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 ...
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：Serverless 高可用版：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：最小数量为...
产品优势
③：区别于Redis社区版6.0的IO多线程，内存型的Real Multi-IO能够将IO加速地更彻底，具备更高的抗连接冲击性，且可以线性地提升吞吐能力。④：数据落盘方式主要有下述两种：Write Through：数据写入成功，数据同步落盘后返回。Write Back：...
Tair（Redis企业版）与Redis社区版特性对比
③：区别于Redis社区版6.0的IO多线程，内存型的Real Multi-IO能够将IO加速地更彻底，具备更高的抗连接冲击性，且可以线性地提升吞吐能力。④：数据落盘方式主要有下述两种：Write Through：数据写入成功，数据同步落盘后返回。Write Back：...
内存型
说明 区别于Redis社区版6.0的多线程（性能至多提升2倍，且CPU资源消耗高），内存型的Real Multi-IO能够将IO加速地更彻底，具备更高的抗连接冲击性，且可以线性地提升吞吐能力。性能对比 云数据库Redis版 实例采用与原生Redis相同的单线程...
内存型
说明 区别于Redis社区版6.0的多线程（性能至多提升2倍，且CPU资源消耗高），内存型的Real Multi-IO能够将IO加速地更彻底，具备更高的抗连接冲击性，且可以线性地提升吞吐能力。性能对比 云数据库Redis版 实例采用与原生Redis相同的单线程...
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...
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...
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...
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...
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，...
并发导出数据
当增大并发数时，性能可以继续线性提高，例如8并发时仍可以继续提高4倍性能。成本 由于ParallelScan请求对资源的消耗更少，价格会更便宜，所以对于大数据量的导出类需求，强烈建议使用ParallelScan接口。注意事项 同时存在的ParallelScan...
RGB色彩
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：设置辉光的阈值大小，范围为0~1。当阈值小于半径时，辉光生效。阴影 颜色：...
尺寸映射
线性映射：将尺寸数据进行线性映射，可以拖动两侧点，自定义设置线性映射的两个过渡值。指数映射：将尺寸数据进行指数映射，可以自定义设置 Base 值，实现不同的映射。范围为0.01~1.99。Bezier曲线：将尺寸数据进行贝塞尔曲线映射，可以...
逻辑回归
计算逻辑原理 逻辑回归的思路是，先拟合决策边界（不局限于线性，还可以是多项式），再建立这个边界与分类的概率联系，从而得到了二分类情况下的概率。本质是假设数据服从这个分布，然后使用极大似然估计做参数的估计。参数说明 IN端口 ...
常见问题FAQ
优化求解器当前可以快速求解大规模线性规划LP、混合整数线性规划MILP、凸二次规划QP问题，目前支持命令行和C、C++、Python、Java的API调用，可在Windows，macOS和Linux系统下使用。有示例代码和案例分析讲解如何使用，免费。运行产生异常请...
使用数据实验室
分布模型 数据量分布模型，包括随机、周期与线性。您可以自定义变化周期、最小值、最大值和抖动值。变化周期：数据量分布变化周期，支持秒、分钟、小时、天和周。最小值：每秒最小数据量。最大值：每秒最大数据量。抖动值：例如设置 抖动 ...
Jindo Job Committer使用说明
时间窗口的大小和文件数量线性相关，可以通过增大 fs.oss.committer.threads 可以提高并发处理的速度。Hive和Presto等没有使用Hadoop的Job Committer。E-MapReduce集群中默认打开Jindo Oss Committer的参数。在MapReduce中使用Jindo Job ...
Jindo Job Committer使用说明
时间窗口的大小和文件数量线性相关，可以通过增大 fs.oss.committer.threads 可以提高并发处理的速度。Hive和Presto等没有使用Hadoop的Job Committer。E-MapReduce集群中默认打开Jindo Oss Committer的参数。在MapReduce中使用Jindo Job ...
Jindo Job Committer使用说明
时间窗口的大小和文件数量线性相关，可以通过增大 fs.oss.committer.threads 可以提高并发处理的速度。Hive和Presto等没有使用Hadoop的Job Committer。E-MapReduce集群中默认打开Jindo Oss Committer的参数。在MapReduce中使用Jindo Job ...
Jindo Job Committer使用说明
时间窗口的大小和文件数量线性相关，可以通过增大 fs.oss.committer.threads 可以提高并发处理的速度。Hive和Presto等没有使用Hadoop的Job Committer。E-MapReduce集群中默认打开Jindo Oss Committer的参数。在MapReduce中使用Jindo Job ...
Jindo Job Committer使用说明
时间窗口的大小和文件数量线性相关，可以通过增大 fs.oss.committer.threads 可以提高并发处理的速度。Hive和Presto等没有使用Hadoop的Job Committer。E-MapReduce集群中默认打开Jindo Oss Committer的参数。在MapReduce中使用Jindo Job ...
高级模板支持的AE功能及插件
您可以用它自由组合成各种过渡效果，如RGB色散、抖动、失真、故障等。预览 VE Simple Box 立方体插件，它可以在AE中一键生成立方体，并且在参数层调整每一个面的颜色图案、位置、旋转角度、折叠角度等，可以快速制作盒子展开及组合等效果。...
转码
通过阅读本文，您可以了解各转码功能的详情及使用方法。转码类型说明 标准转码 视频转码是指将已经压缩编码的码流转换成另一种码流，从而根据不同的终端和网络带宽适应不同的用户需求。转码本质上是一个先解码、再编码的过程，因此转换前后...
Jindo Job Committer使用说明
时间窗口的大小和文件数量线性相关，可以通过增大 fs.oss.committer.threads 以提高并发处理的速度。Hive和Presto等没有使用Hadoop的Job Committer。E-MapReduce集群中已默认打开Jindo Oss Committer的参数。在MapReduce中使用...
Jindo Job Committer使用说明
时间窗口的大小和文件数量线性相关，可以通过增大 fs.oss.committer.threads 以提高并发处理的速度。Hive和Presto等没有使用Hadoop的Job Committer。E-MapReduce集群中已默认打开Jindo Oss Committer的参数。在MapReduce中使用...
Jindo Job Committer使用说明
时间窗口的大小和文件数量线性相关，可以通过增大 fs.oss.committer.threads 以提高并发处理的速度。Hive和Presto等没有使用Hadoop的Job Committer。E-MapReduce集群中已默认打开Jindo Oss Committer的参数。在MapReduce中使用...
Jindo Job Committer使用说明
时间窗口的大小和文件数量线性相关，可以通过增大 fs.oss.committer.threads 以提高并发处理的速度。Hive和Presto等没有使用Hadoop的Job Committer。E-MapReduce集群中已默认打开Jindo Oss Committer的参数。在MapReduce中使用...
Jindo Job Committer使用说明
时间窗口的大小和文件数量线性相关，可以通过增大 fs.oss.committer.threads 以提高并发处理的速度。Hive和Presto等没有使用Hadoop的Job Committer。E-MapReduce集群中已默认打开Jindo Oss Committer的参数。在MapReduce中使用...
基本概念
控制台上的概念 数学规划求解 数学规划求解 是优化求解器的一种类型，如线性规划（Linear Programing,LP）求解器是指可以用于求解线性规划问题，该问题的变量取值空间是线性连续的，目标函数和约束都是变量的线性关系。数学规划求解常见的...
发布说明
新增特技效果接口，包含基本动画（旋转、平移、缩放、透明度）和自定义动画效果（线性擦除）。新增指定流、指定时间段添加高斯模糊效果。新增指定流、指定时间段添加显示模式（填充、裁剪）。新增配音接口，支持多段配音和变速。新增多段...
向量计算函数
向量缩放函数 vector_scale(array(double)vector1,double alpha)vector_scale(varchar vector1,double alpha)结合向量的加减法和向量的缩放，可以做任何线性变换。cosine_similarity 函数 计算 x 的余弦相似度。使用示例 查询和分析语句*|...
摊销成本
这个“量”可以是带宽、流量、通话、存储等可计量的量。分摊金额根据实际使用量进行分摊。摊销规则示例：示例场景1：自然月周期型/动态月周期型权益资产分摊 新购：客户新购SLS包月计划资源包，总金额1200元，订单号A001，购买日期为2021....
Apache ShardingSphere-Proxy与PolarDB多主集群（库表...
您可以将业务影响控制在预期范围（只影响与需要迁移的数据库相关的查询）的情况下获得接近线性的数据库读写能力扩展。切换节点期间，避免访问切换中的数据库时查询阻塞过久。使用JDBC URL配置ShardingSphere的数据源，您可以在URL中配置 ...
DBLE与PolarDB多主集群（库表）结合使用最佳实践
QPS与MPS：TPS与CPU使用率：如果业务的写入以显式事务（autoCommit=0）为主，PolarDB多主集群（库表）结合DBLE可以实现仅次于线性的性能提升。以256个线程进行写入测试，弹性扩容效果如下：QPS与MPS：TPS与CPU使用率：
函数概览
本文列举的函数与运算符可以被用在 SLS 的 SQL 或 SPL 两种语言中。函数与运算符 说明 您可以根据具体使用的功能、语言，在本文中查看具体的函数、运算符用法。下表中，√表示支持，×表示不支持。SQL 是一种广泛使用的查询、分析语言，...
配置数据源
10 2.9 线性转换函数 linearTransform/线性转换/*@description 线性转换把原始值转换为目标值，*@param source 原始值最大、最小值*@param target 目标值最大、最小值*@value 点位数值*/const re=filter.linearTransform({ start:0,end:...
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