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...
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。...
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...
开发和管理自定义组件
步骤六：发布自定义组件（新增自定义组件）登录BizWorks，在 选择平台 下拉列表中选中 轻应用组装平台。单击页面右上角 图标或其文本框区域，在下拉列表中单击目标项目名称后，单击 应用 页签。在应用列表页面单击目标轻应用名称。在目标轻...
产品版本
不支持 不支持 支持 轻应用组装平台 页面编排 支持 支持 支持 组件编排 支持 支持 支持 资源管理 支持 支持 支持 服务编排 支持 支持 支持 数据源支持 部分支持 部分支持 支持 用户认证 支持 支持 支持 自定义扩展能力 部分支持 部分支持 ...
使用场景和主要概念
定位和使用场景 场景1：在BizWorks组装式架构中，为开发者提供一种BFF层（Backend For Frontend）的低代码实现方式，从而快速进行接口的服务编排和组装。场景2：客户现有业务应用如需接入到BizWorks体系中进行统一运营，但尚未完成微服务...
创建和管理项目域名
添加项目域名 登录BizWorks，在 选择平台 下拉列表中选中目标平台：微服务开发平台 或 轻应用组装平台。单击页面右上角的 图标或其文本框区域，在下拉列表中单击目标项目名称后，在平台顶部导航栏单击 运维 页签。在 运维 导航栏中，单击 ...
线性规划-专题多篇
优化求解器的线性规划学习案例。数学规划求解-线性规划 我们有提供6个案例讲解线性规划（LP）的概念和应用场景，讲解遇到不同问题时，如何分析问题，建模，然后调用优化求解器求解，再利用求解器的结果去解决问题。并提供了10+源代码供参考...
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...
线性回归
一、组件说明 线性回归模型通过找到一条最佳拟合直线（或超平面），将输入特征映射到一个连续数值输出。在模型训练过程中，采用最小二乘法（least squares）估计模型参数，即最小化输出结果与预测值之间的误差平方和。线性回归模型具有简单...
线性模型特征重要性
线性模型特征重要性组件用于计算线性模型的特征重要性，包括线性回归和二分类逻辑回归，支持稀疏和稠密数据格式。本文为您介绍该组件的配置方法。使用限制 支持的计算引擎为MaxCompute。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置线性模型...
方差膨胀系数VIF
一、组件说明 方差膨胀系数（VIF）是用于检测多元回归模型中自变量之间多重共线性的指标。VIF是一个统计量，衡量自变量之间线性相关性的强度。如果一个自变量与其他自变量高度相关，则该自变量对响应变量的贡献将受到其他自变量的影响，这...
工业分析建模
从左侧拖入线性回归组件到画布中，将CSV组件的输出端口（OUT）连接到线性回归组件的输入端口（IN1），使得CSV组件的数据输出流入到线性回归组件中。选中线性回归组件，右侧配置栏中单击 特征变量。在 特征变量 面板，单击 添加，新增一条...
示例：使用轻应用模板
重要 轻应用组装平台仅支持安装模板类型为轻应用的应用模板，其他类型不支持安装。模板文件成功上传后，系统会保留最近一次的模板信息。模板文件上传成功后，您可以看到类似以下界面。重要 一个项目中同时最多只能有一个模板处于安装过程中...
散点层（线性渐变）
本文介绍 散点层（线性渐变）的图表样式和各配置项的含义。图表样式 散点层（线性渐变）是3D地球的子组件，支持独立的样式和数据配置，包括散点的大小、颜色、类型以及经纬度等，能够以散点的形式表现地理位置上的点数据信息。配置面板 ...
高斯过程回归
线性核：，其中偏移 和尺度因子，是线性核函数的参数。二次有理核：，其中尺度因子，尺度，比例混合因子 是二次有理核函数的参数。参数说明 IN端口 参数名 参数描述 是否必填 输入数据类型 数据源类型 特征变量 配置模型特征变量。是 整数...
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...
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...
线性支持向量机
本文介绍线性支持向量机算法组件的配置方法及使用示例。背景信息 本文中的线性支持向量机算法不通过核函数方式实现，具体实现理论请参见 算法原理 中的Trust Region Method for L2-SVM部分。使用限制 线性支持向量机算法组件仅支持二分类...
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...
开发前端界面
也支持多种流程节点，在对已有的服务能力做进一步编排和组装。在 服务方法 页面，单击 新建服务方法。在 新建服务方法 面板，完成相关配置。更多信息，请参见 可视化编排服务方法。单击 创建。服务方法保存成功后系统会自动打开服务方法...
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...
机器学习开发示例
例如下面的代码采用第一个模型（modelA），并根据特征（features）向您显示标签（原始销售价格）和预测（预测销售价格）%pyspark#运行线性回归模型，并展示数据 predictionsA=modelA.transform(ml_data)predictionsA.show(10)数据打印 步骤...
分布式线性扩展
本文详细介绍了分布式线性扩展的特性。数据物理分布 PolarDB-X 将数据表以水平分区的方式，分布在多个存储节点（DN）上。数据分区方式由分区函数决定，PolarDB-X 支持哈希（Hash）、范围（Range）等常用的分区函数。以下图为例，shop库中的...
功能特性
文件存储 HDFS 版 具有无缝集成、共享访问、安全控制、线性扩展等多种特性。无缝集成 文件存储 HDFS 版 允许您就像在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中一样管理和访问数据。文件存储 HDFS 版 SDK可在所有Apache Hadoop 2.x环境中使用，包括...
示例：基于共享能力搭建轻应用
步骤一：创建轻应用 登录BizWorks，在 选择平台 下拉列表中选中 轻应用组装平台。单击页面右上角 图标或其文本框区域，在下拉列表中单击 BizWorks示例项目，单击 应用 页签。在 应用列表 页面，单击 新增应用。在 创建轻应用 面板，完成...
实验：构建应用首页和自定义页面
操作步骤 登录BizWorks，在 选择平台 下拉列表中选中 轻应用组装平台。单击页面右上角 图标或其文本框区域，在下拉列表中单击目标项目名称后，单击 应用 页签。在应用列表页面单击目标轻应用名称。在目标轻应用导航栏中，选择 服务管理>...
散点层（线性渐变）
本文档为您介绍散点层（线性渐变）各配置项的含义。图表样式 散点层（线性渐变）是3D地球的子组件，支持独立的样式和数据配置，包括散点的大小、颜色、类型以及经纬度等，能够以散点的形式表现地理位置上的点数据信息。样式面板 搜索配置：...
创建和管理项目环境
新增项目环境 登录BizWorks，在 选择平台 下拉列表中选中目标平台：微服务开发平台 或 轻应用组装平台。单击页面右上角的 图标或其文本框区域，在下拉列表中单击目标项目名称后，在平台顶部导航栏单击 运维 页签。在 项目环境管理 页面，...
新手入门路径
也可以返回 线性规划-专题多篇，学习线性规划（LP）的概念，然后选择一篇您感兴趣或含有您常用编程语言的版本，阅读问题的 建模方案分析 和 参考源代码 来运行。还可以去访问我们新邀测中的 MindOpt线上平台 去学习代数建模语言调用求解器...
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...
概述
用于预测的参数，参数和 人工智能平台 PAI 平台的参数一致，请参见 线性支持向量机、PS-SMART多分类 或 GBDT回归。支持的评估模型函数 MaxCompute SQLML当前支持如下评估模型函数，用于评估预测结果的准确性：二分类评估：通过内建函数 ml_...
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...
动态特征提取
线性趋势：对采样数据序列进行线性拟合，取线性模型的系数，作为输出。变化趋势：对采样数据序列做Mann-Kendall测试（曼肯德尔检验），若“无趋势”，则输出0；反之，则取slope参数，作为输出。曼肯德尔检验：Mann-Kendall 趋势检验（有时...
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...
基于回归算法实现农业贷款发放预测
线性回归是数理统计中的回归分析方法，可以确定两种或两种以上变量之间相互依赖的定量关系。Designer预置了线性回归算法模板，便于您通过农业贷款的历史发放情况，快速实现贷款发放预测。本文为您介绍Designer线性回归算法预置模板的具体...
摊销成本
本文档包含新旧版摊销成本介绍。...接上例，降配，若客户于2022.1.20日进行实例降配 针对A001和A002分别产生降配订单A001-1和A002-1，其中 A001-1订单：服务周期2022.01.20-2022.01.31，服务时长12天，金额为12，按照线性分摊逻辑，2022...
组件参考：所有组件汇总
PS线性回归 该组件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。二分类评估 该组件是通过计算AUC、KS及F1 Score指标，输出KS曲线、PR曲线、ROC曲线、LIFT Chart及...
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