0020-00000038
问题描述 PutBucketInventory请求中部分节点值超出长度限制或者不是UTF-8编码。问题原因 您发起了PutBucketInventory请求，但是请求中配置的 Id 节点值不合法。您发起了PutBucketInventory请求，但请求中Filter节点下的 Prefix 参数取值不...
自治服务（CloudDBA）
您可以通过该功能排查Redis数据库的故障和性能降低的原因。开启自动扩容 当内存平均使用率达到阈值后会自动升级Redis实例的规格，帮助您快速弹性适配业务高峰，避免内存溢出的风险，有效保障线上业务稳定性。基于预测自动弹性伸缩 以实例...
线性规划-专题多篇
鲁棒线性回归-预测 回归是一种建立自变量 x（向量）和相关变量 y（标量）之间关系的预测技术。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...
0006-00000202
问题描述 PostObject请求头表单中policy表单域的值不是合法的Base64编码。问题原因 Post请求的policy表单域格式非法，导致请求错误。问题示例 无 解决方案 按照如下步骤构建正确policy表单域。创建一个UTF-8编码的policy。对policy进行Base...
one-hot编码
one-hot编码，也称独热编码，对于每一个特征，如果它有m个可能值，那么经过独热编码后，就变成了m个二元特征。此外，这些特征互斥，每次只有一个激活。因此，经过独热编码后数据会变成稀疏的，输出结果也是KV的稀疏结构。功能介绍 one-hot...
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...
组件参考：所有组件汇总
特征编码 该组件是将非线性特征通过GBDT编码成线性特征。one-hot编码 您可以通过该组件后数据会变成稀疏，输出结果也是KV的稀疏结构。统计分析 数据视图 通过数据视图组件，您可以可视化地了解特征与标签列的分布情况及特征的特点，以便...
0014-00000023
问题原因 您发起了PutBucketLifecycle请求，但是请求体XML中 Rule 节点下的 Prefix 子节点取值不是UTF-8编码，导致请求错误。问题示例 以下请求中 Rule 节点下的 Prefix 子节点取值不是UTF-8编码。PUT/?lifecycle ...
分析预警
本文为您介绍辅助线、趋势线、预测、异常检测、波动原因、聚类六种 分析方式。背景信息 分析预警支持从多个角度对当前数据进行分析，通过该功能可以直观了解数据的变化趋势和异常点。分析预警目前支持辅助线、趋势线、预测、异常检测、波动...
0007-00000002
问题描述 请求中用于回调的Callback参数不是合法的Base64编码。问题原因 您发送的请求中用于上传回调的Callback参数Base64解码出错，导致接口报错。Callback参数即URL中的callback参数，或是请求头中的 x-oss-callback 字段，或是Post请求...
0007-00000102
问题描述 请求中用于回调的 callback-var 参数不是合法的Base64编码。问题原因 您发送的请求中用于上传回调的 callback-var 参数Base64解码出错，导致接口报错。callback-var 参数即URL中的 callback-var 参数，或是请求头中的 x-oss-...
逻辑回归二分类
一、组件说明 逻辑回归通过将线性回归模型的输出通过Sigmoid函数进行映射，将连续的预测值转换为概率值。Sigmoid函数具有“S”形状，可以将任意实数值映射为0和1之间的概率值，表示样本属于正例的概率。逻辑回归的训练过程是利用最大似然...
产品功能
阿里云图数据库自动机器学习（Graph Database Auto Machine Learning，简称GDB Automl）支持数据处理、模型训练、数据预测和导出部署。本文为您详细介绍GDB Automl的产品功能。数据处理 数据导入 目前版本支持从图数据库GDB导入数据、从...
如何管理故障
可对故障根因进行原因检查并结构化录入，检查点包括：故障原因、最近活动、注入方式、恢复方式等；关联故障期间的故障变更，新增故障改进措施等操作。故障状态 处理中：处理中仍未恢复的故障；已恢复：故障对处理中的故障做 恢复 操作后是...
线图
例如，分析商品销量随时间的变化，预测未来的销售情况。本文为您介绍如何为线图添加数据并配置样式。前提条件 已创建仪表板，请参见 新建仪表板。图表概述 使用场景 趋势类组件可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此...
XGBOOST二分类
使用时，数据格式如下，其中key的下标应从1开始，value应均为数值：正样本标签值填写 字段数据类型 是否编码 是否连接配置表 正样本标签值 字符类型 是 是 原值 是 否 编码值 数值类型 否 否 原值 否 是 原值 是 是 原值 是 否 编码值 参数...
横向逻辑回归二分类
一、组件说明 横向逻辑回归通过将线性回归模型的输出通过Sigmoid函数进行映射，将连续的预测值转换为概率值。Sigmoid函数具有“S”形状，可以将任意实数值映射为0和1之间的概率值，表示样本属于正例的概率。横向逻辑回归的训练过程是利用...
横向MLP二分类/MLP多分类/MLP回归
多层感知机是一种前馈神经网络，通过多个神经元的组合对输入特征进行非线性变换和特征提取，最终输出一个连续的预测结果。在训练过程中，利用反向传播算法（Backpropagation）和梯度下降算法（Gradient Descent）来优化模型参数，以最小化...
创建安全联邦学习任务（任务模式）
包括 One-hot编码、Binary编码、WOE编码。单击 提交，完成任务的创建。步骤三：新建 TrustML/Prediction 任务 在DataTrust首页，单击顶部菜单栏的 工作台。进入 任务研发 页面。在通用方案中，选择创建 安全联邦学习（任务模式）任务。在...
特征管理
iv：用于对输入特征变量进行编码，同时评估特征变量的预测能力。取值范围为0到正无穷。基于数据库中的数据来创建特征时使用该值。详情请参见 IV算法。none_value：计算特征缺失比例，以此来判断特征的可用程度。基于数据库中的数据来创建...
功能概述
数据库发生故障后，无法在发生故障时定位到原因，可以通过智能压测功能，在克隆库上复现故障场景，定位故障原因。功能架构 智能压测的功能架构如下图所示：源数据库：将要进行大促、将要业务变更或者已经发生故障，需要进行流量捕获的数据...
Tair选型指南
3 选择容灾方案 云原生内存数据库Tair 实例若因不可预料的原因（例如设备故障、机房断电等）发生故障，容灾机制保障数据的一致性和业务可用性。云原生内存数据库Tair 提供多种灾备方案供您选择，可满足不同的业务场景。4 预估内存规格 提前...
连接保持
PolarDB 新增支持连接保持功能，避免由于一些运维操作（如升级配置、主备切换或升级小版本等）或非运维操作故障（如节点所在服务器故障）导致的连接闪断或新建连接短暂失败的问题，进一步提高 PolarDB 的高可用性。前提条件 PolarDB 数据库...
AIOps 解决方案专家服务内容说明
在方案设计中我们提供包括时序预测和根因分析、历史数据预测的3大类算法场景的设计，更多具体算法详见《10.1算法列表》《智能故障发现设计方案》3 定制化业务风险巡检方案设计 基于阿里云业务资源和技术能力，为企业定制化业务风险巡检能力...
基于Alink框架的FM推荐
FM（Factorization Machine）算法兼顾特征之间的相互作用，是一种非线性模型，适用于电商、广告及直播等推荐场景。Designer 预置了FM算法模板，便于您快速构建基于Alink框架的FM推荐模型，快速实现推荐系统并应用于上述场景。本文为您介绍...
变更管理
运维事件中心是阿里云提供的云上变更管理服务，提供丰富的监控集成、强大的报警降噪、可靠的通知、灵活的事件流转、基于ITIL的故障管理等功能，一站式管理、多端协同，帮助企业实现更实时的数字化管理、更快的故障响应、更短的故障时长、更...
评分卡信用评分
其原理是先将分箱后的原始数据进行特征工程变换，再使用线性模型建模。评分卡建模理论通常适用于信用评估领域，例如信用卡风险评估和贷款发放业务。在其它领域，评分卡建模也可以作为分数评估，例如客服质量打分和芝麻信用打分。前提条件 ...
单笔数据 Top
本文以添加 单笔数据 Top 为例，介绍如何快速配置自定义监控。背景信息 单笔数据 Top 是通过对单条日志的数值维度进行排序，查看最高...单击右上角 配置诊断助手 可以对上述步骤的配置进行诊断，主要诊断反馈包括：问题原因 诊断结果 处理建议
性能指标
在线预测 qps：100 rt:1秒 线性回归-LinearRegressionWithHe 100维*100维 在线预测 qps：100 rt:1秒 逻辑回归-LogisticRegressionWithHe 100维*100维 在线预测 qps：100 rt:1秒 神经网络MLP 100维*100维 在线预测 qps：100 rt:1秒 隐匿信息...
设备显示离线
本文介绍智能接入网关设备显示离线的原因和处理方法。问题现象 登录 智能接入网关控制台，查看设备状态为 离线。可能原因 设备软件故障。设备到阿里云联网故障。解决方案 通过尝试在同一个运营商出口环境内 ping 其他知名网站，确认您的...
GTM如何实现异地容灾
两地三中心容灾架构，是指在同城双中心的基础上，在异地的城市建立一个备份的灾备中心，用于双中心的数据备份，当双中心出现自然灾害等原因而发生故障时，异地灾备中心可以用备份数据进行业务的恢复。目标读者 企业网络部、业务运维部工作...
智能压测
此外，在数据库发生故障且无法定位原因时，可以利用克隆库复现故障场景，以便更好地定位故障原因。前提条件 源数据库支持：RDS MySQL PolarDB MySQL版 说明 不支持 PolarDB MySQL版 的 企业版 单节点 实例。PolarDB-X 2.0。目标数据库实例...
安防设备接入
无NVR接入摄像头 的DeviceName：请参照甲方提供的设备信息表>，在 安防-摄像头 TAB页查看类型名称为普通摄像头的 设备IP 然后在设备信息表>的 通用模板 TAB页，查找 设备IP 对应的 IoT编码，然后将 IoT编码 填入上面的csv模板表格里...
单值查询数据
算子 描述 插值方法 avg 平均值 线性插值（斜率拟合）count 数据点数 插0 mimmin 最小值 插最大值 mimmax 最大值 插最小值 min 最小值 线性插值 max 最大值 线性插值 none 不做计算 插0 sum 求和 线性插值 zimsum 求和 插0 Filters说明 有...
x13_auto_arima
异常信息：ERROR:Number of observations after differencing and/or conditional AR estimation is 9,which is less than the minimum series length required for the model estimated,24 异常原因为数据较少，请调整频率，或增加数据。...
如何排查Java场景下故障注入不生效的问题
为解决此类问题，在创建或编辑演练时，您可以在故障执行阶段选择开启Debug模式，并通过相关的日志信息来了解故障注入失败的原因。开启Debug模式 在查看目标演练的故障注入日志前，您需要先确认该演练的故障执行步骤是否已开启Debug模式。若...
0030-00000004
问题原因 目前Policy只支持UTF-8编码格式，如果是其他格式则会设置失败。问题示例 比如您发起了如下请求：PUT/?policy Content-Length:230 Host:oss-example.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com Date: Thu,21 Feb 2019 12:51:09 GMT ...
0040-00000016
问题原因 图片处理所在地域不支持AVIF编码或未打开AVIF编码白名单。问题示例 GET/example_image?x-oss-process=image/format,avif HTTP/1.1 Host: oss-example.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com Date: Fri,03 Feb 2023 03:41:49 GMT Content-...
0040-00000015
问题原因 图片处理所在地域不支持HEIC编码或未打开HEIC编码白名单。问题示例 GET/example_image?x-oss-process=image/format,heic HTTP/1.1 Host: oss-example.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com Date: Fri,03 Feb 2023 03:41:49 GMT Content-...
0040-00000011
问题原因 图片处理WebP编码超过单边16384 px的限制。问题示例 GET/example_image?x-oss-process=image/format,webp HTTP/1.1 Host: oss-example.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com Date: Fri,03 Feb 2023 03:41:49 GMT Content-Type:...
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