什么是工业大脑AICS
智能控制系统辨识，通过辨识建立数学模型估计表征系统行为重要参数，建立一个能模仿真实系统行为的模型，用当前可测量的系统的输入和输出预测系统设计智能控制器，辨识完成模型，可通过控制流程中的DT-MPC组件对系统智能控制；工业数据建模...
常见问题
分析预警功能包含辅助线、趋势线、预测和异常检测四种分析方式，其中趋势线、预测、异常检测仅适用于专业版。高级版是否支持报表使用分析功能？支持。且只有组织管理员才可以使用报表分析功能。高级版试用版为什么不能连接Hive数据源？您...
语音合成FAQ
当遇到不是词组的多音字，TTS语音合成转换的时候会根据上下文进行多音字的预测，并给出一个发音。长文本语音合成有调用限制吗？长文本语音合成功能提供了将超长文本（如千字或者万字）合成为语音二进制数据的功能。支持输出PCM、WAV和MP3...
通过Elasticsearch机器学习实现业务...智能检测和预测
用鼠标左键拖动时间控制条的左右边缘或移动时间控制条，选择需要进行异常检测的时间段。在页面右侧单击 预测，对未来进行预测。创建推理机器学习任务 训练航班延误预测任务 本操作通过回归算法训练一个监督机器学习任务，使用Kibana自带的...
机器阅读理解解决方案
区域 描述 ① 配置实验的预测数据集（使用 步骤一 中的验证数据集作为预测数据集），即配置 读OSS数据-3 组件的 OSS数据路径 参数为验证数据集在OSS Bucket中的存储路径。② 配置机器阅读理解模型预测的参数。机器阅读理解预测 组件的配置...
XGBoost
XGBoost(Extreme Gradient Boosting)，是一种高效的Gradient Boosting算法，集成算法的思路是迭代产生多个弱的学习器，然后将每个学习器的预测结果相加得到最终的预测结果，其在结构化数据处理方面具有较优良的性能。计算逻辑原理 XGBoost...
AICS实现对SISO非积分对象的稳定控制
本文通过一个冷热通向水管的流量和温度对象控制过程，为您介绍单入单出-非积分的仿真案例。背景信息 以下是一个简单的过程：有一个热水管和一个冷水管通向水箱，冷水和热水混合后从水箱流出。设定冷水管的流量是不可以人为改变的，但可以...
通过云控制API实现资源管理
为什么要用云控制API管理云资源 随着云计算服务业务越来越丰富，很多云厂商为客户提供的相关的API数量也多达上万个。而在云服务被集成过程中，客户/伙伴面对上万单点API往往无从下手。从“找到正确API”到“了解使用方式”再到“弄清楚上...
Quick BI组合图的智能洞察预测功能为什么在图表添加...
问题描述 Quick BI组合图的智能洞察预测功能为什么在图表添加过滤器后不显示预测结果。问题原因 预测功能需要至少14个数据点，这里加过滤器后点过少，不足预测所需数据的最低要求，所以没有结果。解决方案 过滤器选择大于等于14个数据点的...
人群预测
列表上方提示已用预测任务数/购买的预测任务数，为组织下所有空间的总和。新建任务将消耗可用预测任务数，执行失败的不计数。操作步骤：选择工作空间>用户洞察>复购预测>人群预测。单击右上角 新建任务，配置页面如下图所示。输入任务名称...
部署AHPA
容器服务 Kubernetes 版 支持AHPA（Advanced Horizontal Pod Autoscaler）弹性能力。AHPA可以根据历史数据进行...阿里云Prometheus监控提供一键安装AHPA组件功能，并提供开箱即用的专属监控大盘。详细信息，请参见 为AHPA开启Prometheus大盘。
部署AHPA
容器服务 Kubernetes 版 支持AHPA（Advanced Horizontal Pod Autoscaler）弹性能力。AHPA可以根据历史数据进行...阿里云Prometheus监控提供一键安装AHPA组件功能，并提供开箱即用的专属监控大盘。详细信息，请参见 为AHPA开启Prometheus大盘。
预测
回归模型的预测组件输出结果为predict_score列。预测输出字段说明：预测类型 predict_result predict_detail predict_score 二分类 预测标签 预测概率矩阵 预测标签的概率 多分类 预测标签 预测概率矩阵 预测标签的概率 回归-回归值 组件...
Quick BI散点图如何预测数据
概述 本文主要介绍Quick BI中哪些图表可以预测数据，以及如何设置数据预测功能。问题描述 仪表板中的散点图是否可以预测数据，如何设置？问题原因 散点图不支持预测数据，其他的图表有的可以支持预测数据。解决方案 1.散点图不支持数据预测...
Cava 类与对象
示例 定义一个名为 Example 的类，在入口函数中创建相应的对象 example，并访问其身上的成员 PI：class Example {/<== doublePI;Example(){ PI=3.1415926;} static int main(){ Example example=new Example();double a=example.PI;a的值为3...
Cava 类与对象
示例 定义一个名为 Example 的类，在入口函数中创建相应的对象 example，并访问其身上的成员 PI：class Example {/<== doublePI;Example(){ PI=3.1415926;} static int main(){ Example example=new Example();double a=example.PI;a的值为3...
创建时序预测作业
日志服务提供时序预测功能，用于对时序数据进行自动化、智能化的预测。您可以根据预测结果判断时序数据未来的走势，提前感知系统或者业务关键指标的状态。本文介绍创建时序预测作业的操作步骤。前提条件 已采集数据到Logstore或MetricStore...
控制台使用问题
本文介绍物联网平台控制台使用相关问题。类目 问题 功能入口 物联网平台控制台入口 设备管理 如何激活设备？是否支持在控制台直接更换产品和设备的所在地域？产品详情页面为什么没有功能定义页签 物联网平台公共实例下产品和设备突然消失了...
CPU拓扑感知调度
该策略能够对计算密集性负载，有效避免进程的物理核心争用及跨片内存访问，最大化利用碎片化CPU，在不改变硬件及虚拟机资源的前提下为密集计算型负载优化可用资源，进一步提升CPU使用率。关于CPU拓扑感知调度的实现原理，请参见 Practice ...
在ACK集群部署多租户任务调度管理
kubectl get pod-n user-a 预期输出：NAME READY STATUS RESTARTS AGE pi-8k5pn-8dn4k 1/1 Running 0 25s pi-8k5pn-lkdn5 1/1 Running 0 25s pi-8k5pn-s9cvm 1/1 Running 0 25s pi-8k5pn-tvw6c 1/1 Running 0 25s pi-8k5pn-wh9zv 1/1 ...
横向预测
横向回归模型的预测组件输出结果为predict_score列。横向聚类模型的预测组件输出结果为predict_result预测结果列。区别于预测组件，横向预测结果可支持单方预测与两方预测。横向预测输出字段说明：预测类型 predict_result predict_detail ...
离线批量预测
对于在左侧组件树中成对出现的训练和预测组件，训练完成后直接使用对应的预测组件进行数据的批量预测。对于没有独立预测组件的算法，训练完成后可以使用通用的预测组件进行数据的批量预测。重要 通用的预测组件可接收的模型格式是 ...
模型训练
完成了数据集的构建，就可以开始模型的训练了。...召回率（Recall）：对某一类别而言为正确预测为该类别的样本数与该类别的总样本数之比，对于整体而言为正确预测的样本数与所有类别的总样本数之比。F1值：为精确率和召回率的调和平均数。
模型训练
完成了数据集的构建，就可以开始模型的训练了。...召回率（Recall）：对某一类别而言为正确预测为该类别的样本数与该类别的总样本数之比，对于整体而言为正确预测的样本数与所有类别的总样本数之比。F1值：为精确率和召回率的调和平均数。
模型训练
文本关系抽取-模型训练。完成了数据集的构建，就...召回率（Recall）：对某一类别而言为正确预测为该类别的样本数与该类别的总样本数之比，对于整体而言为正确预测的样本数与所有类别的总样本数之比。F1值：为精确率和召回率的调和平均数。
全局搜索
本文介绍管理控制台的全局搜索功能。您可以在顶部导航条的搜索框，针对全控制台搜索以下几类信息：最近使用。未输入搜索条件时，为您提供最近访问过的控制台入口。控制台入口搜索。输入云产品的中文、英文名称或与产品相关的关键词，匹配...
模型训练
完成了数据集的构建，就可以开始模型的训练了。...召回率（Recall）：对某一类别而言为正确预测为该类别的样本数与该类别的总样本数之比，对于整体而言为正确预测的样本数与所有类别的总样本数之比。F1值：为精确率和召回率的调和平均数。
预测
本文为您介绍 Designer 提供的预测算法。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...
成本分析
天粒度的预测仅支持后付费的预测，月粒度的预测已支持预付费+后付费的预测；成本分析仅支持总金额的预测，不支持明细维度的预测；预测费用可能与实际费用不同，仅供参考。常见问题 Q：成本分析页面数据与摊销成本账单金额不一致？A：两个...
模型预测概述
部署模型主要是为了使用模型来进行新数据的预测。根据新数据预测的时效要求，预测任务分为两类：在线预测和离线预测。对于这两种需求，在Designer中都提供了相应的操作流程支持。在线预测 单模型部署在线服务 Designer工作流运行成功后，您...
工作原理
日志服务提供时序预测功能，用于对时序数据进行自动化、智能化的预测。您可以根据预测结果判断时序数据未来的走势，提前感知系统或者业务关键指标的状态。本文介绍时序预测的背景信息、功能、调度与执行场景、使用建议等信息。背景信息 ...
预测与异常检测函数
使用场景：计量数据的预测、网络流量的预测、财务数据的预测、以及具有一定规律的不同业务数据的预测。ts_anomaly_filter 针对批量曲线进行时序异常检测后，可以按照用户定义的异常模式来过滤异常检测的结果。能帮助用户快速找出异常的实例...
模型预测
背景信息 部署模型主要是为了使用模型来进行新数据的预测。按照新数据的预测时效要求，预测任务分为两类：离线预测和在线预测。对于两类需求，在Designer中都提供了对应的操作流程支持。离线预测 在 Designer 中，使用预测组件进行批量预测...
软测量校正
计算逻辑原理 当化验值校正确认信号从“校验中”变为“校验完毕”时：根据输入的年月日等时间点得到时间T，从IGate中读取T-K（即预测模型时间偏差）前后deltaT（即时间偏差上限）时间范围内的“预测值”历史数据，找到最接近T-K时刻的预测...
基于预测自动弹性伸缩
为了应对业务增长和数据库高负载所带来的性能挑战，数据库自治服务DAS提供基于预测的自动弹性伸缩策略，通过实例过去10天的历史数据预测未来24小时的性能指标，并在预测的性能指标达到阈值时主动提供扩容建议。前提条件 实例为如下版本：...
异步预测接口使用示例
这个文档介绍如何使用异步预测接口，进行模型预测的异步调用，支持更长文本的离线调用。创建异步调用 参考以下示例代码，通过 content 字段，传入长文本内容，NLP自学习平台会保存长文本，并进行异步模型预测。说明 content 字段支持的文本...
控制策略相关问题
修改控制策略后，控制策略为什么没生效？您在修改资产关联的控制策略后，需要通过堡垒机重新登录该资产才会生效。具体操作，请参见 运维概述。控制策略执行规则是什么？如果您添加的多条控制策略关联了同一主机或用户，在运维资产时，控制...
教育搜题
预测各⽂本⽚段的字段类型（题干描述、选项等等）；4.词权重分析：功能介绍：该功能主要分析了查询中每一个词在文本中的重要程度，并将其量化成权重，权重较低的词可能不会参与召回。这样可以避免当用户输入的查询词中包含一些权重低的词时...
流量防护规则适用场景
MSE流量防护就是一款借助流量控制、热点防护等模块，来提高应用高可用能力的产品。本文介绍各个流量防护规则以及适用的场景。不稳定场景 在生产环境中您可能遇到过以下不稳定的情况：大促时瞬间洪峰流量使得系统超出最大负载、Load飙高、...
复购预测概述
复购预测将基于用户既往购买行为记录，通过训练算法模型，预测用户在未来指定时间内复购的可能性，找到大量非品牌原核心人群的高复购概率人群，为业务圈选外机会人群补充，继而针对这些高复购概率人群进行重点运营，提升品牌复购率。...
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