线性可以做什么-线性可以做什么文档介绍内容-阿里云

岭回归预测

您可以使用岭回归预测组件做数值型变量的预测，包括房价预测、销售量预测、湿度预测等。本文为您介绍岭回归预测组件的配置方法。使用限制支持的计算引擎为MaxCompute、Flink或DLC。算法原理岭回归是一种专用于共线性数据分析的有偏估计...

灾备规划

识别这些要素之后，可以做如下计划：混合云容灾服务需要保护这3台服务器。阿里云上恢复时，需要将这3台服务器恢复在同一个VPC内。整机恢复后，为确保这个应用能够运行，必须确保恢复时使用与云下相同的IP地址。或者，确保在恢复完成后用...

如何高效使用IN查询

本文将介绍如何在 PolarDB-X 中做IN查询时，选择最佳的Values个数。功能介绍实际场景中经常需要根据一些常量指标做IN查询，其中IN的字段是分区键。例如在电商场景中，所有订单都会记录到订单表Order，此表按照订单ID进行拆分，一个买家...

滤波

指数线性对数多项式乘幂 FIR滤波：对输入信号做FIR滤波操作。算法采用的是低通FIR滤波，其原理是将输入信号中高于截止频率的频率成分滤除，只保留低于该截止频率的频率成分。低通FIR滤波器可以有效地滤除输入信号中高频成分，实现对...

JSON类型

当涉及很多键或元素时，JSON 对象比数组更适合于做包含或存在测试，因为它们不像数组，进行搜索时会进行内部优化，并且不需要被线性搜索。由于 JSON 的包含是嵌套的，因此一个恰当的查询可以跳过对子对象的显式选择。例如，假设我们在顶层...

导入与导出

您可以调大单次导入的批量插入条数及增加任务期望最大并发数，数据导入性能会随着导入压力的增加而线性增加。DataWorks导入数据至AnalyticDB MySQL集群时，为什么导入的目标表存在数据倾斜？当导入的目标表存在数据倾斜时，集群部分节点...

在IN查询中如何选择Values个数

本文将介绍如何在 PolarDB-X 1.0 中做IN查询时，选择最佳的Values个数。功能介绍实际场景中经常需要根据一些常量指标做IN查询，其中IN的字段是分区键。例如在电商场景中，所有订单都会记录到订单表Order，此表按照订单ID进行拆分，一个...

概述

同时助力SQL从业人员利用现有的SQL技能就可以应用机器学习，无需做数据迁移，实现机器学习的能力。使用说明 MaxCompute SQLML功能的使用流程如下：开通MaxCompute、DataWorks（基础版）及人工智能平台 PAI 服务（PAI（Studio、DSW、EAS）...

基本概念

控制台上的概念数学规划求解数学规划求解是优化求解器的一种类型，如线性规划（Linear Programing,LP）求解器是指可以用于求解线性规划问题，该问题的变量取值空间是线性连续的，目标函数和约束都是变量的线性关系。数学规划求解常见的...

Lasso回归预测

您可以使用该组件做一些数值型变量的预测，比如贷款额度预测、温度预测等。本文为您介绍Lasso回归预测组件的配置方法。使用限制支持的计算引擎为MaxCompute、Flink或DLC。算法原理 Lasso回归算法通过构造一个惩罚函数，得到一个较为精炼的...

工业边缘数采一体机接口文档

驱动可以运行于边缘一体机，也可以运行于边缘一体机外部。驱动编码（DriverCode）是驱动的编码系统，在项目中作为驱动的唯一标识符。连接（Connection）是驱动和工业现场通信设备的一个通信通道，数据采集、下行控制等功能均通过该通道实现...

组件画布操作

快捷键画布快捷键选中：鼠标点击多选：ctrl/cmd+鼠标点击操作菜单：鼠标右键全局搜索：ctrl/cmd+f 批量配置操作描述批量配置选中多个组件后，在右侧面板可以做如下批量配置。说明批量配置功能为7.0版本产品新增功能，请根据新版...

功能优势

SQL详解：CLOTHES_FEATURE_EXTRACT_V1 为商品特征提取的自定义函数，传入商品图片URL，提取商品特征向量，该向量可以用来做商品检索和属性提取。对于常用的人脸特征提取、文本特征提取BERT模型以及服装特征提取也已经内置分析型数据库...

组件参考：所有组件汇总

组件类型组件描述自定义组件自定义组件支持在AI资产管理中创建自定义组件，自定义组件创建成功后，您可以在Designer中将该组件与官方组件串联使用进行模型训练。源/目标读OSS数据该组件用来读取对象存储OSS Bucket路径下的文件或...

什么是PolarDB MySQL企业版

为什么选择PolarDB MySQL企业版您可以像使用MySQL一样使用 PolarDB MySQL版。此外，PolarDB MySQL版还有传统数据库不具备的优势：高性价比硬件压缩盘（Smart-SSD）在不降速的情况下实现高压缩比，存储成本降低40%。多个计算节点共享存储...

LightGBM算法

LightGBM可以减少数据对内存的使用、减少通信代价以及提升多机并行时的效率，在数据计算上实现线性加速。使用场景 LightGBM是一个算法框架，包括GBDT模型、随机森林和逻辑回归等模型。通常应用于二分类、多分类和排序等场景。例如：在个性...

通过文件管理优化性能

具体来看，当整张表的大小小于2.56TB时，会以256MB作为目标表文件大小，当表的大小介于2.56TB-10TB之间时，目标文件大小线性增长，当表的大小大于10TB后，以1GB作为目标表文件大小。需要注意的是，如果设置了表属性：delta.targetFileSize ...

使用数据实验室

分布模型数据量分布模型，包括随机、周期与线性。您可以自定义变化周期、最小值、最大值和抖动值。变化周期：数据量分布变化周期，支持秒、分钟、小时、天和周。最小值：每秒最小数据量。最大值：每秒最大数据量。抖动值：例如设置抖动 ...

偏最小二乘回归

是 2[1,99999999]是否归一化是否对训练数据做归一化处理。是是是否最大迭代次数奇异值分解乘幂法的最大迭代次数。是 500[1,10000]迭代截止条件乘幂法迭代截止条件中使用的收敛准则公差。是 1e-06[0,1]测试集比例测试模型的数据占总...

任务列表

A：任务进度百分比不是线性变化的，是根据不同的任务类型、用户的数据量、业务量、实例所处的宿主资源情况综合统计出来的。如果进度百分比长时间不动，一般都是后台正在进行比较耗时的步骤，例如跨机的数据迁移、备份、下载、大版本升级等...

任务列表

A：任务进度百分比不是线性变化的，是根据不同的任务类型、用户的数据量、业务量、实例所处的宿主资源情况综合统计出来的。如果进度百分比长时间不动，一般都是后台正在进行比较耗时的步骤，例如跨机的数据迁移、备份、下载、大版本升级等...

任务列表

A：任务进度百分比不是线性变化的，是根据不同的任务类型、用户的数据量、业务量、实例所处的宿主资源情况综合统计出来的。如果进度百分比长时间不动，一般都是后台正在进行比较耗时的步骤，例如跨机的数据迁移、备份、下载、大版本升级等...

概述

同时由于并行方式的多样化，可以适用于多种广泛而灵活的应用场景：海量数据分析场景在中等及更大规模数据量的情况下，分析类业务的报表查询SQL通常复杂且比较耗费时间，通过开启并行查询可以线性降低查询的响应时间。资源负载不均衡场景 ...

通用模型导出

支持接入的上游组件常规机器学习组件 GBDT二分类线性支持向量机逻辑回归二分类 GBDT回归线性回归 K均值聚类逻辑回归多分类朴素贝叶斯 PS系列组件 PS-SMART二分类 PS-SMART多分类 PS-SMART回归 PS线性回归可视化配置组件您可以在 ...

摊销成本

这个“量”可以是带宽、流量、通话、存储等可计量的量。分摊金额根据实际使用量进行分摊。摊销规则示例：示例场景1：自然月周期型/动态月周期型权益资产分摊新购：客户新购SLS包月计划资源包，总金额1200元，订单号A001，购买日期为2021....