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...
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、...
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...
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...
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...
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...
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...
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...
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...
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...
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、...
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 ...
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...
求解器用户手册
非线性规划：支持求解凸 二次规划（QP）问题、求解 半定规划（SDP）问题。优化问题的输入方式 优化问题支持3种输入方式：文件输入、数据建模APIs输入、外部建模工具调用。方式1：文件输入 支持 MPS 格式 和 LP 格式，如.mps 和.lp，以及...
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...
什么是AI分布式训练通信优化库AIACC-ACSpeed
AIACC-ACSpeed优化原理 场景说明 使用单机多卡或多机多卡进行AI分布式训练时，分布式通信的线性度可作为单卡训练扩展到多卡的性能指标，线性度的计算方式如下：单机内部扩展性：线性度=多卡性能/单卡性能/单机卡数 多机之间扩展性：线性度=...
参数映射与校验规则
形式，则使用自定义中描述的Encoding进行组装，对于其他的Content-Type，不进行编码的特殊处理 当转发的参数处于 header 位置时，网关会使用 ISO8859-1 编码进行转换和发送 4.4.转发 后端应答 给 客户端 在映射模式下，如果后端成功返回...
数据模型对接指引
否 appId String 对于SaaS应用，需要填该值 否 logicalModelIsoId String 模型的逻辑隔离id，该参数非必填，默认是oxs_iso_id 否 modelInstanceId String 模型实例id，即模型元信信所属的实例，非必填，默认为null，null代表是公共实例 否 ...
基于TairZset实现分布式架构排行榜
背景信息 实现分布式架构排行榜有精确排名法和非精确排名法（线性插值法）两种解决方案。表 1.实现分布式架构排行榜的解决方案 解决方案 说明 精确排名法（推荐）将数据分别分配到在不同的Key上进行计算，查询时，查询目标数据在各Key中的...
导入非对称密钥材料
您可以将源环境（通常为线下的密钥管理设施KMI，或者线下的硬件安全模块HSM）生成的非对称密钥导入专属KMS标准版实例。本文介绍如何将非对称密钥材料导入专属KMS标准版实例。背景信息 您可以调用 DescribeKey 接口判断非对称密钥材料来源。...
线性回归
本文为您介绍线性回归组件。功能说明 线性回归（Linear Regression）是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 回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性...
光照信息屏
光亮度敏感元件 接近度敏感元件 ADC数模转换模块 内部逻辑控制电路（包含条件触发中断功能）I2C总线控制器 红外LED发射二极管 AP3216C工作模式 根据AP3216C的datasheet说明，在正常工作时，它共有3种工作模式：ALS模式 在这种模式下，AP...
高斯过程回归
功能说明 高斯过程回归是使用高斯过程先验对数据进行回归分析的非参数模型。计算逻辑原理 高斯过程回归中支持三种核函数：高斯核：，其中尺度因子，尺度 是高斯核函数的参数。线性核：，其中偏移 和尺度因子，是线性核函数的参数。二次有理...
数据集成概述
RDBMS数据库组件通过JDBC链接，非RDBMS数据库组件需要自行上传JAR包。数据集成支持多种类型组件，通过简单的拖拽、配置并组装组件的方式，生成离线单条管道。数据集成支持快速生成批量同步任务。整库迁移来源端支持MySQL、SQL Server、...
数据集成概述
数据集成支持多种类型组件，通过简单的拖拽、配置并组装组件的方式，生成离线单条管道。数据集成支持快速生成批量同步任务。整库迁移来源端支持MySQL、SQL Server、Oracle，目标端支持 MaxCompute。同时，数据集成支持用户自定义系统不支持...
导入非对称密钥材料
当创建密钥材料来源为外部的非对称密钥时，KMS不会生成密钥材料，您需要导入自己的密钥材料。本文介绍如何为非对称密钥导入密钥材料。背景信息 密钥是KMS的基本资源，由密钥ID、基本元数据（如密钥状态等）以及密钥材料组成。创建密钥时，...
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...
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...
快速入门概述
为快速了解如何使用BizWorks进行云原生应用建设，您可以通过示例项目和参考帮助文档进行实验，了解业务建模、应用开发和部署、能力上架、轻应用组装等主要过程。关于示例项目的内容，请参见 示例项目简介 和 示例项目的使用限制说明 等。...
自动轮转密钥
非主版本（Non-primary Key Version）非主版本是CMK的非活跃加密密钥（Inactive Encryption Key）。每个CMK可以有零到多个非主版本。非主版本历史上曾经是主版本，在当时被用作活跃加密密钥。密钥轮转产生新的主版本后，KMS不会删除或禁用...
轻应用概述
轻应用支持敏捷的应用低代码开发模式，能够基于已被中心应用构建完成的底层能力进行上层业务能力组装，并进一步开发上层前端应用，实现对新业务诉求的迅速响应，并组装出上层页面或系统。轻应用的主要使用过程 创建轻应用。具体操作，请...
什么是云原生应用组装平台BizWorks
云原生应用组装平台BizWorks是基于组装式理念和阿里巴巴中台实践构建的一体化云原生应用开发和组装平台，提供了业务建模、微服务开发、轻应用组装、能力开放等平台功能，致力于帮助企业快速设计、构建、组装和运营可复用的业务能力组件和...
文件上传
图片预览地址(非必须)*/imgURL?string;文件下载地址(非必须)*/downloadURL?string;} 设置文件上传请求动作。由于不同的后端服务拥有不同的文件上传方式，为 文件上传 组件配置 beforeUpload 动作，用于拦截后端发起的上传请求，支持您对...
PS线性回归
线性回归（Linear Regression）是分析因变量和多个自变量之间的线性关系模型，参数服务器PS（Parameter Server）致力于解决大规模的离线及在线训练任务。PS线性回归支持千亿样本、十亿特征的大规模线性训练任务。组件配置 您可以使用以下...
拖拽上传
图片预览地址(非必须)*/imgURL?string;文件下载地址(非必须)*/downloadURL?string;} 设置通过组件上传文件后接收文件的 上传地址。您可以根据需要设置上传文件的 接收类型 和其他基础属性。设置校验。拖拽上传 组件作为表单组件使用，需...
聚集函数
No avg(smallint)→numeric avg(integer)→numeric avg(bigint)→numeric avg(numeric)→numeric avg(real)→double precision avg(double precision)→double precision avg(interval)→interval 计算所有非空输入值的平均值（算术平均值...
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