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...
相关性分析
皮尔逊相关系数：用于衡量两个数据集是否在一条线上面，即针对线性数据的相关系数计算，针对非线性数据便会有误差。肯德尔相关系数：用于反映分类变量的相关性，即针对无序序列的相关系数计算，非正太分布的数据。斯皮尔曼相关系数：用于非...
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...
基本概念
数学规划求解常见的子问题类别还有混合整数规划（Mixed Integer Programing,MIP)、非线性规划（Nonlinear Programing，NLP）等。除此外，当前还有 仿真优化 和 在线优化 类别能力，可联系我们获取。本地运行版 本地运行版，简称本地版，是...
什么是优化求解器
1.数学规划求解 用于求解数学规划问题，即目标、变量、约束可用量化公式来定义的数学规划问题，如线性规划（LP）、非线性规划（NLP）、混合整数规划（MIP）等。当前已经上线的求解能力是线性规划（LP）、凸二次规划（convex QP）、半定规划...
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、...
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...
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...
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...
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。组件配置 Designer 提供的FM算法模板包括FM训练和FM预测组件，您可以在原PAI-Studio控制台首页的 FM算法实现推荐模型 区域...
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...
基于Alink框架的FM推荐
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、广告及直播等推荐场景。Designer 预置了FM算法模板，便于您快速构建基于Alink框架的FM推荐模型，快速实现推荐系统并应用于上述场景。本文为您介绍...
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...
线性规划-专题多篇
我们都可能用过线性规划的方法，只是不知道这些就是数学上说的“线性规划”。查看LP概念、练习种植计划问题>2.营养调配：如何吃少花钱又营养丰富 营养调配问题的目标是利用优化模型来设定每日饮食菜单，在满足各类营养的需求同时更能优化总...
向量索引通用配置
向量分隔符 可自定义 向量检索时各维度使用的分隔符（如vector:'1.05066,0.15610,0.156145.' 其中分隔符为逗号）线性构建的阈值 默认为5000 表示数据量在5000以内用线性 忽略有问题的向量数据 true false 当向量维度不正常，向量数据为空时...
基础监控
混部资源使用趋势 概念 说明 混部Pod数量 分为使用非混部资源调度的Pod数目和使用混部资源调度的Pod数目。混部Pod数量比例展示了集群中使用非混部资源调度和使用混部资源调度的Pod数目的相对比例。资源混部比例 分为CPU和内存两个资源维度...
向量索引的高级配置介绍
默认是10000，用线性构建的好处是可以节省内存,召回结果无损,但是若数据规模较大时，性能极差。min_scan_doc_cnt 默认值为20000 召回候选集的个数最小值，默认10000，和proxima.qc.searcher.scan_ratio的概念类似。两者都配置的情况下，取...
非对称密钥概述
除此之外，和对称类型的用户主密钥不同，非对称的用户主密钥没有主版本（PrimaryKeyVersion）的概念，因此使用非对称密码运算的接口除需指定用户主密钥标志符（或别名）之外，还需指定密钥版本。公钥运算的方式 大多数情况下，公钥加密、...
MNS The OwnerId that your Access Key Id associated...
使用SDK时，如果使用非官方SDK，非官方SDK可能没有新旧Endpoint地址识别的功能，当用户使用新Endpoint地址时，可能会出现问题。建议使用阿里云官方SDK，一方面能够得到有保证的支持，另一方面官方SDK提供了BatchSendMessage、...
Designer使用案例汇总
基于回归算法实现农业贷款发放预测 介绍如何通过农业贷款的历史发放情况，使用线性回归方法实现贷款发放预测。基于分箱组件实现连续特征离散化 介绍如何使用分箱组件进行连续特征离散化。人口普查统计案例（旧版）以人口普查数据为例，根据...
向量索引
默认是10000，用线性构建的好处是可以节省内存,召回结果无损,但是若数据规模较大时，性能极差。min_scan_doc_cnt:召回候选集的个数最小值，默认10000，和proxima.qc.searcher.scan_ratio的概念类似。两者都配置的情况下，取两者的最大值 ...
评分卡信用评分
其原理是先将分箱后的原始数据进行特征工程变换，再使用线性模型建模。评分卡建模理论通常适用于信用评估领域，例如信用卡风险评估和贷款发放业务。在其它领域，评分卡建模也可以作为分数评估，例如客服质量打分和芝麻信用打分。前提条件 ...
多元索引介绍
使用多元索引，您可以使用非主键列进行查询，您仅需要对要查询的列（Column）建立多元索引，即可通过该列的值查询数据。多字段自由组合查询 多元索引的多字段自由组合查询功能适用于订单场景。在订单场景中，表的字段数可能多达几十个，在...
内置检测模型说明
异常终端下载敏感数据 来自异常终端的数据下载可能是由于账号访问权限被外部攻击者获取，或者员工使用非工作终端进行数据下载。异常时间下载敏感数据 来自异常时间的数据下载可能是由于账号访问权限被外部攻击者获取，或者员工在非正常工作...
数据安全监控和审计
异常终端下载敏感数据 来自异常终端的数据下载可能是由于账号访问权限被外部攻击者获取，或者员工使用非工作终端进行数据下载。异常时间下载敏感数据 来自异常时间的数据下载可能是由于账号访问权限被外部攻击者获取，或者员工在非正常工作...
CREATE INDEX
当查询涉及到使用非默认排序规则的表达式时，使用非默认排序规则的索引就能派上用场。opclass 一个操作符类的名称。详见下文。opclass_parameter 运算符类参数的名称。详情请见下文。ASC 指定上升排序（默认）。DESC 指定下降排序。NULLS ...
向量索引
默认是10000，用线性构建的好处是可以节省内存,召回结果无损,但是若数据规模较大时，性能极差。min_scan_doc_cnt:召回候选集的个数最小值，默认10000，和proxima.qc.searcher.scan_ratio的概念类似。两者都配置的情况下，取两者的最大值 ...
复杂事件处理（CEP）语句
无匹配 循环模式中的连续性以及贪婪匹配 重要 目前CEP SQL暂不支持循环模式中使用非确定性松散连续。开源Flink CEP Java API 支持定义循环模式匹配的连续性和贪婪策略，Apache Flink CEP SQL中默认使用严格连续且贪婪策略。例如 A+匹配的多...
性能数据
Encrypt GenerateDataKey GenerateDataKeyWithoutPlaintext ExportDataKey GenerateAndExportDataKey Decrypt 750次/秒 使用非对称密钥进行加密解密、签名验签操作。列表中的API接口共享这一组配额。说明 仅支持在云产品服务端加密时使用这...
使用双机房 ODP 实例（阿里云版）
此时，该逻辑实例便对应了两个物理实例（即逻辑实例在某一个机房中的真实实例），分别部署在上海非金可用区 A 和上海非金可用区 C，两个物理实例共享相同的元信息配置。添加物理数据节点 登录 OceanBase 管理控制台，创建一个集群与两个...
基于回归算法实现农业贷款发放预测
本文为您介绍Designer线性回归算法预置模板的具体使用方法。背景信息 农业贷款发放问题是一个典型的数据挖掘问题。贷款发放人通过历史贷款数据（包括贷款人的年收入、种植作物种类及历史借贷信息等）构建经验模型，并预测受贷人的还款能力...
意图管理
应采用通配符槽位提取的语法：我要查询.{any:0,10} 4、避免在LGF中过多引用槽位,避免不同LGF规则之间包含,这样可能会造成槽位识别效果不理想 5、使用“非”的逻辑进行排除时，若想要整句都需要用排除，则只要有通配符的地方都需要使用“非...
基础排序函数
如果只指定value参数，normalize使用反正切函数转化，如果指定了value和max参数，normalize使用对数函数转化，如果指定了value、max和min，normalize使用线性函数转化。详细用法：normalize(value,max,min)，normalize 参数value：需要做...
数据库对象名称解析
不过，使用非限定名称查找对象需要使用当前用户的搜索路径。当用户成为会话的当前用户时，默认搜索路径始终与该用户相关联。搜索路径包含为查找非限定数据库对象引用而按从左到右的顺序搜索的schemas的列表。如果在搜索路径中的任何schema...
HASH
LINEAR HASH与HASH的不同之处在于，LINEAR HASH使用线性二次幂算法，而HASH使用散列函数值的模数。在语法上，LINEAR HASH和HASH的唯一区别是LINEAR在PARTITION BY子句中添加了关键字。示例 HASH类型的使用示例：CREATE TABLE sales_hash(s_...
基础排序函数
如果只指定value参数，normalize使用反正切函数转化，如果指定了value和max参数，normalize使用对数函数转化，如果指定了value、max和min，normalize使用线性函数转化。详细用法：normalize(value,max,min)参数value：需要做归一化的值，...
API概览
Sign 使用非对称密钥进行签名。Verify 使用非对称密钥进行验签。GenerateDataKey 生成数据密钥，并返回数据密钥的明文和密文，用户可以使用明文对数据进行对称加密。GetPublicKey 获取指定非对称密钥的公钥。凭据接口 API 描述 ...
Util
double value,double scale)使用线性函数，根据数值和给定的起始点之间的距离，计算其衰减程度 static double normalize(double value,double max,double min)使用线性函数进行归一化 static double normalize(double value,double max)...
鉴权配置
如果您需要为请求接口增加安全签名，需在此处获取鉴权解析接口所需的鉴权secretkey，也可以在此处开启/停用非鉴权直接接入方式。操作步骤 登录 EMAS管理控制台。查找您的项目，单击项目，...使用非鉴权直接接入，具体请参见 单域名解析接口。
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