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...
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...
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...
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...
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...
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、...
创建实例
节点数量（segment）选择计算节点数量，节点个数的增加可以线性地提升性能。不同 实例资源类型 和 实例系列 可选的节点数量不同，具体如下：存储弹性高性能（基础版）：最小数量为2，最大数量为512，步长为2。存储弹性模式高可用版：最小...
创建实例
节点数量（segment）选择计算节点数量，节点个数的增加可以线性地提升性能。不同 实例资源类型 和 实例系列 可选的节点数量不同，具体如下：存储弹性高性能（基础版）：最小数量为2，最大数量为512，步长为2。存储弹性模式高可用版：最小...
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 ...
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 ...
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...
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...
建模优化
选择属于线性规划、非线性规划或约束类问题。添加模型序列。即创建索引，在索引创建中，选择 索引类型 为 普通索引，并赋予 索引名称，该名称将用于模型构建中的引用。您可以通过 手动输入 或者 关联表 的方式获取 索引值。定义变量。变量...
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...
评分卡训练
评分卡是信用风险评估领域常用的建模工具，其原理是通过分箱输入将原始变量离散化后再使用线性模型（逻辑回归或线性回归等）进行模型训练，其中包含特征选择及分数转换等功能。同时也支持在训练过程中为变量添加约束条件。说明 如果未指定...
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...
线性规划-专题多篇
线性回归通常可以用线性函数 y=,x>+b 来描述，我们可以估计出 a 和 b 的值。本地版Python代码>|C/S版C++代码>6.机器学习：带有L1正则项的SVM多分类问题 分类是机器学习领域中最基本的任务之一。其目的是建立输入向量x与分类变量y之间的映射...
功能发布记录
2022年5月 求解器SDK更新V0.19.x版本（V0.19.0下载）：新增非线性规划（NLP）中的 凸二次规划（convex QP）问题；提升了单纯形法、内点法的性能，改进AMPL、并发法功能和稳定度；License管理新设计，增加createEnv等相关API，可支持大批量...
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...
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...
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...
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...
新手入门路径
对于不了解优化求解器的新手同学，可以通过以下方式去了解和学习使用求解器。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...
连接方式概述
非必需 可以用于排查网络配置错误等异常，例如误开启了防火墙。必需 实例开启SSH等服务（Linux实例）必需 可选。可以用于排查SSH服务异常等异常，例如SSHD服务被关闭。可选。可以用于排查SSH服务异常等异常，例如SSHD服务被关闭。可选。...
连接方式概述
非必需 可以用于排查网络配置错误等异常，例如误开启了防火墙。必需 实例开启SSH等服务（Linux实例）必需 可选。可以用于排查SSH服务异常等异常，例如SSHD服务被关闭。可选。可以用于排查SSH服务异常等异常，例如SSHD服务被关闭。可选。...
连接方式概述
非必需 可以用于排查网络配置错误等异常，例如误开启了防火墙。必需 实例开启SSH等服务（Linux实例）必需 可选。可以用于排查SSH服务异常等异常，例如SSHD服务被关闭。可选。可以用于排查SSH服务异常等异常，例如SSHD服务被关闭。可选。...
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...
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，进入EMAS 概览 页。在顶部导航栏，选择 平台服务。...
Tracer 日志配置项
JSON 格式输出日志 true，如果期望较少日志空间占用，可以使用非 JSON 格式输出（日志顺序与 JSON 格式顺序一致）非 Spring Boot 工程配置 在非 Spring Boot 工程中，可以通过在 classpath 下新建一个 sofa.tracer.properties 配置文件，...
鉴权解析接口
所以我们开放一个新的 鉴权接口，产品新版本可以逐渐迁移至新接口，当旧app用户减少到一定量后，可以 关闭 非鉴权接口，以避免对计费系统的影响，如下图所示。2.1 老用户迁移方案 关闭 非鉴权 接口，会导致老版本的存量正在使用产品的用户...
Shape
} 方法 ActiveDocument.InlineShapes.Item(Index).ConvertToShape()通过 ConvertToShape()方法，您可以将单个嵌入式图形转换为非嵌入式图形。重要 JS-SDK V1.1.10及以上版本支持此功能。语法 表达式.ActiveDocument.InlineShapes.Item...
内存诊断
Vmalloc Linux操作系统的一种基于伙伴系统的非线性映射内存分配器。filecache Linux在读写文件时，用内存缓存磁盘文件的内容，程序访问文件时直接操作内存，从而加快程序对文件的读写。匿名内存 在系统运行过程中动态分配（new、malloc、...
应用监控接入概述
ARMS提供了公网接入点，您可以通过公网接入，也可以通过云企业网等方式打通阿里云VPC和非阿里云环境之间的连接，以获得更好的网络质量。接入方式 应用类型 文档 Java应用 容器服务ACK环境自动安装探针 通用Kubernetes环境自动安装探针 ECS...
CPFS并行文件存储
完全对称式分布式架构，元数据和实体数据的吞吐带宽都可以得到线性伸缩。真正无缝扩容：扩容时自动检测现有存储节点负载，控制扩容速度。多级存储架构：支持云下 CPFS并行文件存储 扩容到云上CPFS、OSS存储。高性能 单集群 CPFS并行文件...
名称解释
HybridDB for MySQL的存储容量和计算性能随着节点的增加可以做到线性扩展。表 在HybridDB for MySQL中，表是一个逻辑概念。用户创建的表会根据分区key拆分到不同的分库中，每个分表就是通常我们所说的表的分区。对于用户来说，分区不可见，...
API概览
Encrypt和Decrypt：KMS密钥可以为对称密钥，也可以为非对称密钥。Sign、Verify和GetPublicKey：KMS密钥应为非对称密钥。API 描述 AdvanceEncrypt 用于将明文数据通过KMS密钥加密为密文。重要 如果密钥开启了自动轮转，请您使用...
API简介
欢迎您选择机器翻译，如果您熟悉网络服务协议和一种以上编程语言，推荐您调用机器翻译API实现自己的业务需求，如果您不熟悉编程语言可以通过非开发者流程使用 机器翻译服务。使用限制 根据您使用机器翻译的实际情况，您能调用的翻译服务...
pg_language
只有超级用户可以在非可信语言中创建函数。lanplcallfoid oid 对于非内部语言，此列引用语言处理器，它是一个特殊函数负责执行所有用这种语言编写的函数。laninline oid 此列引用一个负责执行“内联”匿名代码块的函数（DO 块）。如果不...
基本概念
上面是Base实验室的案例，对上图表格中的名称解释如下：实验室名称：自定义实验室名称 介绍：实验室的详细描述 实验室类型：base 实验室：必须有一个base实验室，可以没有非base实验室。非 base 实验室：优先匹配非 base 实验室。当base...
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