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...
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...
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...
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、...
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...
基本概念
数学规划求解常见的子问题类别还有混合整数规划（Mixed Integer Programing,MIP)、非线性规划（Nonlinear Programing，NLP）等。除此外，当前还有 仿真优化 和 在线优化 类别能力，可联系我们获取。本地运行版 本地运行版，简称本地版，是...
单波段拉伸
说明 Gamma校正是一种用于调整图像亮度和对比度的非线性变换技术，可以纠正由于显示设备的不一致性而导致的图像亮度失真问题。后期效果 辉光 强度：设置辉光的强度值，范围为0~5。半径：设置辉光的半径大小，范围为0~1。阈值：设置辉光的...
RGB色彩
说明 Gamma校正是一种非线性变换技术，用于调整图像的亮度和对比度。它可以纠正由于显示设备的不一致性而导致的图像亮度失真问题。后期效果 辉光 强度：设置辉光的强度值，范围为0~5。半径：设置辉光的半径大小，范围为0~1。阈值：设置辉光...
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...
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...
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。组件配置 Designer 提供的FM算法模板包括FM训练和FM预测组件，您可以在原PAI-Studio控制台首页的 FM算法实现推荐模型 区域...
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...
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...
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...
内存诊断
Vmalloc Linux操作系统的一种基于伙伴系统的非线性映射内存分配器。filecache Linux在读写文件时，用内存缓存磁盘文件的内容，程序访问文件时直接操作内存，从而加快程序对文件的读写。匿名内存 在系统运行过程中动态分配（new、malloc、...
GBDT回归
梯度渐进回归树GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一种迭代决策树算法，适用于线性及非线性回归场景。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置GBDT回归组件参数。方式一：可视化方式 在 Designer 工作流页面配置组件参数。页签 ...
历史版本下载
V0.19.0下载 发布时间：2022.05.11 linux64-x86 windows64 osx64-x86 文件：mindopt-install-linux-0.19.0.sh 文件：mindopt-0.19.0.msi 文件：mindopt-install-osx-0.19.0.sh 修改记录：新增非线性规划（NLP）中的二次规划（convex QP问题...
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...
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...
应用介绍
答：您可以钉钉加入“阿里云码栈用户交流群”（钉钉群号：33576379）进行反馈 我的应用-应用指南-应用反馈 4.非官方应用的使用问题可以向谁咨询？答：非官方应用的使用问题，请联系应用开发人员的旺旺进行咨询。5.目前在电子商务领域（淘宝...
Contextual Bandit 算法
这一过程就类似与一个赌徒在赌场里玩老虎机赌博。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...
什么是AI分布式训练通信优化库AIACC-ACSpeed
AIACC-ACSpeed优化原理 场景说明 使用单机多卡或多机多卡进行AI分布式训练时，分布式通信的线性度可作为单卡训练扩展到多卡的性能指标，线性度的计算方式如下：单机内部扩展性：线性度=多卡性能/单卡性能/单机卡数 多机之间扩展性：线性度=...
新核云：借助云效解决多环境部署难题
企业介绍：新核云MES系统以SaaS模式，为领域制造企业提供云MES、云ERP、TPM、...重要 本文内容非阿里云官方提供，如您发现本文档存在侵权内容或其他问题，请提供相应证明材料并在本页面内提交反馈信息，阿里云会协调或通知相关作者进行处理。
新手指引
办公电脑要求：Windows（64位、32位、.msi 64位、.msi 32位）适用于Win7及以上 macOS适用于macOS 10.10及以上 Linux适用于Ubuntu 18.04及以上、UOS 企业的业务资源部署在非阿里云环境 SASE提供连接器（connector）功能与您的非阿里云网络...
错误码字典
调用前检查是否为自己发起的分享，非该用户发起的分享无法取消该分享。2082 receiver has reject share 接收者已拒绝分享。该分享已被操作，无法取消已被操作的分享。2085 receiver has agree share 接收者已同意分享。该分享已被操作，...
C# SDK
非中文语种情况下，请设置成UTF-8，否则会出现乱码。SetPayloadParam 参数设置，入参为JSON格式字符串。如指定声学模型，例如"{\"model\":\"test-regression-model\"}")。SetContextParam 设置用户自定义参数，入参为JSON格式字符串。...
C# SDK
非中文语种情况下，请设置成UTF-8，否则会出现乱码。SetPayloadParam 参数设置，入参为JSON格式字符串。如指定声学模型，例如"{\"model\":\"test-regression-model\"}")。SetContextParam 设置用户自定义参数，入参为JSON格式字符串。...
C# SDK
非中文语种情况下，请设置成UTF-8，否则会出现乱码。GetOutputFormat 获得输出文本的编码格式，Windows平台下默认为GBK。AppendHttpHeaderParam 设置用户自定义ws阶段http header参数。Start 异步接口，启动 SpeechSynthesizerRequest。...
人脸人体常见错误码
当API请求发生错误时，服务端会返回错误信息。本文为您介绍人脸人体API返回的错误码信息。说明 阿里云视觉智能开放...系统服务类错误码 如果出现此类错误码，建议您重新发起服务请求，如果问题依然存在，请在钉钉群组（23109592）中反馈问题。
C++ SDK
357 InvalidWsFrameHeaderBody 无效的websocket帧头本体 SDK内部使用，根据日志中反馈信息详细定位。358 InvalidWsFrameBody 无效的websocket帧本体 SDK内部使用，根据日志中反馈信息详细定位。359 WsFrameBodyEmpty 帧数据为空，常见为...
C++ SDK
357 InvalidWsFrameHeaderBody 无效的websocket帧头本体 SDK内部使用，根据日志中反馈信息详细定位。358 InvalidWsFrameBody 无效的websocket帧本体 SDK内部使用，根据日志中反馈信息详细定位。359 WsFrameBodyEmpty 帧数据为空，常见为...
平台新功能更新记录
2021-11-18 自有品牌项目 全部 自有App自定义多国语言 2021年11月 功能名称 功能描述 发布时间 适用项目 发布地域 相关文档 运营中心新增查看反馈用户的联系方式 在自有品牌项目下，运营中心增加用户的联系方式，联系方式为用户反馈留下的...
块存储FAQ
例如，云服务器ECS存储增强型实例g7se的存储I/O性能跟实例规格成线性关系，同一类型的实例规格等级越高可获得的存储IOPS和吞吐量越高。当您创建某个规格的g7se实例并挂载ESSD云盘时：如果ESSD云盘的性能总和不超过实例规格族所对应的存储I/...
调用链采样配置最佳实践
接口Top N采样使用变种LFU算法实现，在单位时间内只对每个接口的有限条目请求进行采样，其目的是为了保证数据采集规模不随接口的实际流量而线性增长。小流量兜底采样是指在单位时间内，每个接口都至少保证有1次采样。这样可以在流量比较低...
C++ SDK
357 InvalidWsFrameHeaderBody 无效的websocket帧头本体 SDK内部使用，根据日志中反馈信息详细定位。358 InvalidWsFrameBody 无效的websocket帧本体 SDK内部使用，根据日志中反馈信息详细定位。359 WsFrameBodyEmpty 帧数据为空，常见为...
基于TairZset实现分布式架构排行榜
背景信息 实现分布式架构排行榜有精确排名法和非精确排名法（线性插值法）两种解决方案。表 1.实现分布式架构排行榜的解决方案 解决方案 说明 精确排名法（推荐）将数据分别分配到在不同的Key上进行计算，查询时，查询目标数据在各Key中的...
2022/03/16 更新日志
功能 支持 Node.js（Beta）技术栈，该技术栈 Runtime 预装了 Node v12/v14/v16 版本。...优化 优化了异常页面体验，增补了解决方案 FAQ 及问题反馈钉钉群 修复 修复图片打开失败问题 修复非 Node.js 技术栈「NPM 脚本」默认展示问题
应用场景
营销效果实时反馈 支持对海量日志数据和业务进行即时的复杂关联计算，提高营销效果反馈及时性。商业智能报表 该场景要求支持海量数据实时入库和计算，毫秒或秒级返回结果，方便自由灵活的快速构建报表。支持丰富的可视化BI工具，开发人员...
发送出去的邮件接收方重复收取
（一般情况下都是客户端重复收取）注意事项 此说明仅针对阿里邮箱，非阿里邮箱，接收状态无法从阿里邮箱系统彻查原因，请反馈收件人自行查询其邮箱接收邮件重复的原因。原因分析&解决方法 对于已发送的邮件，是否有存在重复发送、因而导致...
线性回归
本文为您介绍线性回归组件。功能说明 线性回归（Linear Regression）是分析因变量和多个自变量之间的线性关系模型。计算逻辑原理 回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性...
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