K均值聚类算法（K-Means）
本文介绍了K均值聚类算法（K-Means Clustering Algorithm，以下简称K-Means）相关内容。简介 K-Means算法是一种迭代求解的聚类分析算法。该算法原理为：先将数据分为K组，随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚...
HLL近似去重
那么在这之中，对于这n次伯努利试验，必然会有一个最大的抛掷次数k，意味着抛了k次才出现正面，称这个次数为k_max，代表抛了最多的次数。那么，伯努利试验容易得出有以下结论：n次伯努利过程的投掷次数都不大于k_max。n次伯努利过程，至少...
在Kubernetes集群中部署SchedulerX
如果要修改脚本，只需要在SchedulerX控制台重新编辑脚本，下次调度自动生效，从而提高了K8s Job的开发效率。同时，使用SchedulerX的K8s任务屏蔽了容器相关的细节，为不熟悉容器服务的用户提供便利。可视化任务编排 SchedulerX支持通过可视...
标签传递
例如：模板中资源A的标签是 k1:v1，调用 CreateStack 创建资源栈时指定了 k1:v2，则资源A最终的标签为 k1:v1。Terraform类型资源栈会使用资源栈的标签。例如：模板中资源A的标签是 k1:v1，调用 CreateStack 创建资源栈时指定了 k1:v2，则...
功能发布记录（2023年）
新增 ECS应用：动态日志配置 K8s应用：动态日志配置 支持自定义Volumes 支持在创建或部署应用时，通过配置自定义Volumes为Sidecar容器挂载数据卷，完善了K8s应用部署配置。新增 配置自定义Volumes 金丝雀发布融合全链路泳道 支持基于泳道...
K8s内核高可用架构
本文介绍了K8s节点部署架构、内核组件的部署拓扑图。K8s节点部署架构 针对3 Master部署架构 1 Master关机，Trident功能无影响 任意Worker关机，Trident功能无影响；2个或者2个以上Master关机，K8s管控能力不可用，已经创建并顺利运行的Pod...
ADP底座技术白皮书
命令行工具权限控制：ADP底座的K8s资源文件，天然配置了K8s的RBAC控制，最大限度地防止客户误删。网络安全：ADP底座提供的所有组件，默认不暴露对外访问方式，除非客户自己配置。灵活 可裁剪：参考底座部署架构，ADP底座的异构运维插件层，...
EDAS升级公告（2023年07月19日）
支持自定义Volumes：支持在创建或部署应用时，通过配置自定义Volumes为Sidecar容器挂载数据卷，完善了K8s应用部署配置。详细信息，请参见 配置自定义Volumes。金丝雀发布融合全链路泳道：支持基于泳道灰度策略进行全链路金丝雀发布。金丝雀...
功能特性
因此，基于对于金融级 PaaS 平台的理解和实践，SOFAStack 基于 K8s 的标准，通过 CRD 扩展了 K8s 的部署模型，并按照实际金融级发布的需求对产品界面流程做了定制，使金融级发布部署的最佳实践在容器应用服务中得以体现。应用服务 基于发布...
ListTagResources
返回结果显示，该资源组只绑定了 k1:v1 一个标签。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。请求参数 名称 类型 是否必选 示例值 描述 Action String...
ListTagResources
返回结果显示，该资源组只绑定了 k1:v1 一个标签。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。请求参数 名称 类型 是否必选 示例值 描述 Action String...
表结构变更
IndexName|Field|Type|Null|Key|Default|Extra|+-+-+-+-+-+-+-+|tbl1|k1|INT|No|true|N/A|k2|INT|No|true|N/A|k3|INT|No|true|N/A|rollup2|k2|INT|No|true|N/A|rollup1|k1|INT|No|true|N/A|k2|INT|No|true|N/A|+-+-+-+-+-+-...
通过SAG vCPE实现云上ACK与云下K8s集群互通
示例场景 某企业在自己的专有IDC环境部署了K8s集群，在阿里云平台某地域部署了ACK。该企业计划使用SAG vCPE产品将云上ACK和云下的K8s服务连通，实现资源互访。您可以在IDC内的一台实例（物理机或者虚拟机）中部署SAG vCPE镜像，使该实例...
K均值聚类
是 自动 自动 K-Means算法 elkan K-Means算法 其他参数 参数名 参数描述 模型结果 模型结果展示模型聚类效果以及聚类结果，其中“CH分数（即Calinski-Harabasz指标）”和“轮廓系数”反应聚类效果，值越大，说明聚类效果越好。
机器学习
聚类问题：提供K-Means算法实现聚类分析；关联分析：提供Apriori算法实现关联分析，解决如“啤酒与尿布”的关联问题；时序分析：提供ARIMA自回归移动平均模型预测时间序列数据的未来值；其他：数据降维如通过PCA主成分分析模型来提炼主因子...
产品功能
聚合器（Aggregator）、Cox风险比例回归模型（CoxPH）、深度学习（DeepLearning）、分布式随机森林（DRF）、梯度提升模型（GBM）、广义线性模型（GLM）、广义低阶模型（GLRM）、孤立森林（IF）、K均值聚类（K-means）、朴素贝叶斯模型...
Spark MLlib
场景 本示例将在DLA Serverless Spark中通过K-Means聚类算法，将以下数据分成两个族类，然后判断测试数据是否在族类中。0.0 0.0 0.0 0.1 0.1 0.1 0.2 0.2 0.2 9.0 9.0 9.0 9.1 9.1 9.1 9.2 9.2 9.2 前提条件 在DLA Serverless Spark中运行...
快速开始
更长的上下文：基于 FlashAttention 技术，将基座模型的上下文长度（Context Length）由 ChatGLM-6B 的 2K 扩展到了 32K，并在对话阶段使用 8K 的上下文长度训练，允许更多轮次的对话。但当前版本的 ChatGLM2-6B 对单轮超长文档的理解能力...
快速开始
更长的上下文：基于 FlashAttention 技术，将基座模型的上下文长度（Context Length）由 ChatGLM-6B 的 2K 扩展到了 32K，并在对话阶段使用 8K 的上下文长度训练，允许更多轮次的对话。但当前版本的 ChatGLM2-6B 对单轮超长文档的理解能力...
K均值聚类
质心初始化方法 支持 Random、First K、Uniform、K-Means+及 使用初始质心表 方法。最大迭代次数 取值范围为1~1000。收敛标准 迭代终止条件。初始随机种子 默认值为当前时间。如果 seed 为固定值，则聚类结果稳定。执行调优 核心数 默认为...
三方开源大语言模型
更长的上下文：基于 FlashAttention 技术，将基座模型的上下文长度（Context Length）由 ChatGLM-6B 的 2K 扩展到了 32K，并在对话阶段使用 8K 的上下文长度训练，允许更多轮次的对话。但当前版本的 ChatGLM2-6B 对单轮超长文档的理解能力...
使用成本优化功能实现降本增效
这时数据运维工程师小K向领导建言，他了解到MaxCompute推出了成本优化功能，马上打开MaxCompute控制台向领导展示了操作：进入成本优化页面。登录 MaxCompute控制台，在左上角选择地域后，在左侧导航栏，选择 成本管理>成本优化。在 成本...
隔离损坏的本地盘
背景信息 隔离损坏的本地盘仅支持大数据型实例，隔离损坏的本地盘系统事件包括以下事件：本地磁盘出现损坏告警（Disk:ErrorDetected）因系统维护隔离坏盘（SystemMaintenance.IsolateErrorDisk）因系统维护重启实例并隔离坏盘...
etcd
k8s集群的元数据库，存储了所有k8s的YAML元数据资源。功能特性 备份还原 功能简介：ADP底座的etcd备份任务会周期性自动运行。当k8s集群挂了以后，我们重新拉起并恢复该集群后，我们可以使用etcd备份还原集群挂了之前的元数据。备份etcd 在K...
Echarts K线图
本文介绍Echarts K线图的图表样式和配置面板的功能。图表样式 配置面板 搜索配置：单击 配置 面板右上角的 搜索配置，可在 搜索配置 面板中输入您需要搜索的配置项名称，快速定位到该配置项，系统支持模糊匹配。详情请参见 搜索资产配置。...
Echarts K线图
本文介绍Echarts K线图的图表样式和配置面板的功能。图表样式 样式面板 搜索配置：单击 样式 面板右上角的搜索配置项图标，可在搜索配置面板中输入您需要搜索的配置项名称，快速定位到该配置项，系统支持模糊匹配。详情请参见 搜索配置项。...
容器防护设置
云安全中心提供了容器K8s威胁检测和容器防逃逸等容器安全能力，您可以通过开启对应功能为您的容器运行环境提供安全防护。本文介绍容器防护设置支持的功能及如何设置相应功能。容器K8s威胁检测 容器K8s威胁检测能力支持实时检测正在运行的...
使用K8s原生方式创建EDAS应用
CloudApp是EDAS在云原生场景下推出的新一代应用模型，践行了原生K8s的设计理念。通过CRD方式，将EDAS多年来在微服务应用管理中的沉淀经验标准化，将K8s的Workload（工作负载）和EDAS应用相结合，让您可以通过原生方式管理EDAS应用。本文...
Aggregator机制
Override public boolean terminate(WorkerContext context,KmeansAggrValue value)throws IOException {/Calculate the new means to be the centroids(original sums)DenseMatrix newCentriods=calculateNewCentroids(value.sums,value....
机器学习（MADlib）
聚类问题：提供K-Means算法实现聚类分析。关联分析：提供Apriori算法实现关联分析，解决如“啤酒与尿布”的关联问题。时序分析：提供ARIMA自回归移动平均模型预测时间序列数据的未来值。其他：数据降维如通过PCA主成分分析模型来提炼主因子...
K-均值聚类
k-均值聚类（Kmeans）算法是非常基础且被大量使用的聚类算法。算法基本原理：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近它们的点进行归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。将样本集分为k个类别的算法描述...
ECS系统事件汇总
SystemMaintenance.IsolateErrorDisk 因系统维护隔离坏盘 严重 Instance:SystemMaintenance.IsolateErrorDisk:Inquiring：因系统维护隔离坏盘问询中 Instance:SystemMaintenance.IsolateErrorDisk:Executing：因系统维护隔离坏盘执行中 ...
使用Kubernetes事件中心监控GPU异常
本文介绍如何通过Kubernetes...通知方式配置完成后，在 全部告警事件 页面右上角单击 修改，选择 K8s GPU Xid告警，并在 K8s GPU Xid告警 下拉框中选择 短信。在 全部告警事件 页面，单击 保存。触发告警后，您会收到阿里云发出的告警短信。
向量召回评估
hitrate的具体计算方法为，假设真实trigger（u2i召回时为user，i2i召回时为item）的 关联item集合为M，而实际召回了top k个和trigger相似的items，若其中落在了 M 里的集合为 N，则top k hitrate为|N|/|M|。为了进行bad case study，组件...
基础术语
K 控制流平坦化（iOS）控制流平坦化是一种过程内控制流处理技术，能够打乱原有代码执行流程及函数调用关系，使代码逻辑变得混乱无序。旨在消除语义块间的前驱后继关系，提高算法理解成本。安全编译器内建多种平坦化实现，在处理目标程序时...
【安全漏洞通告及解决方案】【EDAS K8s 集群】关于...
在EDAS K8s集群中使用镜像方式部署，且 Tomcat Server.xml 配置文件中开启了 Tomcat AJP Connector的客户，需要进行漏洞修复工作。解决方案 在EDAS K8s集群中使用WAR包方式部署的客户，请通过Console/API方式重新部署应用即可。在EDAS K8s...
接口说明
印尼语 16k 支持 支持 不支持 不支持 不支持 电话客服（通用）8k 支持 支持 不支持 不支持 不支持 俄语 通用-俄语 16k 支持 支持 不支持 不支持 不支持 越南语 通用-越南语 16k 支持 支持 不支持 不支持 不支持 通用-越南语客服通用 8k ...
接口说明
印尼语 16k 支持 支持 不支持 不支持 不支持 电话客服（通用）8k 支持 支持 不支持 不支持 不支持 俄语 通用-俄语 16k 支持 支持 不支持 不支持 不支持 越南语 通用-越南语 16k 支持 支持 不支持 不支持 不支持 通用-越南语客服通用 8k ...
使用Gang scheduling
在最坏的情况下，所有作业都处于挂起状态，从而导致死锁。此情况下，调度器需要Gang scheduling策略。功能介绍 Gang scheduling策略可在并发系统中将多个相关联的进程调度到不同处理器上同时运行。最主要的原则是保证所有相关联的进程能够...
使用Gang scheduling
在最坏的情况下，所有作业都处于挂起状态，从而导致死锁。此情况下，调度器需要Gang scheduling策略。功能介绍 Gang scheduling策略可在并发系统中将多个相关联的进程调度到不同处理器上同时运行。最主要的原则是保证所有相关联的进程能够...
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