MLP二分类/MLP多分类/MLP回归
多层感知机是一种前馈神经网络，通过多个神经元的组合对输入特征进行非线性变换和特征提取，最终输出一个连续的预测结果。在训练过程中，利用反向传播算法（Backpropagation）和梯度下降算法（Gradient Descent）来优化模型参数，以最小化...
横向MLP二分类/MLP多分类/MLP回归
多层感知机是一种前馈神经网络，通过多个神经元的组合对输入特征进行非线性变换和特征提取，最终输出一个连续的预测结果。在训练过程中，利用反向传播算法（Backpropagation）和梯度下降算法（Gradient Descent）来优化模型参数，以最小化...
基本概念
分片 每个 Tair 集群实例都是由多个分片组成的。同时取决于 Tair 的实例类型，若为 高可用 类型，则每个分片会由主、备节点组成。例如某集群实例规格为8 GB（4分片，每分片2 GB）、实例类型为 高可用，则该集群实例由4个分片组成，每个分片...
基本概念
分片 每个 Redis 集群实例都是由多个分片组成的。同时取决于 Redis 的实例类型，若为 高可用 类型，则每个分片会由主、备节点组成。例如某集群实例规格为8 GB（4分片，每分片2 GB）、实例类型为 高可用，则该集群实例由4个分片组成，每个分...
读取优化
Result[]re=table.get(List<Get>gets)大scan缓存是否设置合理 scan一次性需求从服务端返回大量的数据，客户端发起一次请求，服务端会分多批次返回客户端，这样的设计是避免一次性传输较多的数据给服务端及客户端有较大的压力。目前数据会...
PushMessageToiOS-推送消息给iOS设备
可取值：DEVICE：根据设备推送 ACCOUNT：根据账号推送 ALIAS：根据别名推送 TAG：根据标签推送 ALL：推送给全部设备 ALL TargetValue string 是 根据 Target 来设定，多个值使用逗号分隔，超过限制需要分多次推送。Target=DEVICE，值如 ...
PushNoticeToAndroid-推送通知给Android设备
可取值：DEVICE：根据设备推送 ACCOUNT：根据账号推送 ALIAS：根据别名推送 TAG：根据标签推送 ALL：推送给全部设备 ALL TargetValue string 是 根据 Target 来设定，多个值使用逗号分隔，超过限制需要分多次推送。Target=DEVICE，值如 ...
PushMessageToAndroid-推送消息给Android设备
可取值：DEVICE：根据设备推送 ACCOUNT：根据账号推送 ALIAS：根据别名推送 TAG：根据标签推送 ALL：推送给全部设备 ALL TargetValue string 是 根据 Target 来设定，多个值使用逗号分隔，超过限制需要分多次推送。Target=DEVICE，值如 ...
控制文本搜索
即，它们考虑查询词在文档中出现得有多频繁，文档中的词有多接近，以及词出现的文档部分有多重要。不过，相关性的概念是模糊的并且与应用非常相关。不同的应用可能要求额外的信息用于排名，例如，文档修改时间。内建的排名函数只是例子。你...
分段多项式回归
本文为您介绍分段多项式回归组件。功能说明 分段多项式回归是分段进行分析因变量和多个自变量之间的线性关系模型。计算逻辑原理 分段多项式：通过把输入变量的取值空间分割成连续的区间，然后在每个区间中进行多项式拟合得到的。分段多项式...
Quota管理（新版）
分时配置 限制与说明 同一预留Quota资源组，最多支持10个分时区间，单个分时区间的最短时长为30分钟。当前数据传输服务进行分时配置后，如果需要对数据传输服务（包年包月）做降配操作，请先调低分时并发数。目前已开通分时配置功能的区域...
决策树
计算逻辑原理 决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个特征上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类或回归的结果，本质是一棵由多个判断节点组成的树。参数说明 IN端口 参数名 参数描述 是否必填 ...
分段多项式预测
本文为您介绍分段多项式预测组件。功能说明 分段多项式预测组件：用于对分段多项式回归组件训练出来的模型进行预测。仅支持分段多项式回归模型。计算逻辑原理 分段多项式：通过把输入变量的取值空间分割成连续的区间，然后在每个区间中进行...
Doc2Vec
如果指定多个分区，用英文逗号（,）分隔。无 docIdColName 是 用来进行训练的文档列名。无 docColName 是 用来进行训练的词汇，以空格分隔。无 layerSize 否 单词的特征维度数量。取值范围为0~1000。100 cbow 否 训练使用的语言模型。取值...
DeleteMonitorGroupInstances-删除应用分组内的资源...
调试 授权信息 下表是API对应的授权信息，可以在RAM权限策略语句的 Action 元素中使用，用来给RAM用户或RAM角色授予调用此API的权限。具体说明如下：操作：是指具体的权限点。访问级别：是指每个操作的访问级别，取值为写入（Write）、读取...
排序
3 统计数值类特征的等频分箱，boundaries 用于对数值类特征做离散化。4 统计枚举类特征的唯一值数，用于设置模型的 embedding_dim 和 hash_bucket_size。5 打散 rec_sln_demo_sorting 模型的30天样本数据形成训练样本。6 汇总 rec_sln_demo...
DescribeHistoryTasks-查询历史运维任务
调试 授权信息 下表是API对应的授权信息，可以在RAM权限策略语句的 Action 元素中使用，用来给RAM用户或RAM角色授予调用此API的权限。具体说明如下：操作：是指具体的权限点。访问级别：是指每个操作的访问级别，取值为写入（Write）、读取...
DescribeHistoryTasks-查询历史运维任务
调试 授权信息 下表是API对应的授权信息，可以在RAM权限策略语句的 Action 元素中使用，用来给RAM用户或RAM角色授予调用此API的权限。具体说明如下：操作：是指具体的权限点。访问级别：是指每个操作的访问级别，取值为写入（Write）、读取...
索引简介
正排索引（attribute）正排索引存储从DocID到field的映射关系，形如：DocID->（term1,term2,.termn）正排索引分单值和多值两种，单值attribute由于长度是固定的（不包括string类型），因此查找效率高，而且可以支持更新。多值attribute表示...
x13_auto_arima
使用 Unit root test(wiki)确定差分d，和季节性差分D。identification of ARMA model orders 根据 BIC(wiki)准则选择最合适的模型，其参数 maxOrder、maxSeasonalOrder 在此步骤起作用。comparison of identified model with default model...
索引简介
正排索引（attribute）正排索引存储从DocID到field的映射关系，形如：DocID->（term1,term2,.termn）正排索引分单值和多值两种，单值attribute由于长度是固定的（不包括string类型），因此查找效率高，而且可以支持更新。多值attribute表示...
开源Elasticsearch FAQ
本文列举了一些开源Elasticsearch（ES）相关的常见问题，例如，如何配置索引线程池大小，如何重新分配索引分片，如何批量删除索引等。常见问题概览 如何配置索引线程池大小？出现内存溢出OOM（OutOfMemory）的错误，如何处理？如何手动对...
DeleteShardingNode-删除Redis集群实例中的数据分片...
删除Redis集群实例中的数据分片节点。接口说明 该 API 对应的控制台操作请参见 调整云盘实例的分片数量。调用本接口时，实例必须满足以下条件：实例为云盘版实例。实例为集群架构。实例的数据分片节点数量大于 1。调试 您可以在OpenAPI ...
DeleteShardingNode-删除Redis集群实例中的数据分片...
删除Redis集群实例中的数据分片节点。接口说明 该 API 对应的控制台操作请参见 调整云盘实例的分片数量。调用本接口时，实例必须满足以下条件：实例为云盘版实例。实例为集群架构。实例的数据分片节点数量大于 1。调试 您可以在OpenAPI ...
分区分桶
为了帮助您深入理解 云数据库 SelectDB 版 的分区分桶的概念和如何实施分区分桶，本文档详细阐释了分区分桶的原理和操作示例，以帮助您理解分区分桶原理和如何实施分区分桶。概述 为了能高效处理大数据量的存储和计算，云数据库 SelectDB ...
索引结构
索引表结构介绍 每个Document都是由多个field组成，每个field中包含一系列的词语，构建索引的目的是为了加快检索的速度，根据映射关系方向的不同，索引可以分为：字段（filed）：用于定义索引表的字段名及字段类型。倒排索引（index）：倒...
索引结构
索引表结构介绍 每个Document都是由多个field组成，每个field中包含一系列的词语，构建索引的目的是为了加快检索的速度，根据映射关系方向的不同，索引可以分为：字段（filed）：用于定义索引表的字段名及字段类型。倒排索引（index）：倒...
DescribeDBInstancePerformance-查询实例性能数据
调试 授权信息 下表是API对应的授权信息，可以在RAM权限策略语句的 Action 元素中使用，用来给RAM用户或RAM角色授予调用此API的权限。具体说明如下：操作：是指具体的权限点。访问级别：是指每个操作的访问级别，取值为写入（Write）、读取...
Spark
标准的Spark通常使用以下3种配置：spark.jars spark.jars 可以用来指定JAR文件，多个JAR包可以用逗号（,）隔开。您可以把JAR包放在OSS上，也可以放在目标EMR集群的HDFS上。建议您放在OSS上，以便于您的JAR包可以被多个EMR集群共享，即使...
GBDT二分类V2
梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Trees)二分类，是经典的基于梯度提升（Gradient Boosting）的有监督学习模型，可以用来解决二分类问题。支持计算资源 支持的计算引擎为MaxCompute。算法简介 梯度提升决策树(Gradient Boosting ...
x13_arima
页签 参数 描述 字段设置 时序列 必选，仅用来对数值列排序，具体数值与计算无关。数值列 必选。分组列 可选，多列以半角逗号（,）分隔，例如 col0,col1，每个分组会构建一个时间序列。参数设置 格式 支持输入的格式为 p,d,q。p、d和q均为...
MongoDB 4.4功能概览
例如，现在有一个订单表，Shard Key为 {customer_id:1}，在业务初期每个客户不会有很多的订单，这样的Shard Key完全可以满足需求，但是随着业务的发展，某个大客户累积的订单越来越多，进而对这个客户订单的访问成为某个单一分片的热点，...
指定分库执行SQL
指定SQL在多个分库上执行：/*+TDDL:node('node_name'[,'node_name1','node_name2'])*/在参数中指定多个分片名，将SQL下发到多个分库上执行，分片名之间使用逗号分隔。说明 使用该自定HINT 时，PolarDB-X 会将SQL直接下发到分库上执行，所以...
指定分库执行SQL
指定SQL在多个分库上执行：/*+TDDL:node('node_name'[,'node_name1','node_name2'])*/在参数中指定多个分片名，将SQL下发到多个分库上执行，分片名之间使用逗号分隔。说明 使用该自定HINT 时，PolarDB-X 1.0 会将SQL直接下发到分库上执行，...
CopyConfigRules-复制规则
调试 授权信息 下表是API对应的授权信息，可以在RAM权限策略语句的 Action 元素中使用，用来给RAM用户或RAM角色授予调用此API的权限。具体说明如下：操作：是指具体的权限点。访问级别：是指每个操作的访问级别，取值为写入（Write）、读取...
库表数太多导致实例卡顿或异常
迁移到分片集群实例并使用分片标签（Shard Tag）来管理 如果所有的集合都集中在一个库中，而且还希望通过一个逻辑上的数据库实例来管理的话，您可以考虑将数据迁移到分片集群架构并使用分片标签（Shard Tag）来进行管理。shard tag管理方式...
多语言版本分片模型
SchedulerX可以对多重任务进行调度（定时、编排、重刷历史数据等），提供Java、Python、Shell和Go等多语言分片模型，帮助您处理大数据业务需求。背景信息 分片模型主要包含静态分片和动态分片。静态分片：主要场景是处理固定的分片数，例如...
多语言版本分片模型
SchedulerX可以对多重任务进行调度（定时、编排、重刷历史数据等），提供Java、Python、Shell和Go等多语言分片模型，帮助您处理大数据业务需求。背景信息 分片模型主要包含静态分片和动态分片。静态分片：主要场景是处理固定的分片数，例如...
多语言版本分片模型
SchedulerX可以对多重任务进行调度（定时、编排、重刷历史数据等），提供Java、Python、Shell和Go等多语言分片模型，帮助您处理大数据业务需求。背景信息 分片模型主要包含静态分片和动态分片。静态分片：主要场景是处理固定的分片数，例如...
如何使用HINT（5.2及以下版本适用）
TDDL:NODE IN('node_name'[,'node_name1','node_name2'])*/使用 in 关键字指定多个分片名，将SQL下发到多个分库上执行，括号内分片名之间使用逗号分隔。说明 使用该自定义HINT时，PolarDB-X 1.0 会将SQL直接下发到分库上执行，所以在SQL...
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