sort子句
返回为int或者float类型的排序特征function函数也可以在sort子句中使用；string 类型字段，英文字母按字母先后顺序排序，数字按位置按个比较大小排序，中文按ASCII码排序。sort子句中不支持使用多值字段。多维sort排序性能与每一维排序的...
基本概念
特征组 特征组包含特征列表和特征服务的配置信息，一个特征组可复用于多个项目的多个模型中。特征列表 特征列表为某一类特征服务支持的特征字段集合。这些特征服务的服务地址不同，但有相同的协议、出参和入参。特征映射 将模型训练中的入...
sort子句
返回为int或者float类型的排序特征function函数也可以在sort子句中使用；string 类型字段，英文字母按字母先后顺序排序，数字按位置按个比较大小排序，中文按ASCII码排序。sort子句中不支持使用多值字段。多维sort排序性能与每一维排序的...
基于条件创建自定义规则
当配置审计预置的规则模板不能满足需求时，您可以通过可视化设置条件规则的三要素（资源特征、操作符和预期值），快速创建自定义规则，对目标资源进行审计。背景信息 关于自定义条件规则的概念、应用场景和核心特性，请参见 自定义条件规则...
联邦预处理
对特征做归一化处理后，最小值被线性映射到 0，最大值被线性映射到 1。如果最大值和最小值相同，则所有值都被映射到 0。独热编码 函数路径 fascia.biz.preprocessing.onehot 函数定义 def onehot(fed_df:HDataFrame,columns:List[str]=None...
组件参考：所有组件汇总
特征工程 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。主成分分析 该组件是研究如何通过少数主成分揭示多个变量间的内部结构，考察多个变量间相关性...
自定义KV模板
什么样的数据识别效果较好？单张图片最长边不超过8192像素，最短边不小于15像素。当长边超过1024像素时，长宽比不超过50：1。建议单字大小保持在10-50像素内，以获得较好的识别效果。模板图与真实业务数据的拍照角度、方位有较大差别时，可...
自定义KV模板
什么样的数据识别效果较好？单张图片最长边不超过8192像素，最短边不小于15像素。当长边超过1024像素时，长宽比不超过50：1。建议单字大小保持在10-50像素内，以获得较好的识别效果。模板图与真实业务数据的拍照角度、方位有较大差别时，可...
选型介绍
计算型：CPU资源充足，可以做复杂的计算逻辑；存储型：磁盘较大，可以满足存储型业务的要求；通用型：介于计算型/存储型中间；机型规格名 CPU：MEM 特点 计算型 1:2 比例较高，在线计算性能更佳 存储型 1:8 内存与磁盘存储占比较大，存储量...
自定义表格模板
数据版式固定：版式固定的列表型有框线表格和KV型有框线表格，样式&元素&表头保持不变，但可以有单元格高度的调整或行数增加，例如医疗票据、体检报告识别等保险理赔、银行转账、年报审计、业务数据结构化等场景。说明 表格模板同时支持Key...
自定义表格模板
数据版式固定：版式固定的列表型有框线表格和KV型有框线表格，样式&元素&表头保持不变，但可以有单元格高度的调整或行数增加，例如医疗票据、体检报告识别等保险理赔、银行转账、年报审计、业务数据结构化等场景。说明 表格模板同时支持Key...
模型配置
模型训练成功后，您可以查看训练中前10个最重要的特征，并通过模型验证了解该模型的准确率、召回率预期。前提条件 算法模型需要依赖行为数据集作为训练数据，经算法引擎学习后生成可用的模型。算法模型的优劣依赖于训练数据，数据质量越高...
使用FeatureStore Python SDK搭建推荐系统
特征视图定义了数据从哪里来（DataSource）、需要进行哪些预处理或转换操作（如特征工程/Transformation）、特征的数据结构（包含特征名称和类型在内的特征schema）、数据存储的位置（OnlineStore/OfflineStore），并提供特征元信息管理，...
创建用户群组
用户分群指将用户按照行为特征划分为不同的群组，帮助您更好地分析不同群组的人群属性、行为特点及用户在关键路径转化中的差异，帮助运营人员更好地发掘产品问题的背后原因，从而进行有效的改进及优化。下面介绍如何创建用户群组。前置条件...
sort子句
返回为int或者float类型的排序特征function函数也可以在sort子句中使用；string 类型字段，英文字母按字母先后顺序排序，数字按位置按个比较大小排序，中文按ASCII码排序。sort子句中不支持使用多值字段。多维sort（如：sort=-field1;field...
sort子句
返回为int或者float类型的排序特征function函数也可以在sort子句中使用；string 类型字段，英文字母按字母先后顺序排序，数字按位置按个比较大小排序，中文按ASCII码排序。sort子句中不支持使用多值字段。多维sort（如：sort=-field1;field...
商品属性提取和多模搜索
分析型数据库MySQL版可以帮助电商卖家管理和检索图片素材，可以根据图片类别、属性或者相似图片做多模检索。例如，检索与输入图片最相似且价格在200元～300元之间的所有商品的图片。实现架构 分析型数据库MySQL版作为商品属性提取和图片...
内容行业
不同的页面，用户访问类型不一样，都可以做成不同的场景ID。用户自填 1、按照字母数字组合方式定义，建议使用首拼或英文与数字组合形式增强可读性 2、场景ID中不能含有英文冒号 3、场景ID不能为-102（内部预留值）4、当推荐仅有单场景时，...
新闻行业
不同的页面，用户访问类型不一样，都可以做成不同的场景ID。用户自填 1、按照字母数字组合方式定义，建议使用首拼或英文与数字组合形式增强可读性。2、场景ID中不能含有英文冒号。3、场景ID不能为-102（内部预留值）。4、当推荐仅有单场景...
电商行业
不同的页面，用户访问类型不一样，都可以做成不同的场景ID。用户自填 1、按照字母数字组合方式定义，建议使用首拼或英文与数字组合形式增强可读性。2、场景ID中不能含有英文冒号。3、场景ID不能为-102（内部预留值）。4、当推荐仅有单场景...
非结构化分析
功能说明 向量分析实现原理是通过AI算法提取非结构化数据的特征，然后利用特征向量唯一标识非结构化数据，向量间的距离用于衡量非结构化数据之间的相似度。AnalyticDB PostgreSQL版 向量检索分析基于MPP查询架构构建，帮助用户实现基于SQL...
播放异常自主排查
通过如下命令或ffprobe命令行工具（工具地址）可以查询源文件的音频、视频编码格式等信息，可以用于分析产生异常的视频是否存在某类规律或特征：ffprobe"input.mp4"或 ffprobe"源视频地址"转码推荐 转码输出：建议转为H.264的MP4或HLS视频...
频次控制
对缓存资源生效：频次控制可以有效抑制同一个特征的客户端访问的数量，从而减少对您源站的请求压力。但命中缓存的请求是直接由 DCDN 响应给客户端，不会对您的源站造成压力，这部分命中缓存的请求如果您不希望使用频次控制，取消勾选即可。...
调整I2I算法策略，强化实时反馈的用户体验
如图：四、进行AB实验 如三中所述，示例1、示例2、示例3都可以达到实时反馈加强的用户体验，业务更加适合哪种形态，可以通过做实验的方法，直接对比线上的业务效果，最终做出决策。使用流程大致如下，具体如何使用实验平台可参考 实验参数...
播放异常自主排查
通过如下命令或ffprobe命令行工具（工具地址）可以查询源文件的音频、视频编码格式等信息，可以用于分析产生异常的视频是否存在某类规律或特征：ffprobe"input.mp4"或 ffprobe"源视频地址"转码推荐 转码输出：建议转为H.264的MP4或HLS视频...
播放异常自主排查
通过如下命令或ffprobe命令行工具（工具地址）可以查询源文件的音频、视频编码格式等信息，可以用于分析产生异常的视频是否存在某类规律或特征：ffprobe"input.mp4"或 ffprobe"源视频地址"转码推荐 转码输出：建议转为H.264的MP4或HLS视频...
事件分析
由用户上报或者系统采集，例如支付事件的支付金额 用户在采集管理平台的事件属性中做录入的属性 渠道属性 该属性作用于所有事件，查看各渠道来源的用户在应用内的行为特征及对某个指标的贡献 用户在采集管理平台的渠道属性中做录入的属性 ...
算法配置版功能详解
在标准化产品基础上，AIRec智能推荐也支持您针对排序阶段的模型，包括模型使用的特征、行为及样本等进行自定义，您可以在AIRec内置模板之上进行修改及自定义调优，以让算法模型符合您的业务需求，并提高推荐算法的业务效果。
预测
使用Designer中的传统数据挖掘算法得到的模型，如果没有同名配套的预测组件，通常都可以采用这个通用预测组件来做预测。该组件的输入为训练模型和预测数据，输出为预测结果。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置预测组件参数。方式...
OSS如何与RAM协同工作
企业内有多名员工或应用程序需要访问对象存储（以下简称OSS）的资源时，可以使用RAM服务做统一的权限管理，按需为他们分配不同的访问权限。在使用RAM管理阿里云产品的访问权限前，您需要了解云产品能与RAM的哪些功能结合使用，从而更好地...
配置监控信息
您可以在多方安全建模控制台，配置模型服务的监控采集规则，用于查看各节点的监控信息。操作步骤 登录多方安全建模控制台。在左侧导航栏，单击 服务监控。在 服务监控 页面，单击指定模型右侧的 新建配置。在 数据采集配置 页面，配置节点...
应用防护FAQ
无入侵 性能 消耗服务器性能 消耗WAF自身性能，对应用和源站无影响 漏洞修复 虚拟补丁，并能定位到漏洞利用的执行代码 虚拟补丁，只上报漏洞利用特征 0day防御 支持 基本不支持 RASP和WAF侧重点不同，您可以根据业务需求和场景选择使用，...
搜索增强
integer 用于索引INT类型数字，数字类型可以用于排序、范围查询等操作 long 用于索引LONG类型数字，数字类型可以用于排序、范围查询等操作 double 用于索引DOUBLE类型数字，数字类型可以用于排序、范围查询等操作 float 用于索引FLOAT类型...
数据视图
通过数据视图组件，您可以可视化地了解特征与标签列的分布情况及特征的特点，以便后续进行数据分析。该组件支持稀疏和稠密数据格式。本文为您介绍 Designer 提供的数据视图算法的参数配置方式及使用示例。组件配置 您可以使用以下任意一种...
偏分析场景的实践和优化
理论上表的分区数量越多越好，这样多个分区表可以做并行扫描。存储层更易做到水平扩展，存储千万条甚至上亿条数据。实际使用中建议一个分区表的数量在500w~5000w之间。选择合适的分区键 PolarDB-X 默认按照主键做分拆，主要为了降低分布式...
安全联邦学习-工作流FL
一、什么是安全联邦学习-工作流模式 功能介绍：通过工作流的模式，在原始数据不出域的前提下，通过交换各个参与方的算法训练的中间结果梯度、参数信息，或完全在密文条件下进行计算，从而发挥参与多方数据样本更丰富、更全面的优势，得出更...
人气模型
人气模型是什么 人气模型属于离线计算的模型，是淘宝搜索最基础的排序算法模型。人气模型会计算量化出每个商品的静态质量及受欢迎的程度的值，这个值称之为商品人气分。虽然人气模型来自淘宝搜索业务，但其实这个模型对于其他的搜索场景也...
什么是SmartMetrics？
SmartMetrics 是一款智能、易用、效果可视的Grafana智能告警插件，它能够学习指标的特征，并对未来一段时间内指标正常变化范围做出预测，生成上下基线。配合Grafana的告警配置，SmartMetrics 可以为您提供完整的指标智能监控解决方案。功能...
什么是SmartMetrics？
SmartMetrics 是一款智能、易用、效果可视的Grafana智能告警插件，它能够学习指标的特征，并对未来一段时间内指标正常变化范围做出预测，生成上下基线。配合Grafana的告警配置，SmartMetrics 可以为您提供完整的指标智能监控解决方案。功能...
基于向量分析的个性化推荐系统
insert into news(news_id,create_time,title,content,keywords,click_times,two_hour_click_times)values(1,now(),'什么是云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版','云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版是融合数据库、大数据技术于一体的云原生...
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