选型指导
定向运营（流量调控+黑白名单+item封禁、定坑）1000元/月 若开发者使用的算法服务为行业标准配置、或者自行完成算法组装，将无需支付额外的费用。若需要根据场景定制，设计链路配置，模型选型，按照效果交付调优等，则需进行商务洽谈后支付...
API详情
由于模型调用的计算量与token序列长度相关，输入或输出token数量越多，模型的计算时间越长，我们将根据模型输入和输出的token数量计费。可以从API返回结果的 usage 字段中了解到您每次调用时使用的token数量。您也可以使用 Token计算器 ...
字符串相似度
参数设置 相似度计算方法 指定相似度计算方法类型。取值范围为：levenshtein levenshtein_sim lcs lcs_sim ssk cosine simhash_hamming simhash_hamming_sim 默认值为levenshtein_sim。子串的长度 仅当 相似度计算方法 取值为 ssk、cosine...
字符串相似度-topN
相似度计算方法 指定相似度计算方法类型。取值范围为：levenshtein_sim（默认值）lcs_sim ssk cosine simhash_hamming_sim 子串的长度 仅当 相似度计算方法 取值为ssk、cosine或simhash_hamming_sim时，才需要配置该参数。取值范围为(0,100...
朴素贝叶斯
朴素贝叶斯是一种基于独立假设的贝叶斯定理的概率分类算法。使用Designer（原Studio）的朴素贝叶斯组件，您能有效处理多样的分类问题。本文为您介绍朴素贝叶斯组件的配置方法。使用限制 支持的计算引擎为MaxCompute。组件配置 您可以使用...
签名鉴权模式
签名计算方式 按照 鉴权概述 的描述，如果选择签名校验模式，MQTT客户端实际连接MQTT消息服务器时，connect 报文中的Username和Password需要按照本文约定的规范设置，具体设置和计算方法如下。Username 由鉴权模式名称、AccessKey ID和...
组件参考：所有组件汇总
语义向量距离 基于算法语义向量结果（如Word2Vec生成的词向量），计算给定的词（或者句子）的扩展词（或者扩展句），即计算其中某一向量距离最近的向量集合。其中一个用法是，基于Word2Vec生成的词向量结果，根据输入的词返回最为相似的词...
文章相似度
参数设置 相似度计算方法 指定相似度计算方法类型。取值范围为：levenshtein levenshtein_sim（默认值）lcs lcs_sim ssk cosine simhash_hamming simhash_hamming_sim 子串的长度，ssk和cosine中可用 仅当 相似度计算方法 取值为 ...
文本摘要
句子相似度的计算方法 句子相似度计算方法：Ics_sim leveshtein_sim ssk cosine 匹配字符串的权重 句子相似度的计算方法 取值 ssk 时，该参数生效。默认为0.5。子串的长度 句子相似度的计算方法 取值 ssk/cosine 时，该参数生效。默认为2。...
哈希分片全链路测试
数据类型：FLOAT，距离计算方法：SquaredEuclidean 检索方式 ProximaCE recall 工具 graph 89.03%88.62%hc 98.91%98.14%ssg 96.00%95.76%gc 97.87%97.64%qc 97.70%97.77%linear 100%100%数据类型：INT8，距离计算方法：SquaredEuclidean ...
签名鉴权模式
签名计算方式 按照 鉴权概述 的描述，如果选择签名校验模式，MQTT客户端实际连接MQTT消息服务器时，connect 报文中的Username和Password需要按照本文约定的规范设置，具体设置和计算方法如下：Username 由鉴权模式名称、AccessKeyId和...
0016-00000606
问题描述 批量删除操作缺少...Quiet>false</Quiet><Object><Key>multipart.data</Key></Object><Object><Key>test.jpg</Key></Object><Object><Key>demo.jpg</Key></Object>相关文档 DeleteMultipleObjects Content-MD5的计算方法
工业视觉智能基本概念
算法 基于训练数据集，根据学习策略，及从假设空间中选择的最优模型，来求解最优模型的计算方法。模型 在工业视觉智能产品中，模型特指能完成视觉分类、检测、分割等智能化识别工作的工具。是基于算法学习的成果，是最终应用于工业场景中的...
云服务器ECS资源负载评估算法说明
资源综合性能得分计算逻辑中各数据的计算方法如下：每个资源中每个指标每天的指标得分=某天某个指标每5分钟的聚合数据×熵权法指标权重 例如：指标A一天有288（1440分钟÷5分钟）个聚合数据，分别是A0、A1、A2……A287，对应可以计算出288...
CreateAccount
具体的计算方法如下：public class Base64Utils { public static final Charset UTF8=Charset.forName("UTF-8");解码base64字符串*@param str*@return*/public static String decode(String str){ return new String(Base64.getDecoder()....
自定义裁剪
关于各裁剪原点位置的计算方法，请参见 计算方法。p 倍率参数。[1,200]，以百分比为单位。说明 仅当设置g_face时该参数生效。各裁剪原点位置的计算方法如下。其中srcW代表原图宽度，srcH代表原图高度。裁剪原点 位置计算方法 nw 0,0 north ...
查询数据
ann_distance 是输入向量和返回结果之间的真实相似度，相似度计算方法由 float_feature 列定义指定。select id,ann_distance from ann(test_table,float_feature,'[0.5,0.6,0.3,0.1]',10);返回向量计算距离小于0.2的记录。select id,ann_...
截图回调鉴权说明
MD5Content=回调域名|ALI-LIVE-TIMESTAMP|NotifyAuthKey ALI-LIVE-SIGNATURE=md5sum(MD5Content)字段计算 ALI-LIVE-SIGNATURE字段计算方法示例如下。ALI-LIVE-SIGNATURE=md5sum(learn.aliyundoc.com|1519375990|yourkey)回调消息接收服务端...
签名版本1
关于Content-MD5的计算方法，请参见 Content-MD5的计算方法。Content-Type 字符串 否 application/octet-stream 请求内容的类型，也可以为空。说明 如果生成签名时没有设置 Content-Type，则后续使用签名上传文件时也无需设置该参数。Date ...
基本概念
项目类型 引擎类型 联邦建模 联邦学习 多方安全建模 训练和预测 多方安全分析 分析 隐私求交 分析 隐私求交 隐私求交（Private Set Intersection，简称 PSI）是一种隐私计算方法，是将各参与方的样本数据做求交集处理。该方法可以保证在...
后端签名插件
签名计算方法步骤如下：API网关需要从发送给后端的HTTP请求中提取出关键数据，组合成一个签名串，生成的签名串的格式如下：HTTPMethod Content-MD5 Headers PathAndParameters 以上4个字段构成整个签名串，字段之间使用 间隔，如果Headers...
内积和余弦距离
使用方式如下：使用内积计算方法中 NormalizeConverter 的流程进行索引构建和检索，获取内积值 score。说明 此处 score 为输出表中的字段。余弦距离计算方式为：1-score。余弦相似性等价于计算的内积值ip（即score），范围为(-1,1)，但距离...
公共参数
关于请求签名的计算方法，请参见 签名机制。公共请求参数 下表描述的公共请求参数（Query Parameter）适用于所有通过URL发送HTTP POST请求调用内容安全检测服务类API。名称 类型 是否必选 描述 clientInfo String 否 发起请求的客户端信息...
URL鉴权
说明 使用控制台生成鉴权URL和使用代码拼接鉴权URL的 md5hash 值计算方法相同。功能原理 当开启URL鉴权功能后，服务器获取请求后会进行如下验证：判断请求中的失效时间是否小于当前时间。如果小于，则认为过期失效并返回HTTP 403错误。如果...
技术分析函数
KAUFMANS_EFFICIENCY_RATIO()Kaufman效率比(Kaufman’s Efficiency Ration)，或简称为效率比(Efficiency Ratio，ER)，它的计算方法是：将一段时间内的数据变化除以实现该变化所发生的数据变动的绝对值的总和。得出的比率在0和1之间，比率越...
PAI-REC推荐算法定制的最佳实践文档
6.3.2.swing u2i 召回 swing是一种item相关性计算方法，基于User-Item-User原理衡量Item的相似性。6.3.3.向量召回 提供两种向量召回方式 DSSM 和 MIND，具体介绍参考：召回目标名称：一般是否点击，设置为is_click。召回目标选取：${...
高维向量检索（PASE）
当前仅支持欧式距离，点积（内积）需要向量归一化后，采用 附录 中提供的方法计算。dimension 向量维度。必填项，最大支持512。base64_encoded 数据是否采用base64编码。默认为0。取值：0：采用float4[]表示向量类型。1：采用float[]的base...
高维向量检索（PASE）
当前仅支持欧式距离，点积（内积）需要向量归一化后，采用 附录 中提供的方法计算。dimension 向量维度。必填项，最大支持512。base64_encoded 数据是否采用base64编码。默认为0。取值：0：采用float4[]表示向量类型。1：采用float[]的base...
高效向量检索（PASE）
您可以使用两种算法创建索引：说明 对于要使用PASE向量索引的用户，如果采用欧氏距离作为向量相似度计算公式，原始向量不需要做任何处理，但如果采用内积或余弦作为向量相似度计算公式，需要对向量进行归一化处理，如原始向量为，则需要...
计算巢校验数字签名说明
背景信息 在计算巢ECS内发起API调用时（如调用 CheckoutLicense、PushMeteringData 等），计算巢会返回数字签名信息（即Token字段），服务商可以使用后文的方法计算数字签名信息的值，并将计算得到的数字签名信息和计算巢返回的数字签名...
服务端订阅
计算签名，password组装方法，请参见AMQP客户端接入说明文档。String signContent="authId="+accessKey+"×tamp="+timeStamp;String password=doSign(signContent,accessSecret,signMethod);接入域名，请参见AMQP客户端接入说明文档。...
电子表格支持函数说明
MODE.MULT-MODE.SNGL-NEGBINOM.DIST 给定成功概率且保持不变，计算在取得给定次数的成功之前遭遇给定次数失败的概率。NEGBINOMDIST 给定成功概率且保持不变，计算在取得给定次数的成功之前遭遇给定次数失败的概率。NORM.DIST 指定参数值、...
相关性分析
是 多变量与多变量 多变量与多变量 单变量与多变量 相关系数方法 选择相关系数计算的方法。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...
专业版
专业版环境搭建及使用方法请参见 用户指南。说明 若您是新用户：请使用最新系列的最新版本。若您是老用户：请根据如下说明，使用Link IoT Edge软件包。正在使用LTS版本：请使用对应系列的最新版本。正在使用非LTS版本：建议升级版本到LTS...
数据探索函数
通过Kolmogorov-Smirnov方法计算p值。p值代表在原假设成立的情况下，样本数据或更极端数据出现的概率。当概率p小于显著性水平0.05时，这个概率非常小，意味着样本数据或更极端数据的出现是不可能事件。因此我们有足够的理由拒绝原假设，...
相关性函数
相关性算子可以计算两组数据的相关系数，用于分析这两组数据的变化趋势是否存在关联关系。相关性算子 只支持华东2（上海）地域。相关性算子支持最大数据量为1000万行。用于离线调度的相关性算子。计算两组数据的相关系数r。两组数据之间的...
sequential_uuid
背景信息 常规的随机UUID生成器将在给定的范围内均匀取值，这意味着向索引插入数据时，其局部性较差，所有索引叶所在的页都有同样的概率被命中，从而导致整个索引会被强制放入内存中。当使用小索引不会存在这个问题，但一旦索引大小超过...
sequential_uuid
这种方法得到的UUID几乎是完全连续的，但这种方法存在以下两个问题：随机性减少：如果使用了产生bigint值的序列，产生UUID的随机性将从16 B降低到8 B，时间戳也以类似的方式降低了随机性，具体取决于时间戳的精度。随机性的下降增加了碰撞...
sequential_uuid
背景信息 常规的随机UUID生成器将在给定的范围内均匀取值，这意味着向索引插入数据时，其局部性较差，所有索引叶所在的页都有同样的概率被命中，从而导致整个索引会被强制放入内存中。当使用小索引不会存在这个问题，但一旦索引大小超过...
肝癌检测
调试 您可以在OpenAPI Explorer中直接运行该接口，免去您计算签名的困扰。运行成功后，OpenAPI Explorer可以自动生成SDK代码示例。请求参数 名称 类型 是否必选 示例值 描述 Action String 是 ScreenLC 系统规定参数。取值：ScreenLC。...
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