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，...
评分卡训练
分数转换 评分卡的信用评分等场景中，需要通过线性变换将预测得到的样本odds转换成分数，通常通过如下的线性变换实现。您可以通过如下三个参数指定线性变换关系：scaledValue：给出一个分数的基准点。odds：在给定的分数基准点处的odds值。...
UpdateServerGroupAttribute-更新服务器组配置
开启慢启动后，将会在设定的时间段内对新添加到后端服务器组的后端服务器进行预热，转发到该服务器的请求数量线性增加。说明 基础版实例不支持开启慢启动，仅标准版、WAF 增强版实例支持。服务器类型、IP 类型服务器组支持配置慢启动，函数...
ListServerGroups-查询服务器组
开启慢启动后，将会在设定的时间段内对新添加到后端服务器组的后端服务器进行预热，转发到该服务器的请求数量线性增加。说明 基础版实例不支持开启慢启动，仅标准版、WAF 增强版实例支持。服务器类型、IP 类型服务器组支持配置慢启动，函数...
CreateServerGroup-创建服务器组
开启慢启动后，将会在设定的时间段内对新添加到后端服务器组的后端服务器进行预热，转发到该服务器的请求数量线性增加。说明 基础版实例不支持开启慢启动，仅标准版、WAF 增强版实例支持。服务器类型、IP 类型服务器组支持配置慢启动，函数...
BE参数配置
如果想持久化修改结果，请用如下命令：curl-X POST http://{be_ip}:{be_http_port}/api/update_config?streaming_load_max_mb=1024\&persist=true 配置项列表 alter_tablet_worker_count 默认值：3 说明：进行schema change的线程数。...
导入与导出
您可以调大单次导入的 批量插入条数 及增加 任务期望最大并发数，数据导入性能会随着导入压力的增加而线性增加。DataWorks导入数据至AnalyticDB MySQL集群时，为什么导入的目标表存在数据倾斜？当导入的目标表存在数据倾斜时，集群部分节点...
变量
单实例SQL赋值输出变量：通过该节点定义SQL查询的结果集，用该结果集充当二维矩阵，在变量定义过程中任意取出一个元素，或者基于任意一个行向量i、列向量j做基于字符的拼接。脚本输出变量：如果脚本最后一行输出的是JSON结构数据，结构格式...
发布说明
两个SDK同时接入，请用该版本。版本 Gradle依赖地址 专业版 com.aliyun.video.android:svideopro:6.7.0 标准版 com.aliyun.video.android:svideostand:6.7.0 基础版 com.aliyun.video.android:svideosnap:6.7.0 V6.0.0 功能更新 版本号升级...
调用链采样配置最佳实践
下图是由ARMS调用链分析功能呈现的可视化调用链路，对于一条完整调用链路，通常用Trace来表示，一个Trace描述一次请求在（多个）服务中经过的路径。继续细分，每个路径均可称为Span，Span代表一个过程，它可以是一次RPC调用、中间件调用，...
语音识别FAQ
是否要转成阿拉伯数字，系统是用模型来判断的，并不是所有数字都需要转成阿拉伯数字，模型的判断主要准则是一般书面文本中常用的形态。录音文件识别的enable_sample_rate_adaptive和极速版本里的sample_rate，这两个接口是一样的吗？不是。...
模型预测
您可以在模型排行榜中选择某个模型进行预测任务，本文为您详细介绍GDB Automl模型预测的方法。操作步骤 模型预测完成后，在模型排行榜中选择需要预测的模型，单击 ...在模型预测结果中，可以查看预测集上的混淆矩阵和不同阈值下的指标情况。
Quick Audience活动矩阵里的签到功能开启后是在哪里...
概述 本文描述了Quick Audience活动矩阵里的签到功能开启后是在哪里展示。详细信息 签到是零售商城小程序里用的。这里配置的签到是需要在小程序中使用。适用于 Quick Audience
测试结果参考
测试所用的数据量及相关集群规格说明如下：基于100GB数据集性能参考 测试所用的数据量及相关集群规格说明如下：测试数据量说明：表名称 表中包含的数据行数 LINEITEM 600,037,902 ORDERS 150,000,000 PARTSUPP 80,000,000 PART 15,000,000 ...
视频个性化推荐（协同过滤）
3.业务意义：通过相关性度量方法来计算矩阵中视频内容之间的相关性，这些得分由阿里云PAI提供的协同过滤算法PAI-eTrec根据用户交互行为和设定的权重计算得出。删除之前可能存在的以2023年2月16日为分区的item-to-item输出表，以便本次算法...
测试结果（容量型实例）
随机读和随机范围读两个测试用例的性能会很大程度上受到Cache命中率的影响，为了避免Cache命中率影响测试结果，我们将Cache命中率控制在了极低的水平，在实际使用容量型实例的过程中，用户能达到的性能极大概率会高于此次测试结果。...
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...
成本优化最佳实践
针对按需取用的特点，您需要将成本优化融入到日常工作中，持续推进才能获得理想的优化成果。下面列举几个典型操作，您可以以此为模板进一步细化，形成贴合自身情况的方案。定期召开成本会议。定期和成本相关方（例如财务、研发等团队）评审...
发布说明
播放状态和接口调用的调整（如前后台切换，页面切换）相比较3.5版本，3.6版本在内部对前后台切换和页面切换进行了处理，具体表现如下：(void)setActive弃用：viewWillAppear与viewWillDisappear的处理：viewWillDisappear时不需要stopEdit...
ST_RelateMatch
返回给定的相交矩阵是否满足给定的相交模式。语法 boolean ST_RelateMatch(text intersectionMatrix,text intersectionMatrixPattern);参数 参数名称 描述 intersectionMatrix 相交矩阵。intersectionMatrixPattern 相交矩阵模式。示例 ...
ST_RelateMatch
返回给定的相交矩阵是否满足给定的相交模式。语法 boolean ST_RelateMatch(text intersectionMatrix,text intersectionMatrixPattern);参数 参数名称 描述 intersectionMatrix 相交矩阵。intersectionMatrixPattern 相交矩阵模式。示例 ...
ST_RelateMatch
返回给定的相交矩阵是否满足给定的相交模式。语法 boolean ST_RelateMatch(text intersectionMatrix,text intersectionMatrixPattern);参数 参数名称 描述 intersectionMatrix 相交矩阵。intersectionMatrixPattern 相交矩阵模式。示例 ...
性能说明FAQ
通用型NAS 单个文件系统的读写性能上限（峰值）与文件系统的当前使用容量线性相关且成正比例关系，即使用容量越大，吞吐性能上限（峰值）越高。更多信息，请参见 通用型NAS。极速型NAS 单个文件系统的读写性能随配置容量的增长呈阶梯式增长...
ALS评分
交替最小二乘ALS（Alternating Least Squares）算法的原理是对稀疏矩阵进行模型分解，评估缺失项的值，从而得到基本的训练模型。在协同过滤分类方面，ALS算法属于User-Item CF（Collaborative Filtering），兼顾 User 和 Item 项，也称为...
相关性分析
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：用于反映分类变量的相关性，即针对无序序列的相关系数计算，非正太分布的数据。斯皮尔曼相关系数：用于非...
基于外卖评论实现舆情风控
本文为您介绍如何基于外卖评论实现舆情风控。背景信息 许多商家都有线上留言或评论反馈...工作流运行结束后，右键单击画布中的 混淆矩阵，在快捷菜单，单击 可视化分析。在 混淆矩阵 区域，单击 统计信息 页签，即可查看模型评估的统计信息。
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...
内存诊断
filecache Linux在读写文件时，用内存缓存磁盘文件的内容，程序访问文件时直接操作内存，从而加快程序对文件的读写。匿名内存 在系统运行过程中动态分配（new、malloc、mmap）给进程的堆和栈所占的内存，没有实际的文件名与之相关联。共享...
皮尔森相关系数CORR
一、组件说明 皮尔森相关系数是一种用于衡量两个变量之间线性相关关系的统计量，可用于衡量两个变量之间的相关性，通常用符号r表示。该系数的取值范围为-1到1之间，0表示两个变量之间不存在线性关系，1表示两个变量之间存在完全正相关，-1...
Broker Load
重要 导入进度并不是线性的，所以如果一段时间内进度没有变化，并不代表导入任务没有执行。Type 导入任务的类型。Broker Load的Type取值是BROKER。EtlInfo 主要显示导入的数据量指标 unselected.rows，dpp.norm.ALL 和 dpp.abnorm.ALL。您...
如何支持超大事务
测试所用实例规格 使用以下 PolarDB-X 实例进行测试：PolarDB-X 版本 polarx-kernel_5.4.11-16301083_xcluster-20210805 节点规格 4核16GB 节点个数 4 创建一个规格为4C16G的ECS连接实例进行测试，该ECS与实例位于同一网段下，由同一个虚拟...
计费常见问题
本文介绍文件存储NAS（通用型NAS/极速型NAS）计费常见问题。包括通用型NAS资源包如何使用或抵扣、NAS服务如何停止计费、购买资源包为什么还欠费等问题。开通NAS服务后，就开始计费吗？仅开通NAS服务，不会产生费用。当您在通用型NAS中写入...
XGBOOST回归
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：参数设置 参数名称 参数英文名称 参数说明 树的棵树 tree_num 迭代次数，即决策树或线性模型的数量。树的最大深度 max_depth 决策树的最大深度。学习率 learning_rate ...
XGBOOST多分类
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：参数设置 参数名称 参数英文名称 参数说明 树的棵树 tree_num 迭代次数，即决策树或线性模型的数量。树的最大深度 max_depth 决策树的最大深度。学习率 learning_rate ...
XGBOOST二分类
参数名称 参数英文名称 参数说明 树的棵树 tree_num 迭代次数，即决策树或线性模型的数量。树的最大深度 max_depth 决策树的最大深度。学习率 learning_rate 学习率，控制每轮迭代权重的缩小程度，适当调整可以加速模型收敛但也可能使模型...
ST_AsHMT
将一组geometry对象按照指定范围和指定分辨率转换为热力矩阵瓦片（H eat M ap T ile）。语法 bytea ST_AsHMT(geometry geometry_set,geometry extent,int4 width,int4 height,int4 value default 1,boolean point_mode default false);...
ST_AsHMT
将一组geometry对象按照指定范围和指定分辨率转换为热力矩阵瓦片（H eat M ap T ile）。语法 bytea ST_AsHMT(geometry geometry_set,geometry extent,int4 width,int4 height,int4 value default 1,boolean point_mode default false);...
ST_AsHMT
将一组geometry对象按照指定范围和指定分辨率转换为热力矩阵瓦片（H eat M ap T ile）。语法 bytea ST_AsHMT(geometry geometry_set,geometry extent,int4 width,int4 height,int4 value default 1,boolean point_mode default false);...
高可用和容灾设计
备节点可读，无需再额外创建只读实例，可快速实现线性读能力扩展。多可用区容灾，可灵活实现跨可用区部署集群系列。可实现集群节点自动故障恢复。可通过集群可读地址访问备节点，在发生故障切换时，RDS的高可用系统会自动执行以下三个步骤...
互联网金融：上海富友支付服务股份有限公司
富友支付以科技、支付业务为支撑，目前已形成以富掌柜数字化收银、多用途预付卡、金融科技解决方案、跨境收付款解决方案、基金支付、信用卡还款等为主的业务矩阵，包含种类丰富的智能硬件与SaaS产品，为各类企业提供场景化、科技化、生态化...
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