阿里云自研的Proxy命令
命令示例：IINFO 1 Server 返回示例："#Server\r redis_version:5.0.13\r os:Linux\r tcp_port:6379\r uptime_in_seconds:547026\r uptime_in_days:6\r hz:10\r lru_clock:4869333\r"RIINFO 命令格式：RIINFO db_idx ro_slave_idx[section]...
基于Kubeflow的Training示例
rw-r-r-1 root root 780 Jul 8 16:27 model.ckpt-0.data-00000-of-00001-rw-r-r-1 root root 249 Jul 8 16:27 model.ckpt-0.index-rw-r-r-1 root root 218354 Jul 8 16:27 model.ckpt-0.meta-rw-r-r-1 root root 780 Jul 8 16:27 model....
XGBoost
计算逻辑原理 XGBoost是一棵树集成模型，它使用的是K（树的总数为K）个树的每棵树对样本的预测值的和作为该样本在XGBoost系统中的预测，XGBoost算法思想就是不断地添加树，不断地进行特征分裂来生长一棵树，每次添加一棵树，其实是学习一个...
性能白皮书
11/bin/pgbench-M prepared-n-r-P 1-f./ro.sql-c 256-j 128-T 120-D scale=10000-D range=500000000 总数据量10亿，热数据10亿/usr/pgsql-11/bin/pgbench-M prepared-n-r-P 1-f./ro.sql-c 256-j 128-T 120-D scale=10000-D range=...
常用类及其方法
int resourceType,Object[]args)throws Exception public static<R>R executeWithFallback(Callable<R>func,CheckedFunction,R>fallbackFunction,String resource,EntryType trafficType)throws Exception public static<R>R ...
使用RAPIDS加速机器学习最佳实践
本文适用于在GPU实例上使用RAPIDS加速库对机器学习任务或者数据科学任务进行加速的场景。在该场景下，与传统的基于CPU的加速功能相比，利用GPU和RAPIDS可以提高数据处理效率，加快分析和建模，有效提高模型的训练速度。说明 RAPIDS（Real-...
PolarDB for PostgreSQL 11
11/bin/pgbench-M prepared-n-r-P 1-f./ro.sql-c 256-j 128-T 120-D scale=10000-D range=500000000 总数据量10亿，热数据10亿/usr/pgsql-11/bin/pgbench-M prepared-n-r-P 1-f./ro.sql-c 256-j 128-T 120-D scale=10000-D range=...
使用RAPIDS加速图像搜索最佳实践
本文适用于在GPU实例上使用RAPIDS加速库对图像搜索任务进行加速的场景。在图像搜索场景下，与传统的基于CPU的图像搜索相比，利用GPU和RAPIDS可以大幅缩短图像搜索的处理时间，显著提高系统的响应速度和图像搜索效率。由于RAPIDS是开源的，...
常用类及其方法
int resourceType,Object[]args)throws Exception public static<R>R executeWithFallback(Callable<R>func,CheckedFunction,R>fallbackFunction,String resource,EntryType trafficType)throws Exception public static<R>R ...
高阶使用
a1.sources=r1 a1.channels=c1 c2 c3 c4 a1.sources.r1.selector.type=multiplexing a1.sources.r1.selector.header=state a1.sources.r1.selector.mapping.CZ=c1 a1.sources.r1.selector.mapping.US=c2 c3 a1.sources.r1.selector.default...
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 ...
短信发送状态回执错误码
调用接口成功后，运营商会异步返回短信发送状态码。阿里平台 错误码（Code）错误信息（Message）原因及解决方案 isv.SMS_SIGNATURE_SCENE_ILLEGAL 签名和模板类型不一致 原因：模板和签名类型不一致，例如：用验证码签名发送了通知短信或...
TairRoaring性能白皮书
多Key模型测试 多Key写入测试 测试多个Key并发写入时引擎的总体性能，测试命令示例（TR.SETBITS每次创建100个随机bit）：./redis-h r-*0d7f.redis.zhangbei.rds.aliyuncs.com -a user:password -d 30 -r 10000000-r2 100000-command"TR....
Alibaba Cloud Linux 2系统的ECS实例OverlayFS的...
RBP:00007ffbedffaea0 R08:0000000000000000 R09:0000000000017d0b[49.817038]R10:0000000000000000 R11:0000000000000297 R12:0000000000000012[49.817687]R13:00000000072823d8 R14:00007ffbedffb700 R15:00000000072823d8[49.818338]...
定义实体
实体是组装整个对话流的最最关键的原材料，建议放在第一步进行梳理和定义，这样可以在后期不论是在意图里需要用到，还是在触发节点里用到，都可以提高构建效率。理解 实体是组装整个对话流的最最关键的原材料，建议放在第一步进行梳理和...
规格介绍
Xeon ® Platinum 8369B（Ice Lake）64 128 512 64 2400 内存型r6 ic6 c6 g6 r6 2 Intel ® Xeon ® Platinum 8269CY（Cascade Lake）52 104 768 25 400 内存型r5 r5 2 Intel ® Xeon ® Platinum 8163（Skylake）48 86 688 25 550 计算型 ...
导入数据
REGION表 INSERT overwrite TABLE region SELECT r_regionkey,r_name,r_comment FROM${source_db}.region;SUPPLIER表 INSERT overwrite TABLE supplier SELECT s_suppkey,s_name,s_address,s_nationkey,s_phone,s_acctbal,s_comment FROM${...
Alibaba Cloud Linux 2系统的ECS实例OverlayFS的...
RBP:00007ffbedffaea0 R08:0000000000000000 R09:0000000000017d0b[49.817038]R10:0000000000000000 R11:0000000000000297 R12:0000000000000012[49.817687]R13:00000000072823d8 R14:00007ffbedffb700 R15:00000000072823d8[49.818338]...
特性
示例如下：执行命令 getfacl myfile 返回信息#file:myfile#owner:root#group:root user:rw-user:alice:r-group:r-mask:r-other:rw-执行 chmod 命令不会修改非mode的ACE。说明 对于设置了POSIX ACL的文件尽量避免修改mode，请使用修改ACL的...
内存型（兼容Redis 6.0）性能白皮书
例如测试SET命令的执行性能，测试命令示例如下（启动16个线程、256个连接、3000000个Key、Value取值范围为64字节）：./src/redis-benchmark-h r-bp1s02ae14mr*.redis.rds.aliyuncs.com -p 6379 -a testaccount:Rp829dlwa -n 3000000 -r ...
内存型（兼容Redis 6.0）性能白皮书
例如测试SET命令的执行性能，测试命令示例如下（启动16个线程、256个连接、3000000个Key、Value取值范围为64字节）：./src/redis-benchmark-h r-bp1s02ae14mr*.redis.rds.aliyuncs.com -p 6379 -a testaccount:Rp829dlwa -n 3000000 -r ...
增加分区
假设r_k_ntp_t1与r_k_ntp_t2都采用Range+Key的非模板化二级分区，建表SQL如下所示：CREATE TABLE `r_k_ntp_t1`(`a` bigint(20)UNSIGNED NOT NULL,`b` bigint(20)UNSIGNED NOT NULL,`c` datetime NOT NULL,`d` varchar(16)NOT NULL,`e` ...
Quick BI趋势分析表如何配置树形展示
概述 本文描述了Quick BI趋势分析表如何配置树形展示。详细信息 在字段配置中选择批量配置，添加树形结构即可。适用于 适用产品：Quick BI 适用版本：公共云专业版
树型选择
该组件用于查看并选择下拉列表中展示的树型结构数据，对比下拉框组件，增加了可展示的数据层级，和搜索并展示指定数据的能力。例如选择公司层级、学科系统、分类目录等。下文介绍组件的详细配置方法。应用示例 在展示的树型列表中选择一个...
梯度提升决策树算法（GBDT）
本文介绍了梯度提升决策树算法（Gradient Boosting Decision Tree，下文简称GBDT）相关内容。简介 GBDT是一款基于梯度提升的决策树算法。可解释性强，预测速度快。同时，GBDT算法相比于其它算法需要更少的特征工程，可以不用做特征标准化，...
Join优化
Shuffle方式 网络开销 物理算子 适用场景 BroadCast N*T(R)Hash Join/Nest Loop Join 通用 Shuffle T(S)+T(R)Hash Join 通用 Bucket Shuffle T(R)Hash Join Join条件中存在左表的分布式列，且左表执行时为单分区 Colocation 0 Hash Join ...
使用公共资源组
c8g1.2xlarge 8vcpu+31GB+1*T4 ecs.gn6v-c8g1.2xlarge 8vcpu+32GB+1*V100 ecs.r6.2xlarge r6(8vcpu+64GB)ecs.r6.4xlarge r6(16vcpu+128GB)ecs.r6.6xlarge r6(24vcpu+192GB)ecs.r6.8xlarge r6(32vcpu+256GB)ecs.g7.2xlarge g7(8vcpu+32GB)...
Dockerfile优化推荐功能
最优实践规则 规则编号 提示等级 构建规则 推荐操作 R1001 Warning 基础镜像避免使用Latest标签镜像。为您的基础镜像指定特定版本的镜像。R1002 Warning 避免将 apt-get update,apt-get upgrade 与 apt-get install 指令分散在不同指令中。...
XGBOOST多分类
一、组件说明 XGBoost是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的机器学习算法。它通过改进传统梯度提升决策树的方式，加入正则化项、特征子采样和并行化等优化技术。XGBoost的优点是能够自动处理缺失值、异常值和噪声...
开启部署集
部署策略 支持的实例规格族 高可用策略和部署集组高可用策略 g8i、g8y、g7se、g7a、g7、g7t、g7ne、g7nex、g6、g6e、g6a、g6h、g5、g5ne、sn2ne c8i、c8y、c7se、c7、c7t、c7nex、c7a、c6、c6a、c6e、c5、ic5、sn1ne r8y、r7、r7se、r7t、r...
使用示例
ytr9rtr9tgvwyrv*]#touch a.txt[root@iZbp156ycm6s06xj*dbfs-ytr9rtr9tgvwyrv*]#ls-lrt 总用量 2048-rw-r-r-1 root root 10 2月 13 10:56 test.txt-rw-r-r-1 root root 313 2月 13 10:57 fstab-rw-r-r-1 root root 0 2月 13 10:57 a.txt...
树形下拉
树形下拉为高级控件，适用较复杂的填报表单中，常用于选择有限选项数据的级联场景。应用场景 树形下拉控件常用于下拉选择级联选项数据的场景。例如需要选择客户 区域以及区域下对应的省份、城市 等。效果图 控件配置 基础配置 配置项 描述...
XGBOOST二分类
一、组件说明 XGBoost是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的机器学习算法。它通过改进传统梯度提升决策树的方式，加入正则化项、特征子采样和并行化等优化技术。XGBoost的优点是能够自动处理缺失值、异常值和噪声...
revert-versioning（恢复版本）
ossutil64 revert-versioning oss:/examplebucket/destdir-r 结合-r 选项，将目标存储空间examplebucket内所有处于删除状态的Object恢复为最近的版本./ossutil64 revert-versioning oss:/examplebucket-r 将在指定时间范围内删除的Object...
2019年
win2008r2_64_ent_sp1_en-us_40G_alibase_20190816.vhd 2019-8-16 更新2019年8月份系统补丁 修复CVE-2019-1181、CVE-2019-1182漏洞 Windows Server 2008 R2 企业版 中文版：win2008r2_64_ent_sp1_zh-cn_40G_alibase_20190816.vhd 英文版：...
在远程服务器执行本地 Shell 脚本
rw-1 root root 227 Jan 24 21:01.bash_history-rw-r-r-.1 root root 18 Dec 29 2013.bash_logout-rw-r-r-.1 root root 176 Dec 29 2013.bash_profile-rw-r-r-.1 root root 176 Dec 29 2013.bashrc drwx-3 root root 4096 Oct 15 2017....
资源合并
资源重复与合并 假设您的某一台资源R 既拥有内网IP：A，又拥有外网IP：B，您在前期调研时采用录入了资源内网IP，CMH 会默认使用A作为资源R的标志符。但是当使用迁移工具SMC 进行迁移时，配置的迁移任务的源端采用了外网IP，则CMH会生成一个...
记录类型和记录变量
BEGIN SELECT ename,job,hiredate,sal,deptno INTO r_emp.ename,r_emp.job,r_emp.hiredate,r_emp.sal,r_emp.deptno FROM emp WHERE empno=p_empno;DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('Employee#:'|p_empno);DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('Name:'|r_emp.ename);...
0040-00000259
x-oss-process=image/watermark,text_YWJjZGVmZ2hpamtsbW5vcHFyc3R1dnd4eXoxMjM0NTY3ODkwYWJjZGVmZ2hpamtsbW5vcHFyc3R1dnd4eXoxMjM0NTY3ODkwYWJjZGVmZ2hpamtsbW5vcHFyc3R1dnd4eXoxMjM0NTY3ODkwYWJjZGVmZ2hpamtsbW5vcHFyc3R1dnd4eXoxMjM0NTY...
出错提示S2磁盘分区文件数据同步出错
其中S2_*可能的错误码如下：S2_R255 S2_R11 S2_R1 S2_R12 S2_R70 问题原因 源系统SMC客户端进行磁盘分区文件级别的数据同步时出错，可能原因有：S2_R255：源系统到目标实例的IP:8703端口网络连接不通。S2_R11：迁移任务设置的目标磁盘分区...
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