关于人脸检测与五官定位、人体检测能力升级的公告
Landmarks Array of Float[381.1,201.72,448.09,205.17,415.19,191.2,415.28,201.64,391.35,196.03,403.15,191.57,426.94,194.07,438.42,197.65,.]人脸特征点定位结果，每个人脸返回一组特征点位置，表示方式为（x0,y0,x1,y1,……）；...
什么是三维空间重建
空间重构工具：基于特征点AI自动提取特征搭建三维模型，自动化程度高，操作简便；多端效果展示：空间实景还原+场景漫游效果，场景支持移动端、PC端等多终端展示；开放能力集成：提供API和SDK接口，用户可根据需要集成三维空间重建的能力，...
通用联邦学习模板
一、模板说明 通过提供通用机器学习模板，展示完整的数据收集、特征工程、模型选择和训练、模型评估、模型部署和应用以及模型复用的一系列算子的使用方法，使用户能够高效构建准确的联邦学习模型。二、使用步骤 通过提供通用机器学习模板，...
接入点概述
通过在不同业务场景使用不同的接入点进行访问，降低大规模的共享数据集数据访问管理的复杂度。使用场景 接入点主要用于简化对大规模的共享数据集的访问权限控制管理的场景。例如：某客户管理数十个App客户端，不同的App客户端要求对同一个...
人脸检测与五官定位
Landmarks Array of Float[381.1,201.72,448.09,205.17,415.19,191.2,415.28,201.64,391.35,196.03,403.15,191.57,426.94,194.07,438.42,197.65,.]人脸特征点定位结果，每个人脸返回一组特征点位置，表示方式为（x0,y0,x1,y1,……）；...
CreateEndpoint-创建数据集加速端点
vpc-j6co2fcdsl1q0gnuc*VswitchId string 否 挂载点使用的交换机 vSwitch Id。该 vSwitch 需要属于传入的 VPC。vsw-j6cmr00qjyrft6jo2*返回参数 名称 类型 描述 示例值 object 返回结果。RequestId string 请求 ID。A731A84D-55C9-44F7-99...
DescribeEndpoint-获取数据集加速端点详情
vpc-j6co2fcdsl1q0gnuc3ym3 VswitchId string 挂载点使用的交换机 vSwitch ID。vsw-j6cmr00qjyrft6jo2mg7g Status EndpointStatus 数据集加速槽挂载点的状态。示例 正常返回示例 JSON 格式 {"RequestId":"A731A84D-55C9-44F7-99BB-E1CF0CF...
人脸人体介绍
阿里云视觉智能开放平台基于...安防监控 通过人脸特征点定位跟踪识别，进行3D人脸重建估计，识别摇头、眨眼、张嘴等动作，判断是否为真人。在安检、App等进行安全身份验证的场景使用。更多产品动态，请您持续关注 阿里云视觉智能开放平台。
条件随机场预测
在一个在线预测输入请求中，不同单词的特征使用空格分隔。LinearCRF在线预测模型的输入格式如下所示。{"inputs":[{"word":{"dataType":50,"dataValue":"Rockwell International Corp 's."},"f1":{"dataType":50,"dataValue":"NNP NNP NNP ...
ListEndpoints-获取数据集加速端点列表
vpc-j6co2fcdsl1q0gnuc*VswitchId string 挂载点使用的交换机 vSwitch ID。vsw-j6cmr00qjyrft6jo2*Status EndpointStatus 数据集加速槽挂载点的状态。InstanceId string 所属加速实例的 ID。inst-ivrq92qhbyrg4jctih TotalCount integer ...
FM算法
数据格式为 key:value，多个特征使用英文逗号（,）分隔。例如 1:1.0,3:1.0。无 labelColName 是 label 列名。数据必须是数值类型。如果 task 取值为 binary_classification，则 label 只能取 0 或 1。无 task 是 任务类型。取值范围为 {...
图像关键点训练
本文为您介绍图像关键点训练组件的配置方法及使用示例。前提条件 已开通OSS并完成授权，详情请参见 开通OSS服务 和 云产品依赖与授权：Designer。功能限制 仅 Designer 提供该算法组件。支持的计算引擎为DLC。算法简介 关键点检测模块提供...
指标计算规则
去重 非实时 基础分析 行为分析 指标 埋点 计算规则 是否去重 是否实时 用户活跃时间分布 压后台埋点 使用日志上报时间减去压后台时间段（duration），计算出用户开始使用 App 的具体时间。从 0 点开始，以每两小时为一个时间段（例如 2:00...
几何类型
点使用第一种语法输出。线 线由线性方程 A x+B y+C=0 表示，其中 A 和 B 都不为零。类型 line 的值采用以下形式输入和输出：{ A,B,C } 另外，还可以用下列任一形式输入：[(x1,y1),(x2,y2)]((x1,y1),(x2,y2))(x1,y1),(x2,y2)x1,y1,x2,y2 ...
ModelScope魔搭社区
在ModelScope魔搭社区，您可以：免费使用平台提供的预训练模型，支持免费下载运行 一行命令实现模型预测，简单快速验证模型效果 用自己的数据对模型进行调优，定制自己的个性化模型 学习系统性的知识，结合实训，有效提升模型研发能力 分享...
离线核对
步骤三：新建核对点 核对点用做进行资金业务表或表与表之间的核对检查，找到异常数据。在左侧导航栏上，单击 核对点列表。单击 新建核对点，进入 新建核对点 页面。在 新建核对点 页面中，填写以下信息。基本信息：核对点名称：核对点的...
埋点开发
可视化埋点必要环节：导入可视化SDK->可视化埋点域名设置->进行页面埋点->页面埋点管理->可视化埋点使用，其中页面埋点管理和可视化埋点使用是在QuickTracking后台进行，如下内容将重点介绍后台的操作流程，SDK接入相关请参考相关SDK接入...
文件核对
步骤四：新建核对点 核对点用做进行资金业务表或表与表之间的核对检查，找到异常数据。在左侧导航栏上，单击 核对点列表。单击 新建核对点，进入 新建核对点 页面。在 新建核对点 页面填写以下信息。基本信息：核对点名称：核对点的名称，...
自定义条件规则的基本元素说明
取自资源（Resource）的属性或其相关的来源特征，通过JSONPath描述，例如：资源状态属性为Status,用特征描述为$.Status。特征来源（featureSource）是 资源特征的来源。操作符（operator）是 条件的操作符。预期值（desired）否 一目操作符...
图形渲染控制器
点精灵渲染 使用场景 使用点精灵，可以通过绘制一个3D点，将2D纹理图像显示在屏幕的任意位置上。参数配置 属性名称 说明 材质 设置点精灵对象使用的点精灵材质。曲线渲染 使用场景 曲线渲染组件能够使您在3D空间中绘制样条曲线，该曲线通过...
移动数据分析
4.2.3 页面基础埋点使用 上述是针对Activity级别的页面埋点，只需简单地调用pageAppear和pageDispear即可完成埋点对相应的数据上报，上报数据包括：页面名称、来源页面名称、页面停留时间和额外属性设置等。如果需要对非Activity页面，如...
召回配置
默认是 sum NoUsePlayTimeField bool 否 如果不使用 play_time 字段，可以设置为 true Item2ItemTable string 是 holo 中的 i2i 表名称 向量召回（HologresVectorRecall）目前向量召回只能使用 hologres 数据源，向量数据都存在 hologres ...
定制排序模型
以ctr中使用的字段为例：结合system_internal表中的内置特征，以及上步中创建的字段特征，下面进行特征生成（特征工程）：以目前CTR常用的特征生成为例：可以通过OpenApi（CreateFunctionResource-创建算法资源）批量注册：其中 ...
点云压缩
点云是海量点的集合，存储点云不仅会消耗大量的存储空间，而且传输不经过压缩的点云文件需要消耗大量的带宽，传输成本很高，因此需要对点云进行压缩。使用场景 自动驾驶：压缩自动驾驶场景中雷达扫描产生的点云数据。数字文博：为文物数字...
机器学习开发示例
您使用特征来预测标签（售价)。1.数据类型转换，删除缺少值的行，然后重命名特征和标签列，并用"_"替换空格%pyspark from pyspark.sql.functions import col from pyspark.sql.types import DoubleType#数据类型转换 datat=data.select(col...
专线连接介绍
您可以选择使用点对点以太网连接或MPLS VPN连接。默认支持1000Base-LX、10GBase-LR和100Base-T端口、以太格式的RJ45电口和LC模式光口（10 km），可以提供1 Gbps至100 Gbps的传输速率。说明 如果设备厂商提供的电口设备型号较老，可能无法...
专线连接介绍
您可以选择使用点对点以太网连接或MPLS VPN连接。默认支持1000Base-LX、10GBase-LR和100Base-T端口、以太格式的RJ45电口和LC模式光口（10 km），可以提供1 Gbps至100 Gbps的传输速率。说明 如果设备厂商提供的电口设备型号较老，可能无法...
点表
对于对存储空间占用不敏感，且主要根据轨迹编号（ID）进行查询的场景，可以使用点表进行存储，在查询时，再将查询结果聚合成轨迹，并进行需要的操作。以存储某出行APP的用户轨迹为例。每个采样点记录用户的ID、时间、经度、纬度、海拔高度...
点表
对于对存储空间占用不敏感，且主要根据轨迹编号（ID）进行查询的场景，可以使用点表进行存储，在查询时，再将查询结果聚合成轨迹，并进行需要的操作。以存储某出行APP的用户轨迹为例。每个采样点记录用户的ID、时间、经度、纬度、海拔高度...
点表
对于对存储空间占用不敏感，且主要根据轨迹编号（ID）进行查询的场景，可以使用点表进行存储，在查询时，再将查询结果聚合成轨迹，并进行需要的操作。以存储某出行APP的用户轨迹为例。每个采样点记录用户的ID、时间、经度、纬度、海拔高度...
什么是架构感知
它会采集和分析操作系统及第三方标准接口，捕捉进程级的调用关系，并使用特征库算法识别进程所使用的技术组件，最后在服务器、容器和进程这三个维度上以可视化的方式展示应用架构。AHAS支持的数据源 工作流程 架构感知工作流程 AHAS架构...
FeatureStore使用案例汇总
在FeatureStore中使用自动特征工程（AutoFE）在FeatureStore如何运用自动特征工程技术（AutoFE）生成新特征，为用户提供参考建议与启示。通过AutoFE生成的pipeline模型，对训练集和测试集执行特征转换操作，从而提升机器学习或深度学习模型...
IV算法
目前仅支持配置为categorical_feature，表示类目型的特征，多个特征之间使用英文逗号（,）分隔，不参与计算。select_expr 用于创建特征的列名。table_reference 用于创建特征的列所在的表的名称。示例/*polar4ai*/CREATE FEATURE iv_001 ...
推荐解决方案综述
使用如下任何一种算法挖掘特征（User和Item本身特征、User-Item交叉特征及Context特征）：挖掘特征工程：特征工程。自动挖掘Autocross特征：Auto ML自动特征工程使用说明。使用FM算法自动挖掘二阶交叉特征：使用FM-Embedding实现推荐召回。...
Pearson相关系数
多个类目特征之间使用英文逗号（,）分隔。用于排除x_cols中的非整数或非浮点数类型的列。categorical_feature='dx3' select_expr 用于创建特征的列名。dx4 table_reference 用于创建特征的列所在的表的名称。airlines_test_1000 示例/*...
获取推荐结果（冷启动版）
443q545:article 是 features string 用户自定义特征，支持单值和多值，多值value之间用英文,分割，特征之间用|分割 eg:k1:v1|k2:v2|k3:v1,v2,v3 否 返回参数：名称 类型 描述 requestId String 请求id，公共参数 result List<ResultItem>...
应用场景
要深度并且快速的挖掘海量数据的关联特征，使用传统的方法则会面临非常大的技术挑战。通过图表示学习技术，提取知识图谱中的拓扑信息特征，作为风控模型的输入条件，参与模型训练，可以帮助金融机构构建更高精度的风控模型。商品推荐 基于...
影响查询性能的因素
数据分布特征 由于使用了分布式数据处理架构，AnalyticDB MySQL版 具备将一条查询分解到多个节点上并行执行的能力。但 AnalyticDB MySQL版 能否充分利用多节点来并行处理查询，还取决于数据在存储节点上的分布特征。如果数据能够均匀分布在...
模型特征配置
使用前缀 user:或 arm:表示字段来源自用户特征或Item特征，如 user:is_member 表示从服务输入的 user_feature 参数中获取特征 is_member 的值；arm:author_id 表示从加载的Item特征中获取 author_id 的值。缺省的前缀为 user:。expression ...
在FeatureStore中使用自动特征工程（AutoFE）
特征分析 对特征进行统计分析、组合生成和用SAFE选择，生成新的特征集合。统计分析：通过多个重要统计指标（均值/标准差/最大值/最小值/偏度/峰度等），对特征数据做统计分析。组合生成：通过训练GBDT模型，结合树的路径来组合特征，计算...
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