VAML协议接入指南
{uuid}"><section><avatar ai_action="true">动作code1"interrupt="true"/>动作code2"interrupt="true"/>动作code3"interrupt="false"/></avatar><frame>家用大功率吹风机，"/>不伤发快速干发。然后它的附加功能是速干的。...
ListQualityResultsByRule
IsPrediction Boolean false 是否为预测的结果。取值如下：true：是预测的结果。false：不是预测的结果。RuleName String 规则的名称。规则的名称。CheckerId Integer 7 校验器的ID。DiscreteCheck Boolean true 是否为离散校验。取值如下...
ListQualityResultsByEntity
IsPrediction Boolean true 是否为预测的结果。取值如下：true：是预测的结果。false：不是预测的结果。RuleName String 规则的名称。规则的名称。CheckerId Integer 7 校验器的ID。DiscreteCheck Boolean true 是否为离散校验。取值如下：...
配置规则：按模板（批量）
IsPrediction Boolean false 是否为预测的结果。取值如下：true：是预测的结果。false：不是预测的结果。RuleName String 规则的名称。规则的名称。CheckerId Integer 7 校验器的ID。DiscreteCheck Boolean true 是否为离散校验。取值如下...
Quick Audience智能实验室的模型训练次数是否有限制
解决方案 模型训练次数有限制，模型的最大训练次数为模型预测次数的1.2倍。例如，5次模型预测规格下，最多可进行6次训练。新建和更新模型均消耗训练次数。模型的预测次数是通过功能资源包来购买的，包括了品牌高潜预测、商品匹配推荐的功能...
类目预测功能介绍
什么是类目预测 搜索引擎效果优化在查询意图理解阶段有语义理解、命名实体识别、词权重分析、拼写纠错等手段，在排序阶段有文本相关度、人气模型、类目预测等手段。通过配置查询分析策略和调整排序公式，搜索效果优化有很大的提升空间，再...
K近邻
K近邻算法进行分类的原理是针对预测表的每行数据，从训练表中选择与其距离最近的K条记录，将这K条记录中类别数量最多的类，作为该行的类别。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置K近邻组件参数。方式一：可视化方式 在 Designer 工作...
使用Lindorm AI进行时序预测
背景信息 精准的时序预测是电商、物流、交通、旅游等业务的核心需求和基础能力。不同的场景一般涉及不同的预测标的，对预测的时间维度也有不同的要求。时序预测可以在涵盖各种场景的同时，提供更符合场景要求的时间维度，如天、小时和更细...
成本洞察概述
常见的规划方式是将部门规划到指定命名空间下，部门下的不同应用通过标签（Label）进行区分。在这种情况下，部门成本和应用成本实则是Pod成本在不同维度下的聚合体现。但如果通过直接聚合Pod估算成本来作为部门和应用成本，也可能无法满足...
查询分析概览
类目预测功能基本介绍 类目预测指的是对查询关键词意图和业务类目相关程度的预测，结合相关的排序表达式可以调整文档在结果中的排序。比如，搜索“手机”结果中有“手机”也有“手机壳”，根据类目预测可以分析出“数码产品”类目相关度...
ST_3DGridPath
range 路径规划范围。barriers 所有障碍物的网格开销。params 计算参数。params 支持的参数及取值为：algorithm：寻路算法 dij：DIjkstra算法。astar（默认）：A*算法。nb_astar：新双向A*算法。movement：移动方式 cross（默认）：只允许...
ST_3DGridPath
range 路径规划范围。barriers 所有障碍物的网格开销。params 计算参数。params 支持的参数及取值为：algorithm：寻路算法 dij：DIjkstra算法。astar（默认）：A*算法。nb_astar：新双向A*算法。movement：移动方式 cross（默认）：只允许...
使用EasyTransfer进行文本分类
本文以文本分类为例，为您介绍如何在PAI-DSW中使用EasyTransfer，包括启动训练、评估模型、预测模型及导出并部署模型。前提条件 已创建PAI-DSW实例，且该实例满足版本限制，详情请参见 创建及管理DSW实例 和 使用限制。说明 建议创建PAI-...
只用索引的扫描和覆盖索引
不过，本数据库的规划器当前面对这类情况时并不是很聪明。只有在索引中有查询所需要的所有 列 时，规划器才会考虑用只用索引的扫描来执行一个查询。在这个例子中，除了在 f(x)环境中之外，查询的其他部分不需要 x，但是规划器并不能意识到...
快速拉起基于PAI的X2I召回服务
用户可以在机器学习平台PAI上训练召回模型并预测召回数据，有很多召回模型的预测结果是符合X2I召回规范的。例如 PAI提供的协同过滤召回。本文档为您展示一个示例，在本例中，我们将准备一份X2I召回数据（假设数据表的表名为 aime_example_x...
服务调用参考
本文介绍自学习模型预测服务调用SDK接入说明。 说明 本服务目前属于公测阶段，您的服务会在每天凌晨零点被释放回收。如果您希望服务一直运行，请通过钉钉群（23109592）加入阿里云视觉智能开放平台咨询群联系我们。因公测阶段的机器资源...
实验管理
常见的指标：loss：损失，指的是模型预测结果与真实结果之间的差异。accuracy/precision/recall:精度指标。也可以通过勾选/取消勾选任务ID前的复选框，选择要进行指标对比的任务。当几个任务在某个指标的值比较相近时，可以点击直角坐标系...
基于多集群实现跨地域容灾和流量负载均衡
网络规划 在进行操作前，您需要对vSwitch、VPC和集群的网段、名称等信息进行规划，本文规划如下：说明 关于数据平面多集群地址规划的详细介绍，请参见 多集群网络规划。vSwich和VPC的网络规划 vSwitch网络规划 重要 为了避免使用CEN打通VPC...
局部异常因子异常检测
参数设置 预测结果列名 预测结果列的列名。距离度量方式 聚类使用的距离类型，默认为EUCLIDEAN。取值如下：EUCLIDEAN COSINE INNERPRODUCT CITYBLOCK JACCARD PEARSON 每组最大异常点数目 每组最大的异常点数目。最大异常点比例 算法检测...
启动Scrum项目
在一个迭代的周期内，有4个会议：迭代规划会 迭代规划会的目的是为本迭代安排需求，定义需求的优先级，澄清需求。迭代规划会在迭代的第一天举行，需要整个Scrum团队参与，业务方和用户代表也可能参会。在迭代规划会上，Product Owner对需求...
IForest异常检测
参数设置 预测结果列名 预测结果列的列名。每组最大异常点数目 每组最大的异常点数目。最大异常点比例 算法检测异常点的最大比例。每组最大样本数目 每组最大的样本数目。模型中树的棵数 模型中树的棵树，默认为100。异常评分阈值 当评分...
组织规划
权限体系规划 良好的身份和权限的规划能够确保只有授权的身份才能够在指定的条件下访问对应的云资源，明确身份并合理授权对于财务管理和成本管理十分重要。建议划分财务职能角色，降低管理成本，阻止未经授权的访问，保护云上资金和数据的...
One-Class SVM异常检测
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 您可以通过以下任意一种方式，配置One-Class SVM异常检测参数。方式一...
用显式JOIN子句控制规划器
我们可以在一定程度上用显式 JOIN 语法控制查询规划器。要明白为什么需要它，我们首先需要一些背景知识。在一个简单的连接查询中，例如：SELECT*FROM a,b,c WHERE a.id=b.id AND b.ref=c.id;规划器可以自由地按照任何顺序连接给定的表。...
业产技融合分层协作方案
这些诉求可以来自业务目标的规划拆解，可以来自客户的反馈，再通过原始诉求与产品主题和产品需求的连接，清楚的掌握产品团队的规划和技术团队的交付进度，还可以进行阶段性的总结分析，与产品团队、技术团队一起review产品技术是否很好的...
组件参考：所有组件汇总
序列标注预测（MaxCompute）（即将下线）该组件用来加载训练好的模型，对输入数据表进行预测，并产出预测结果。机器阅读理解预测 使用该组件对生成的机器阅读理解训练模型进行离线预测。BERT文本向量化（MaxCompute）（即将下线）该组件是...
x13_arima
背景信息 Arima全称为自回归积分滑动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model），是由博克思（Box）和詹金斯（Jenkins）于70年代初提出的著名时间序列预测方法，所以又称为box-jenkins模型、博克思-詹金斯法。...
x13_auto_arima
year Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 1949 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1950 11 12 13 14 15 start=1949.3，frequency=4 表示数据是4季/年，预测开始的日期是1953.02。year Qtr1 Qtr2 Qtr3 Qtr4 1949 1 2 1950 3 4 5 6 1951 7 ...
DAS Auto Scaling弹性能力
基于预测和机器学习的时序异常检测算法，目前的时序异常检测算法可提供周期性检测、转折点判定和连续异常区间识别等功能，目前对线上70w+的数据库实例进行1天后数据预测，误差小于5%的实例占比稳定在99%以上，并且预测14天之后的误差小于5%...
预测查询
功能说明 预测查询是指用户将文本、图片通过向量检索版内置的向量化模型生成向量，并通过文本或图片进行检索的查询方式。注：若您已有向量并直接将向量导入向量检索版实例中进行检索，请参考 向量查询。URL/vector-service/inference-query...
单值查询数据
无 见查询forecasting说明 abnormaldetect String 否 数据预测。无 见查询abnormaldetect说明 说明 一个查询中能够包含的子查询个数最多不超过200个。tags和filters都指定的场景下，后指定的过滤条件生效。关于limit、dpValue、downsample...
数据改变的可见性
这里需要小心，因为这些更改时间的顺序通常是不可预测的，一个影响多行的 SQL 命令可能以任何顺序访问这些行。类似地，一个行级 INSTEAD OF 触发器将会看见之前在同一个外层命令中 INSTEAD OF 触发器引发所作的数据更改。当一个行级 AFTER ...
流量防护规则适用场景
通常您可以事先预测一波热点商品，并对这些商品信息进行缓存“预热”，以便在出现大量访问时可以快速返回而不会都经过数据库。但每次大促都会涌现出一些“黑马”商品，这些“黑马”商品是无法事先预测的，没有被预热。当这些“黑马”商品...
使用EXPLAIN
选择正确的计划来匹配查询结构和数据的属性对于好的性能来说绝对是最关键的，因此系统包含了一个复杂的 规划器 来尝试选择好的计划。你可以使用EXPLAIN命令察看规划器为任何查询生成的查询计划。阅读查询计划是一门艺术，它要求一些经验来...
应用防护规则适用场景
配置自动重试规则 流量控制规则 场景说明 流量是随机、不可预测的，可能就在某一时间会出现流量洪峰，例如双十一零点的场景。然而系统的容量总是有限的，如果突如其来的流量超过了系统的承受能力，就可能会导致请求处理堆积、堆积的请求...
挑战和注意事项
业务优先 架构的性能规划始终是为业务服务的，需要依赖真实的业务需求展开，严谨的业务评估和预测是十分必要的，不能一味追求高性能。性能的权衡 设计业务系统时，平衡性能优化与其他制约因素是一个重点，主要因素如成本、稳定性、安全、可...
多分类评估
预测分类结果列 预测分类列，一般情况下，该参数的字段名为prediction_result。高级选项 如果选中 高级选项 复选框，则 预测结果概率列 参数生效。预测结果概率列 用于计算模型的logloss，且仅对随机森林模型有效，其他模型设置后可能会报...
算法说明
本文介绍预测算法的适用场景、参数配置等内容。算法简介 预测算法是基于Prophet预测模型中的原理进行研发的。Prophet将时序数据分解为趋势项、周期项和假日项，分别进行拟合与预测，最终整合为未来数据的预测结果。其中Prophet使用linear ...
创建时序预测作业
预测ID 时序预测作业会随时间推移进行持续预测，每次预测都有一个唯一的ID标识，即预测ID，格式为 Pred-{timestamp}，其中 {timestamp} 表示时序预测作业进行预测时的时间戳，精确到秒级。实体ID 通过选择实体ID，查看目标实体对应的时间...
CreateCampaign-创建预测式外呼活动
调用CreateCampaign在指定实例下创建预测式外呼活动。调试 您可以在OpenAPI Explorer中直接运行该接口，免去您计算签名的困扰。运行成功后，OpenAPI Explorer可以自动生成SDK代码示例。调试 授权信息 当前API暂无授权信息透出。请求参数 ...
- 产品推荐
- 这些文档可能帮助您