线性回归算法（Linear Regression）
本文介绍了线性回归算法（Linear Regression，以下简称LR）相关内容。简介 LR是利用线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。使用场景 LR是一个回归模型，主要用于拟合数值。该模型简单，可...
什么是AI通信加速库Deepnccl
集合算法层 在集合算法层，通过集合通信编译技术，针对不同的机型构建自适应拓扑算法，实现NCCL Runtime充分兼容和无感的集合通信拓扑优化。网络层 在网络层，通过对阿里云的VPC、RDMA或者eRDMA网络基础设施进行适配优化，实现网络层无感的...
预测学生考试成绩
Designer预置了逻辑回归算法模板，便于您基于中学生的家庭背景及在校行为，通过逻辑回归算法快速生成期末成绩预测模型，从而获得影响中学生学业的关键因素。本文为您介绍逻辑回归算法预置模板的具体使用方法。背景信息 通过本工作流获得...
功能说明
if(mUseTextureBuffer){/直接使用纹理数据执行算法 engine.updateInputTextureBufferAndRunAlg(mCamera.inputAngle,mCamera.outAngle,mCamera.flipAxis,false);} else {/输入帧图片流 engine.updateInputDataAndRunAlg(imageData,/帧图片流...
算法配置版功能详解
算法配置版简介 算法配置版是AIRec智能推荐为中大型流量、有多个差异化页面需要使用推荐算法的场景打造的版本，算法配置版包括了全部行业运营版的功能与能力，在此之上，算法配置版更增加了实验平台功能，并拥有推荐算法召回链路与排序链路...
概述
AI存储是一种可以让算法接入更智能化的服务，通过统一标准化的方式完成算法能力的接入和调用返回算法能力分析结果，降低了用户接入算法能力成本，同时加强了数据隐私的安全性和合规性。应用场景 特色优势 支持大规模存储：依靠阿里云视觉...
SimRank+相似度计算算法
本文介绍了推荐系统中一个常用的协同过滤算法SimRank，包括它的算法原理，及其应用在个性化推荐场景时的改进。同时，本文还描述了如何在生产环境部署SimRank+算法。算法简介 SimRank算法是一种用于衡量结构上下文中个体相似度的方法，其...
召回定制分析器
召回定制功能就是由此产生，OpenSearch-行业算法版首先提供了丰富的面向特点领域的行业分析器，客户可以基于对应的行业分析器，经过简单的配置训练得到自己专属的定制分析器。整个定制过程无需客户进行额外的数据对接工作，召回定制模型...
图像检测训练（easycv）
如果通过了输入桩配置算法组件的标注测试数据，则为空，如果同时通过输入桩和该参数配置了算法组件的标注测试数据，则优先使用输入桩配置的输入。无 类别列表文件oss路径 否 填入后缀名为txt的标签列表文件。如果通过了输入桩配置算法组件...
限流算法选择
服务限流中主要使用了 QPS 限流算法和令牌桶算法两种限流算法，本文对这两种算法进行介绍。QPS 限流算法 QPS 限流算法通过限制单位时间内允许通过的请求数来限流。优点：计算简单，是否限流只跟请求数相关，放过的请求数是可预知的（令牌桶...
GBDT二分类V2
算法简介 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。算法原理 梯度提升决策树模型构建了一个由多棵决策树组成的组合模型。每一棵...
模型配置
前提条件 算法模型需要依赖行为数据集作为训练数据，经算法引擎学习后生成可用的模型。算法模型的优劣依赖于训练数据，数据质量越高，数据量越大，算法效果越好。算法模型使用的行为数据集的数据要求与一般数据集有所不同，请参见 行为数据...
容器签名
关于KMS密钥算法的详细内容，请参见 KMS支持的算法规格说明。已创建了Kubernetes集群，并且集群已安装了kritis-validation-hook组件。创建Kubernetes集群的具体操作，请参见 创建Kubernetes专有版集群。有关kritis-validation-hook组件的更...
什么是推荐全链路深度定制开发平台PAI-REC
除此之外，如果企业推荐算法、工程团队建设相对年轻，我们建议对接初期，采用阿里算法团队基于行业定制的算法模型来启动服务，一方面可辅助企业在短期内完成完整推荐系统的部署，另一方面可助力企业开发者快速上手、自主完成模型训练、效果...
模型配置
前提条件 算法模型需要依赖行为数据集、商品标签数据集作为训练数据，经算法引擎学习后生成可用的模型。算法模型的优劣依赖于训练数据，数据质量越高，数据量越大，算法效果越好。算法模型使用的行为数据集、商品标签数据集的数据要求与...
基于图算法实现金融风控
本文为您介绍如何基于图算法，实现金融风控。背景信息 图算法通常适用于关系网状的业务场景。与常规结构化数据不同，图算法将数据整理为首尾相连的关系图谱，需要考虑边和点。PAI提供了丰富的图算法组件，包括K-Core、最大联通子图及标签...
梯度提升回归树算法（GBRT）
本文介绍了梯度提升回归树算法（Gradient Boosting Regression Tree，下文简称GBRT）相关内容。简介 GBRT算法是集成学习Boosting家族的成员，使用了前向分布算法，但是弱学习器限定了只能使用CART回归树模型。前向分布算法的思想是基于当前...
PGVector
PGVector是一个高效的向量数据库插件，支持多种向量计算算法和数据类型，同时还能够高效存储与查询以向量表示的AI Embedding。本文档将为您介绍PGVector的背景、原理、使用方法及其他相关信息。背景信息 随着数据科学和机器学习等技术的...
PGVector
PGVector是一个高效的向量数据库插件，支持多种向量计算算法和数据类型，同时还能够高效存储与查询以向量表示的AI Embedding。本文档将为您介绍PGVector的背景、原理、使用方法及其他相关信息。背景信息 随着数据科学和机器学习等技术的...
PGVector
PGVector是一个高效的向量数据库插件，支持多种向量计算算法和数据类型，同时还能够高效存储与查询以向量表示的AI Embedding。本文档将为您介绍PGVector的背景、原理、使用方法及其他相关信息。背景信息 随着数据科学和机器学习等技术的...
GetInstance-获取实例详情
枚举值：PostPaid：按量付费。PrePaid：包年包月。PrePaid CommodityCode string 商品 code。枚举值：hologram_maxcomputeAccelerate_public_cn ： 中国站/湖仓加速。hologram_combo_public_cn ： 中国站/预付费/包年包月。hologram_prepay...
设置预分区
云数据库HBase自带了三种分隔算法，每个分割算法的适用场景如下描述：HexStringSplit：适用于以十六进制的字符串作为前缀的Rowkey。DecimalStringSplit：适用于以十进制的数字字符串作为前缀的Rowkey。UniformSplit：适用于Rowkey的前缀是...
资产安全概述
脱敏算法 脱敏算法模块可以看到目前支持的所有脱敏算法，主要包括 遮盖脱敏（如张三，脱敏为*三）、哈希脱敏（如加盐MD5）两大类算法。动态脱敏 不改变底层数据的存储，只在数据进行消费时，进行数据的脱敏。典型应用场景：数据分析场景的...
资产安全概述
脱敏算法 脱敏算法模块可以看到目前支持的所有脱敏算法，主要包括 遮盖脱敏（如张三，脱敏为*三）、哈希脱敏（如加盐MD5）两大类算法。动态脱敏 不改变底层数据的存储，只在数据进行消费时，进行数据的脱敏。典型应用场景：数据分析场景的...
支持向量回归算法（SVR）
本文介绍了支持向量回归算法（Support Vector Regression，以下简称SVR）的相关内容。简介 SVR是支持向量机（SVM）的重要应用分支。通过SVR算法，可以找到一个回归平面并使得一个集合中的所有数据距离该平面的距离最短。使用场景 SVR是一个...
随机森林回归算法（Random Forest Regression）
本文介绍了随机森林回归算法（Random Forest Regression）相关内容。简介 随机森林回归算法（Random Forest Regression）是随机森林（Random Forest）的重要应用分支。随机森林回归模型通过随机抽取样本和特征，建立多棵相互不关联的决策树...
如何不间断地进行时序异常检测
异常检测状态 介绍 异常检测状态是指在单次查询异常的检测过程中算法分析出的数据分布状态与统计信息。该状态决定了时序异常检测算法检测结果的精确性。不同场景中异常检测状态的影响如下：默认情况下，在不间断检测场景中为了保持异常检测...
推荐算法定制概述
EasyRec是一款用于推荐场景的深度学习算法框架，其使用方法简单，提供了丰富的模型和功能，可以满足您对于个性化推荐的需求。在推荐场景中，深度学习具有很多优点，包括可以处理大规模的数据和复杂的模型，能够捕捉更高层次的特征信息，...
负载均衡调度算法介绍
负载均衡会根据配置的调度算法，将来自客户端的请求按照对应的算法规则转发至相应的后端服务器。负载均衡支持轮询、加权轮询、加权最小连接数、一致性哈希等多种调度算法，用于支持不同的业务场景。本文列出所有负载均衡系列产品支持的调度...
机器翻译定制化服务产品介绍
机器翻译自学习平台 为算法“小白”提供了直观、易用、可视化的 AI 平台工具，用户无需拥有丰富的算法背景，仅需上传双语数据即可通过平台快速定制翻译模型。专家定制 达摩院机器翻译算法专家全程主导定制链路，通过对客户业务领域分析、...
算法应用
本文主要描述V（Version）系列边缘一体机，配置算法应用的方法。前提条件 已接入视频设备到边缘一体机中。设备接入操作，请参见 添加视频设备。配置人脸识别应用前，请确保已配置底库服务。详细操作，请参见 算法服务。LE-V-B012和LE-V-B...
K均值聚类算法（K-Means）
本文介绍了K均值聚类算法（K-Means Clustering Algorithm，以下简称K-Means）相关内容。简介 K-Means算法是一种迭代求解的聚类分析算法。该算法原理为：先将数据分为K组，随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚...
Dataphin事实逻辑表关联枚举维度，没有维度字段可以...
概述 本文主要描述了事实逻辑表关联枚举维度，没有维度字段可以关联时，数据默认值如何匹配到事实表需关联字段的解决方法。详细信息 事实逻辑表关联枚举维度，没有维度字段可以关联时，数据的值会取设定的默认值，如下图-110。如果想取事实...
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，...
概述
为什么需要冷启动 通常推荐系统通过协同过滤、矩阵分解或是深度学习模型来生成推荐候选集，这些召回算法一般都依赖于用户-物品行为矩阵。在真实的推荐系统中，会有源源不断的新用户、新物品加入，这些新加入系统的用户和物品由于缺乏足够...
DBMS_CRYPTO
示例 下列示例使用了 DBMS_CRYPTO.DES_CBC_PKCS5 分组密码组（一组预先定义的算法和修改器）对从 passwords 表中检索出的值加密：CREATE TABLE passwords(principal VARCHAR2(90)PRIMARY KEY,-username ciphertext RAW(9)-encrypted ...
流量控制插件
unit:SECOND#控制区间,取值：SECOND,MINUTE,HOUR,DAY apiDefault:1000#允许的总流量值 controlMode:FIX_WINDOW#当时间维度为秒时，指定流控算法为固定时间窗口算法 blockingMode:QUICK_RETURN#令牌桶流控算法时，不会进入Queue排队，如果...
管控类API概览
本文档汇总了所有管控类API及枚举类型的参数。枚举参数 枚举值 描述 InstanceClass tsdb.1x.basic 实例规格。InstanceStatus CREATING（0）：创建中 ACTIVATION（1）：运行中 DELETED（8）：已删除 实例的状态。ChargeType PREPAY：预付款 ...
行业算法模型介绍
重要 算法实验功能仅对标准版实例开放。智能推荐根据不同的行业提供了归档的如下几类算法模型，您可以通过在线实验平台的实验参数配置针对性的进行开启或关闭以及具体算法子类型的优化。一、基于物品的协同过滤算法 协同过滤算法主要分为...
使用前须知
同时根据指标数据进行算法的自适应优化，您不需要感知复杂的算法参数，就可以得到准确的聚类分析结果。海量：聚类分析支持超大规模集群（万级别）的机器分析。资产说明 创建数智服务实例后，日志服务将自动在您所指定的Project下创建...
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