1、什么是敏捷研发？
第二不等式，高效交付能不等于持续高效 有的时候，为了高效的交付，我们可以采取临时动作，比如把一群人关在一起，成立一个临时项目，这样沟通协作会更便捷，这可能会达成一时的高效。但是，如果缺乏长期质量思维，当我们在做下一个项目，...
基本概念
本文介绍智能接入网关使用过程中可能遇到的术语和术语说明。术语 说明 智能接入网关 智能接入网关SAG（Smart Access ...您可以将多个智能接入网关终端绑定到云连接网，然后将云连接网绑定到云企业网，实现线下接入矩阵和云上中心矩阵全连接。
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...
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...
产品功能
当前版本支持的机器学习模型包括：聚合器（Aggregator）、Cox风险比例回归模型（CoxPH）、深度学习（DeepLearning）、分布式随机森林（DRF）、梯度提升模型（GBM）、广义线性模型（GLM）、广义低阶模型（GLRM）、孤立森林（IF）、K均值聚类...
ALS矩阵分解
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...
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...
时空几何函数参考
ST_Length Double st_length(Geometry geom)以坐标参考系统为单位返回线性几何的2D路径长度或面几何的周长（例如，EPSG的度数：4236）。对于其他几何类型（例如Point），返回0.0。ST_LengthSphere Double st_lengthSphere(LineString line)...
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...
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...
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...
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
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_...
预测
预测输出字段说明：预测类型 predict_result predict_detail predict_score 二分类 预测标签 预测概率矩阵 预测标签的概率 多分类 预测标签 预测概率矩阵 预测标签的概率 回归-回归值 组件截图 二、参数说明 字段设置 参数名称 参数说明 ...
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...
安全联邦学习-工作流FL
三、安全联邦学习已支持的能力 用途 算法分类 已支持算法 分类 决策树 XGBoostWithDp GBDTWithDp 逻辑回归 LogisticRegressionWithHe 神经网络 神经网络MLP 回归 线性回归 LinearRegressionWithHe 神经网络 神经网络MLP 四、如何进行安全...
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...
事件触发器触发矩阵
事件触发器触发矩阵 表 1 列出了所有命令的事件触发器支持情况。表 1 支持事件触发器的命令标签 命令标签 ddl_command_start ddl_command_end sql_drop table_rewrite 备注 ALTER AGGREGATE X X-ALTER COLLATION X X-ALTER ...
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...
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);...
开发和管理自定义页面
步骤七：上传zip包文件到自定义页面（新增自定义页面）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...
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);...
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。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置线性回归组件参数。方式一：可视化方式 在 Designer 工作流页面配置组件参数。页签 参数 描述 字段设置 选择特征列 ...
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);...
颜色映射
突出高值 将数据从最大值到均值进行线性映射，突出数据中高值的分布。突出低值 将数据从均值到最小值进行线性映射，突出数据中低值的分布。极值 将数据从均值向两侧进行线性映射，突出极值的数据分布。自定义 根据自身需要，自定义设置分段...
数据建模
进行数据探索 相关性分析 在左侧组件列表，将 统计分析 下的 相关系数矩阵 组件拖入画布中。通过连线，将 相关系数矩阵-1 节点作为 data4ml 节点的下游节点。右键单击 相关系数矩阵-1，在快捷菜单，单击 执行该节点。待运行完成后，右键...
filter
1 0%~﹢∞brightness()将线性乘法器应用于图像，使其看起来或多或少地变得明亮。值为 0％表示将创建全黑图像；值为 100％表示会使输入保持不变；其他值是效果的线性乘数；如果值大于 100%则表示提供更明亮的结果。1 0%~﹢∞不支持的函数 不...
ST_AsHMT
将一组trajectory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(trajectory trajectory_set,geometry extent,int4 width,int4 height,int4 value default 1,boolean point_mode default false...
ST_AsHMT
将一组trajectory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(trajectory trajectory_set,geometry extent,int4 width,int4 height,int4 value default 1,boolean point_mode default false...
用户窃电识别
区域 描述 ① 统计分析：通过 相关系数矩阵 组件，观察各特征对是否窃漏电的影响。通过 数据视图，查看各特征列与目标列的数据分布关系。本工作流中，特征列 为 power_usage_decline_level、line_loss_rate 及 warning_num，目标列 为 is_...
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