向量计算函数
向量缩放函数 vector_scale(array(double)vector1,double alpha)vector_scale(varchar vector1,double alpha)结合向量的加减法和向量的缩放，可以做任何线性变换。cosine_similarity 函数 计算 x 的余弦相似度。使用示例 查询和分析语句*|...
单波段拉伸
说明 Gamma校正是一种用于调整图像亮度和对比度的非线性变换技术，可以纠正由于显示设备的不一致性而导致的图像亮度失真问题。后期效果 辉光 强度：设置辉光的强度值，范围为0~5。半径：设置辉光的半径大小，范围为0~1。阈值：设置辉光的...
PolarDB并行查询
在join的表集合中，寻找一个可以做逻辑分片的表做拆分，如果3个表都不足以拆分足够多的分片，那就选最多的表，比如这里选择了t2，它可能拆出12个分片，但仍然无法满足并行度16的要求，导致有4个worker读不到数据而idle。聚集操作先在worker...
产品概述
代理层不仅可以做安全认证、保护和会话保持，还可以解析SQL，把写操作发送到主节点，把读操作均衡地分发到多个只读节点，实现自动的读写分离。计算节点 一写多读集群内有一个读写节点以及多个只读节点，多主集群（仅MySQL版支持）内可支持...
AutoML使用限制及规格
它可以处理复杂、非线性、高纬度且计算代价较大的问题。TPE的缺点是无法发现不同参数之间的联系。参考文献：Algorithms for Hyper-Parameter Optimization GridSearch：网格搜索算法，将所搜空间均匀分成网格，然后遍历所有可能的组合来...
块存储FAQ
性能测试问题 可以使用什么工具测试块存储性能？为什么用FIO测试性能时，会导致实例宕机？如何测试ESSD云盘的性能？SSD云盘问题 SSD云盘具备怎样的I/O性能？SSD云盘适用于哪些应用场景？是否支持将原普通云盘更换成SSD云盘？如何购买SSD云...
语音识别FAQ
可以在 智能语音交互控制台 中项目功能配置里查看具体的模型种类，目前有8k和16k两种采样率的模型，每个采样率下面又有多个领域模型，可以按需选择。语音识别是否可以混合识别极少量英文单词和字母？可以的，中文普通话模型支持对中英文...
常见问题
多类目情况下，任务整体分成两部分，一部分是单类目doc个数小于100万（默认阈值，可配置）的类目，另一部分是单类目doc个数大于100万的类目，所有小于100万的类目会一起用线性的方法进行检索，要加快这部分的速度，可以设置如下两个命令行...
调用链采样配置最佳实践
调整采样是目前解决这类问题最高效且主流的方式，但具体配置什么样的采样策略，能够在可控的资源开销和费用成本内，最大程度保证错、慢、异常等链路被采集，从而最大限度保障性能监控和问题排查的使用需求。本文将重点围绕不同业务场景下...
ALTER TABLE
当被设置为一个负值（必须大于等于-1）时，ANALYZE 将假定可区分非空值的数量与表的尺寸成线性比例，确切的计数由估计的表尺寸乘以给定数字的绝对值计算得到。例如，值-1 表示该列中所有的值都是可区分的，而值-0.5 则表示每一个值平均出现...
特征编码
特征编码是将非线性特征通过GBDT编码成线性特征。功能介绍 特征编码由决策树和Ensemble算法挖掘新特征的一种策略，特征来自一个或多个特征组成的决策树叶子结点的one-hot结果。例如，下图有三棵树，共有12个叶子结点。根据树的顺序依次编码...
RGB色彩
说明 Gamma校正是一种非线性变换技术，用于调整图像的亮度和对比度。它可以纠正由于显示设备的不一致性而导致的图像亮度失真问题。后期效果 辉光 强度：设置辉光的强度值，范围为0~5。半径：设置辉光的半径大小，范围为0~1。阈值：设置辉光...
组件参考：所有组件汇总
推荐方法 FM算法 FM（Factorization Machine）算法兼顾特征之间的相互作用，是一种非线性模型，适用于电商、广告及直播的推荐场景。ALS矩阵分解 交替最小二乘ALS（Alternating Least Squares）算法的原理是对稀疏矩阵进行模型分解，评估...
新手入门路径
如果您是新手，建议您可以通过以下路径快速了解求解器能做什么，然后根据学习案例来学习概念和开发。新手入门学习路径 步骤1.浏览案例 快速浏览 什么是优化求解器 和 线性规划-专题多篇，了解求解器的作用，了解产品能解决什么问题。步骤2....
线性回归
线性回归模型具有简单、易于理解和解释的特点，同时可以通过多项式扩展等方法处理非线性数据，具有较高的泛化能力和预测准确率。但是，线性回归模型对于离群点、噪声数据和非线性关系的数据比较敏感，需要进行特征标准化和正则化处理。组件...
光伏发电异常检测提效
例如：如下图所示：光伏发电系统的P-T曲线具有强烈的非线性，在光线充足、电池无故障的情况下，其几何形态近似于一个开口向下的马蹄形抛物线。该抛物线顶点对应的功率即为该日最大输出功率点。正常状态下P-T曲线：如下图所示：当出现外界...
文本与段落格式
关联内容格式 知识内容之前通常存在一些非线性的联系，这个时候我们可以通过关联的方式，在一个在线文档中关联另一个已有的内容，避免同时维护多份同样的内容。关联内容包含：云效知识库文档、文件夹、文件，与云效任务、日程、文件、...
基于非认证的模组开发
云端解绑与恢复出厂默认设置 设备被解绑后，云端会下发一个解绑事件通知：{"identifier":"awss.BindNotify","value":{"Operation":"Unbind"}} 设备收到此消息可以做重置配网、清空本地数据等处理。如果通过App将设备恢复出厂默认设置，云端...
逻辑回归
计算逻辑原理 逻辑回归的思路是，先拟合决策边界（不局限于线性，还可以是多项式），再建立这个边界与分类的概率联系，从而得到了二分类情况下的概率。本质是假设数据服从这个分布，然后使用极大似然估计做参数的估计。参数说明 IN端口 ...
营销活动概述
所有任务皆从营销活动的视角出发，助力企业看清营销活动的全貌，实现什么时候做什么活动，什么活动打什么人群，什么人群用什么策略，什么策略有什么结果的一盘棋统一操控。主活动与子活动 营销活动管理的对象分为两种：当需要围绕某个主题...
归因分析
线性归因可以将功劳平均分配给业务路径中的各个阶段，适用于企业期望在整个销售周期内保持与客户的联系，并维持品牌认知度的公司，各待归因事件在转化前起到相同的作用。线性归因模型容易将价值比较高的渠道效果“平均”，如电商购物场景中...
营销活动概述
所有任务皆从营销活动的视角出发，助力企业看清营销活动的全貌，实现什么时候做什么活动，什么活动打什么人群，什么人群用什么策略，什么策略有什么结果的一盘棋统一操控。主活动与子活动 营销活动管理的对象分为两种：当需要围绕某个主题...
常见问题FAQ
A：云数据库专属集群MyBase 是由多台主机（底层服务器，如ECS I2服务器、神龙服务器）组成的集群，不同地域间不可以做集群，一个 云数据库专属集群MyBase 只能位于一个地域。Q：云数据库专属集群MyBase，是不是可以指定主机部署数据库实例...
历史版本下载
提供了线性规划问题的 primal-dual feasible solution.算法性能提升与bug修复。V0.25.1下载 发布时间：2023.08.16 Linux linux64x86 文件：mindopt-install-linux64x86-0.25.1.sh 同意协议并下载 linux64aarch 文件：mindopt-install-linux...
设置解析前需要准备什么？
CNAME记录的 记录值 是一个域名（也称 别名）而非IP地址，它可以实现将域名指向另一个域名（别名），再由另一个域名（别名）提供 IP 地址服务。邮箱应用 对于邮箱应用而言，域名解析主要是应用MX记录类型,但是完整的创建邮箱，还需要同时...
Quick BI群空间和个人空间有什么区别
问题描述 刚刚购买Quick BI高级版，应该在个人空间做报表，还是群空间做报表，两者有什么区别 解决方案 Quick BI开发报表的入口，被称为工作空间，工作空间分为群空间和个人空间。二者区别如下：个人空间在添加到组织中后，每个非阅览者...
GBDT回归
梯度渐进回归树GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一种迭代决策树算法，适用于线性及非线性回归场景。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置GBDT回归组件参数。方式一：可视化方式 在 Designer 工作流页面配置组件参数。页签 ...
解析设置类常见问题总结
设置解析前，需要做什么准备？答：域名解析主要是将域名指向服务器IP地址，所以您需要提前准备域名、服务器IP地址即可。详情可参考 设置解析前需要准备什么？想搭建网站，云解析DNS提供建站服务吗？答：云解析DNS产品提供的是域名解析服务...
技术原理
PolarDB-X 1.0 控制台上创建 PolarDB-X 1.0 数据库时，在选定一个数据库实例的情况下，可以选择将底层数据库实例下的一个逻辑数据库直接引入 PolarDB-X 1.0 做读写分离，不需要做数据迁移。分布式事务 分布式事务通常使用二阶段提交来保证...
功能优势
为了让您对非结构化数据拥有更多的自主控制权，您可以把非结构化数据保存在OSS或者图片服务器上（下图使用OSS），非结构化数据的保存地址即URL存储在分析型数据库MySQL版中，整体架构如下所示。通过分析型数据库MySQL版控制台注册特征提取...
多值数据查询
重要 在域查询信息中，aggregator 是必要条款，但是可以通过 none 来指明不做聚合运算。但是，TSDB多值模型不支持在同一个查询中有的域做聚合，有的域不做聚合。插值 如果某条时间线某个精度区间没有值且没有使用 fill policy 进行填值，而...
LOAD
如果该文件已经被载入，这个命令什么也不会做。只要调用包含C函数的共享库文件中的一个函数，这些共享库文件就会被自动载入。因此，一次显式的 LOAD 通常只在载入一个通过“钩子”修改服务器行为而不是提供一组函数的库时需要。库文件名...
单值查询数据
avg 平均值 线性插值（斜率拟合）count 数据点数 插0 mimmin 最小值 插最大值 mimmax 最大值 插最小值 min 最小值 线性插值 max 最大值 线性插值 none 不做计算 插0 sum 求和 线性插值 zimsum 求和 插0 Filters说明 有以下两种方法可以指定...
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...
偏最小二乘回归
功能说明 偏最小二乘回归是通过投影分别将预测变量和观测变量投影到一个新空间，来寻找一个线性回归模型。偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法，特别当两组变量的个数很多，且都存在多重相关性，而观测数据的数量（样本量）又...
DLF数据探索快速入门-淘宝用户行为分析
demo`.`user_log` GROUP BY date,day_of_week ORDER BY date 分析结果如下：（由于数据集经过裁剪，对于工作日和非工作日的结果有失真）最后，我们结合商品表，分析出数据集中最受欢迎的是个商品品类-销售最多的品类耗时1分10秒 SELECT ...
机器学习开发示例
已使用OSS管理控制台创建 非系统目录存储空间，详情请参见 控制台创建存储空间。警告 首次使用DDI产品创建的Bucket为系统目录Bucket，不建议存放数据，您需要再创建一个Bucket来读写数据。说明 DDI访问OSS路径结构：oss:/BucketName/Object...
依赖关系
配置调度依赖前您需先了解以下内容 什么是调度依赖 为什么要设置调度依赖 DataWorks上如何设置调度依赖？哪些场景不支持设置调度依赖？不需要依赖的表如何删除？调度依赖配置常见问题 提交节点报错：当前节点依赖的父节点输出名不存在 提交...
基本概念
当有多个算法工程师做召回或者排序实验的时候，我们可以通过划分实验组，可以让他们相互自己不干涉。每个实验组中，一般都会有多个实验。例如下面我们配置了swing、etrec两个实验，而dssm还在测试中，因此流量占比设置为“0%”,但是出于...
数据采集2.0
行为数据上报给用户带来什么好处？可以了解终端用户对搜索结果的反应（浏览、点击、停留、点赞、分享、收藏、购买等行为），从而为优化搜索效果提供指引方向。可以在搜索应用的数据统计功能中，看到为该应用统计的各种搜索报表（如PV,IPV,...
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