坐席工作台
即：先匹配和外呼号码相同归属地的主叫号码进行外呼，当可用的外呼号码列表中没有相同归属地的号码时，降级匹配同省的主叫号码，如果依旧匹配不到，将随机选择；这样可以很大的提高外呼接通率；选择指定号码，就会使用选择后的号码进行外呼...
坐席工作台
即：先匹配和外呼号码相同归属地的主叫号码进行外呼，当可用的外呼号码列表中没有相同归属地的号码时，降级匹配同省的主叫号码，如果依旧匹配不到，将随机选择；这样可以很大的提高外呼接通率；选择指定号码，就会使用选择后的号码进行外呼...
支持的数据脱敏算法
身份证映射替换 行政区划随机码表 敏感类型：个人敏感 企业敏感 设备敏感 适用场景：数据存储 数据分享 身份证随机替换 行政区划随机码表 军官证随机替换 种类编码随机码表 护照随机替换 用途字段随机码 港澳通行证随机替换 用途字段随机码...
测试模型
属性列名 类型 长度 field0 string 100 field1 string 100 field2 string 100 field3 string 100 field4 string 100 分区数量 表格存储的自动负载均衡机制能够根据表下各个分区的数据量、访问压力对数据分区进行动态的分裂，该过程不需要...
HTTPS安全加速设置
如果证书正确，则会生成一个随机数（密钥），并用公钥随机数进行加密，传输给服务端。如果证书不正确，则SSL握手失败。说明 正确性包括：证书未过期、发行服务器证书的CA可靠、发行者证书的公钥能够正确解开服务器证书的发行者的数字签名、...
API详情
',doc_tag_codes=['471d*3427','471d*3428'],#指定标签范围进行检索 doc_reference_type=Application.DocReferenceType.simple,#返回结果中不包含角标 has_thoughts=True#开启检索过程信息返回结果)if response.status_code!HTTPStatus.OK:...
测试数据构建
数据管理DMS的测试数据构建功能拥有强大的算法引擎，支持批量生成各类随机值、地区名、虚拟IP地址等信息，可以大大减轻准备测试数据的负担。本文介绍构建测试数据的方法。前提条件 支持的数据库类型：MySQL：RDS MySQL、PolarDB MySQL版、...
API详情
注意：如果top_k的值大于100，top_k将采用默认值100 seed int 1234 生成时，随机数的种子，用于控制模型生成的随机性。如果使用相同的种子，每次运行生成的结果都将相同；当需要复现模型的生成结果时，可以使用相同的种子。seed参数支持无...
梯度提升决策树
否 3[0,100]分割样本下限 树生长过程中早停止的阈值。如果当前节点的不纯度高于阈值，节点将分裂。否 2[0,10000]叶节点所需样本下限 分支所需要的样本下限。否 1 采样率 用于拟合各个基础学习者的样本比例。否 1.0[0,1]测试集比例 测试模型...
API详情
ApplicationParam param=ApplicationParam.builder().appId(APP_ID).prompt("杭州的天气怎么样")/传递业务参数.bizParams(JsonUtils.parse(bizParams))/开启插件调用过程返回结果.hasThoughts(true).build();Application application=new ...
安全加速
如果证书正确，则会生成一个随机数（密钥），并用公钥对随机数进行加密，传输给服务端。如果证书不正确，则SSL握手失败。说明 正确性包括：证书未过期；发行服务器证书的CA可靠；发行者证书的公钥能够正确解开服务器证书的发行者的数字签名...
创建压测场景
统一随机定时器的停顿时长为延迟基准所设的固定停顿时间加上可变跨度所设时间范围内的随机值。各随机值出现的概率相等。高斯定时器：高斯定时器与统一随机定时器类似，同样用于设置停顿时长，可设置 延迟基准 和 可变跨度。若要求随机停顿...
离线活体检测SDK
目前离线活体检测SDK支持静默活体检测、单个随机动作活体检测、两个随机动作活体检测、指定动作活体检测。人脸图片采集 经过交互式活体判断之后，采集并输出高质量人脸图片。人脸1:1比对 离线活体SDK提供基于客户端的1:1比对能力，通过SDK...
版本发布说明
优化定时任务使用随机线程池bucket，防止占满单个bucket的线程。优化load data在私有协议下的性能。优化TTL表预分区的逻辑。优化pause/cancel/rollback rebalance ddl的中断逻辑。优化TTL表的归档定时任务。优化同一tablegroup中表数量过多...
重试和死信
重试策略 重试策略即任务处理过程中出现失败时的重试方式，当前重试策略支持退避重试和指数衰减重试。退避重试（默认）：最大重试3次，每次重试的时间间隔为10秒到20秒之间的随机值。指数衰减重试：最大重试176次，每次重试的时间间隔指数...
重试和死信
重试策略 重试策略即任务处理过程中出现失败时的重试方式，当前重试策略支持退避重试和指数衰减重试。退避重试（默认）：最大重试3次，每次重试的时间间隔为10秒到20秒之间的随机值。指数衰减重试：最大重试176次，每次重试的时间间隔指数...
重试和死信
重试策略 重试策略即任务处理过程中出现失败时的重试方式，当前重试策略支持退避重试和指数衰减重试。退避重试（默认）：最大重试3次，每次重试的时间间隔为10秒到20秒之间的随机值。指数衰减重试：最大重试176次，每次重试的时间间隔指数...
检索增强应用
50 Parameters.Seed int 否 生成时使用的随机数种子，用户控制模型生成内容的随机性。seed支持无符号64位整数，默认值为1234。在使用seed时，模型将尽可能生成相同或相似的结果，但目前不保证每次生成的结果完全相同。65535 Parameters....
插件调用详细说明
top_p（可选）float 0.5 生成过程中核采样方法概率阈值，例如，取值为0.8时，仅保留概率加起来大于等于0.8的最可能token的最小集合作为候选集。取值范围为(0,1.0)，取值越大，生成的随机性越高；取值越低，生成的确定性越高。stream（可选...
重试和死信
重试策略 重试策略即任务处理过程中出现失败时的重试方式，当前重试策略支持退避重试和指数衰减重试。退避重试（默认）：最大重试3次，每次重试的时间间隔为10秒到20秒之间的随机值。指数衰减重试：最大重试176次，每次重试的时间间隔指数...
重试和死信
重试策略 重试策略即任务处理过程中出现失败时的重试方式，当前重试策略支持退避重试和指数衰减重试。退避重试（默认）：最大重试3次，每次重试的时间间隔为10秒到20秒之间的随机值。指数衰减重试：最大重试176次，每次重试的时间间隔指数...
API详情
在这一过程中，文本将被转换为语言模型可以处理的token序列。Token是模型用来表示自然语言文本的基本单位，可以直观的理解为“字”或“词”。对于中文文本来说，1个token通常对应一个汉字；对于英文文本来说，1个token通常对应3至4个字母或...
API详情
在这一过程中，文本将被转换为语言模型可以处理的token序列。Token是模型用来表示自然语言文本的基本单位，可以直观的理解为“字”或“词”。对于中文文本来说，1个token通常对应一个汉字；对于英文文本来说，1个token通常对应3至4个字母或...
API详情
在这一过程中，文本将被转换为语言模型可以处理的token序列。Token是模型用来表示自然语言文本的基本单位，可以直观的理解为“字”或“词”。对于中文文本来说，1个token通常对应一个汉字；对于英文文本来说，1个token通常对应3至4个字母或...
产品功能
当前版本支持的机器学习模型包括：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...
API详情
在这一过程中，文本将被转换为语言模型可以处理的token序列。Token是模型用来表示自然语言文本的基本单位，可以直观的理解为“字”或“词”。对于中文文本来说，1个token通常对应一个汉字；对于英文文本来说，1个token通常对应3至4个字母或...
API详情
在这一过程中，文本将被转换为语言模型可以处理的token序列。Token是模型用来表示自然语言文本的基本单位，可以直观地理解为“字”或“词”。对于中文，一个token对应1.8到2个汉字，例如“通义千问大语言模型”，转换为token后为：["通",...
条件随机场
条件随机场CRF（conditional random field）是给定一组输入随机变量条件下，另一组输出随机变量条件的概率分布模型，其特点是假设输出随机变量构成马尔可夫随机场。条件随机场可用于不同的预测问题，主要应用于标注问题中，其中最典型的是...
API详情
在这一过程中，文本将被转换为语言模型可以处理的token序列。Token是模型用来表示自然语言文本的基本单位，可以直观的理解为“字”或“词”。对于中文文本来说，1个token通常对应一个汉字；对于英文文本来说，1个token通常对应3至4个字母或...
API详情
在这一过程中，文本将被转换为语言模型可以处理的token序列。Token是模型用来表示自然语言文本的基本单位，可以直观的理解为“字”或“词”。对于中文文本来说，1个token通常对应一个汉字；对于英文文本来说，1个token通常对应3至4个字母或...
产品整体介绍
概述 AnalyticDB PostgreSQL版 支持JDBC/ODBC连接，支持SQL 2003语法标准，兼容PostgreSQL，Greenplum，和部分Oracle语法，同时提供PL/pgSQL存储过程。另外在SQL基础上，支持Apache MADLib机器学习，PostGIS地理位置分析，以及JSON/JSONB半...
条件控制-随机多分支组件
随机多分支组件用于将上游的人群按指定比例随机拆分成多个人群，对不同人群执行不同的分支操作。例如：对上游的人群中的随机40%发邮件，其余的60%发短信。将随机多分支组件拖动到画布上，成为流程中的节点。单击随机多分支节点，在右侧弹出...
AutoML使用限制及规格
AutoML的使用限制以及规格，包括当前支持的地域，支持的搜索算法TPE、GridSearch（网络搜索）、Random（随机搜索）、Evolution（演化算法）、GP（贝叶斯优化）、PBT（异步优化算法），以及对应的应用场景。支持地域（region）当前AutoML...
Datagen
背景信息 Datagen是主要用于调试的连接器，可以周期性地生成Datagen源表对应类型的随机数据。如果您在开发或测试时，需要使用一些测试数据来快速验证业务逻辑，您可以使用Datagen连接器来生成随机数据。Datagen支持计算列语法 Computed ...
性能测试工具-图形工具
workload-a：随机读+随机写混合，50:50，zipfan。workload-b：随机读+随机写混合，95:5，zipfan。workload-c：只读，zipfan。workload-d：随机读+随机写混合，95:5，latest。workload-e：范围读+随机写混合，95:5，zipfian。workload-f：...
随机森林
本文为您介绍随机森林组件。功能说明 随机森林组件支持使用随机森林算法对分类或回归问题进行建模。随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习...
随机采样
随机采样算法组件按照给定的比例或者数目，对输入进行随机采样，每次采样是各自独立的。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置随机采样组件参数。方式一：可视化方式 在随机采样工作流页面配置组件参数。页签 参数 描述 参数设置 采样...
性能测试工具-图形工具
workload-a：随机读+随机写混合，50:50，zipfan。workload-b：随机读+随机写混合，95:5，zipfan。workload-c：只读，zipfan。workload-d：随机读+随机写混合，95:5，latest。workload-e：范围读+随机写混合，95:5，zipfian。workload-f：...
API详情
'}]response=Generation.call(model="qwen-turbo",messages=messages,#设置随机数种子seed，如果没有设置，则随机数种子默认为1234 seed=random.randint(1,10000),#将输出设置为"message"格式 result_format='message')if response.status_...
API详情
'}]response=Generation.call(model="qwen-turbo",messages=messages,#设置随机数种子seed，如果没有设置，则随机数种子默认为1234 seed=random.randint(1,10000),#将输出设置为"message"格式 result_format='message')if response.status_...
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