对于离群点、噪声数据和非线性关系的数据比较敏感，需要进行特征标准化和正则化处理。组件...
横向MLP二分类/MLP多分类/MLP回归
多层感知机是一种前馈神经网络，通过多个神经元的组合对输入特征进行非线性变换和特征提取，最终输出一个连续的预测结果。在训练过程中，利用反向传播算法（Backpropagation）和梯度下降算法（Gradient Descent）来优化模型参数，以最小化...
建模优化
选择属于线性规划、非线性规划或约束类问题。添加模型序列。即创建索引，在索引创建中，选择 索引类型 为 普通索引，并赋予 索引名称，该名称将用于模型构建中的引用。您可以通过 手动输入 或者 关联表 的方式获取 索引值。定义变量。变量...
相关性分析
皮尔逊相关系数：用于衡量两个数据集是否在一条线上面，即针对线性数据的相关系数计算，针对非线性数据便会有误差。肯德尔相关系数：用于反映分类变量的相关性，即针对无序序列的相关系数计算，非正太分布的数据。斯皮尔曼相关系数：用于非...
什么是优化求解器
1.数学规划求解 用于求解数学规划问题，即目标、变量、约束可用量化公式来定义的数学规划问题，如线性规划（LP）、非线性规划（NLP）、混合整数规划（MIP）等。当前已经上线的求解能力是线性规划（LP）、凸二次规划（convex QP）、半定规划...
功能发布记录
2022年5月 求解器SDK更新V0.19.x版本（V0.19.0下载）：新增非线性规划（NLP）中的 凸二次规划（convex QP）问题；提升了单纯形法、内点法的性能，改进AMPL、并发法功能和稳定度；License管理新设计，增加createEnv等相关API，可支持大批量...
文本与段落格式
关联内容格式 知识内容之前通常存在一些非线性的联系，这个时候我们可以通过关联的方式，在一个在线文档中关联另一个已有的内容，避免同时维护多份同样的内容。关联内容包含：云效知识库文档、文件夹、文件，与云效任务、日程、文件、...
技术类问题
解决方法：美颜特效SDK 的渲染层基于OpenGL实现，只要确保传入 美颜特效SDK 接口的纹理ID是正常显示，则 美颜特效SDK 可以保障传出的画面纹理是正常可显示的。即便没有应用任何效果甚至是参数错误或者是没有授权情况下，美颜特效SDK 也会...
特征编码
特征编码是将非线性特征通过GBDT编码成线性特征。功能介绍 特征编码由决策树和Ensemble算法挖掘新特征的一种策略，特征来自一个或多个特征组成的决策树叶子结点的one-hot结果。例如，下图有三棵树，共有12个叶子结点。根据树的顺序依次编码...
无法连接Linux实例的排查方法
为了便于您解决问题，列举Workbench工具使用时常见的异常问题：Workbench远程连接问题（Linux）如可以通过Workbench工具正常登录，说明目标实例上的SSH服务正常运行，即排除SSH服务端异常的可能性，继续执行 步骤二：检查网络 进行排查。...
技术类问题
解决方法：美颜特效SDK 的渲染层基于OpenGL实现，只要确保传入 美颜特效SDK 接口的纹理ID是正常显示，则 美颜特效SDK 可以保障传出的画面纹理是正常可显示的。即便没有应用任何效果甚至是参数错误或者是没有授权情况下，美颜特效SDK 也会...
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