支持向量机
支持向量机（SVM）是在分类分析中分析数据的监督式学习模型与相关的学习算法，也被拓展运用于回归问题。支持向量机在高维度或无穷维度空间中，构建一个超平面或者一系列的超平面，可以用于分类、回归或者别的任务。直观地看，借助超平面去...
HaaS EDU场景式应用整体介绍
更正文档 贡献说明 HaaS EDU场景式应用整体介绍 HaaS EDU K1是HaaS家族中针对教育场景推出的、集众多传感器于一身的嵌入式教育开发板，是学习物联网相关技术的最好载体。与传统的开发板不同，除了功能强大的4核（双核300Mhz M33+双核1GHz A...
阿里云ES机器学习
Elasticsearch（简称ES）机器学习是一种利用机器学习技术对ES数据进行分析和预测的工具和框架。NLP在ES中的应用，使得ES具备了情感分析、实体识别、文本分类和QA问答等机器学习能力，可以提升ES搜索体验能力和降低ES使用难度。本文介绍机器...
开发流程
创建表 导入数据 通用数据开发 ② Designer 支持大规模分布式的传统机器学习、深度学习、强化学习训练，支持流批一体训练，该子模块封装了上百种机器学习算法，您可以拖拽式建模、自动调参，从而无编程玩转人工智能。Designer概述 ③ ...
PAI
阿里云机器学习平台PAI（Platform of Artificial Intelligence），为传统机器学习和深度学习提供了从数据处理、模型训练、服务部署到预测的一站式服务。其中在线预测服务部署是将算法模型应用至实际业务的重要环节。为了帮助用户更好的实现...
自动机器学习（AutoML）
自动机器学习（后简称AutoML）是阿里云人工智能平台 PAI提供的服务，它能按照策略帮助您完成最优超参组合搜索，从而大幅提升模型调优效率。本文为AutoML功能的导读，帮您快速找到您需要的内容信息。什么是AutoML AutoML是PAI产品的机器学习...
功能特性
PAI支持丰富的机器学习算法、一站式的机器学习体验、主流的机器学习框架以及可视化的建模方式。本文为您介绍PAI的功能特性。丰富的机器学习算法 PAI的算法都经过阿里巴巴集团大规模业务的沉淀，不仅支持基础的聚类和回归类算法，同时也支持...
通过Elasticsearch机器学习实现业务数据的智能检测和...
背景信息 Elasticsearch机器学习分为无监督机器学习Unsupervised和监督机器学习Supervised两类：无监督机器学习包括Single metric和Populartion等场景，对数据进行异常检测。该模式不需要训练机器学习什么是异常，机器学习算法将自动检测...
隔离损坏的本地盘
背景信息 隔离损坏的本地盘仅支持大数据型实例，隔离损坏的本地盘系统事件包括以下事件：本地磁盘出现损坏告警（Disk:ErrorDetected）因系统维护隔离坏盘（SystemMaintenance.IsolateErrorDisk）因系统维护重启实例并隔离坏盘...
SOFAStack 总体经济影响报告
量化收益 受访企业获得了以下量化收益，所显示的收益金额是根据客户使用情况估算的风险调整后现值（PV）：开发人员学习成本降低92%在使用分布式微服务架构前，受访客户选用了开源的发展路径，为了在微服务组件上进行开发，开发人员都需要...
设置主动防御
主动防御通过无监督学习的方式，对域名的访问流量进行深度学习，并根据机器学习算法模型为不同访问请求打分，标记正常分值。在请求分值的基础上，主动防御能够定义域名的正常访问流量基线，并基于此生成定制化的安全策略。通过将流量分层的...
什么是人工智能平台PAI
阿里云人工智能平台PAI（Platform For AI），提供一站式的机器学习解决方案。本文为您介绍什么是人工智能平台PAI。什么是机器学习 机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识、统计学知识、近似理论知识和复杂算法知识，它使用计算机...
支持的云服务
基于MaxCompute的数据仓库能力，您可以与阿里云其他产品集成，实现可视化开发、数据存储、数据迁移、机器学习、业务决策等能力，构建满足实际业务需求的解决方案。本文为您介绍支持与MaxCompute集成的各阿里云产品信息。MaxCompute支持集成...
机器学习
在机器学习方面，MADlib除提供数理统计通用函数/存储过程之外，还提供一系列比较经典的监督/非监督学习算法库。说明 AnalyticDB PostgreSQL版 MADlib机器学习的函数库版本为madlib 1.16，且暂不支持XGBoost、lightGBM、GBDT等函数。MADlib...
机器学习（MADlib）
在机器学习方面，MADlib除提供数理统计通用函数、存储过程之外，还提供一系列比较经典的监督、非监督学习算法库。前提条件 RDS PostgreSQL实例版本满足以下要求：实例大版本为PostgreSQL 12、11。实例内核小版本为20230830或以上。重要 ...
组件参考：所有组件汇总
混淆矩阵 该组件适用于监督学习，与无监督学习中的匹配矩阵对应。多分类评估 该组件是指基于分类模型的预测结果和原始结果，评估多分类算法模型的优劣性，从而输出评估指标（例如Accuracy、Kappa及F1-Score）。深度学习 PyTorch使用指南...
智能异常分析概述
有监督 有监督的学习是从标签化训练数据集中推断出函数或模型的机器学习任务。日志常量 日志往往由程序中的 logging 语句或者 print 语句产生。例如 connect mysql server,latency 212ms 日志可能是通过日志输出语句 logging.info("connect...
概述
强化学习成为补充传统监督学习的强大范式。然而，在目前的数据驱动的智能应用中，数据、特征和模型仍处于割裂状态。首先，数据工程师通过手工编写流程进行数据清洗和数据集成；然后，算法工程师通过自定义的特征工程流程、模型训练脚本以及...
概述
研发协作 专为软件研发团队打造的简洁、易用、整合的一站式协作平台，减少学习成本，以产品、项目为维度，多维度集成管理需求、任务、缺陷、迭代、看板、文档，轻量级支持敏捷开发等多种实践方法。SOFABoot 工程构建 脚手架提供了一个简单...
典型客户案例
完成云平台 PaaS 层建设，构建分布式系统上下游生态，实现分布式云原生架构体系 实现分布式云原生架构体系，需要从技术规范、基础设施、生产力工具、组织流程等各个方面进行持续革新：需要一个面向分布式架构的开发平台和运行平台，结合...
全场景解决方案
旨在面向 SaaS 提供标准化、可重用的金融服务以及开放式的编程接口，帮助金融机构快速构建存贷汇、互金等各类业务产品，同时对上层应用屏蔽分布式架构中的技术复杂性，降低分布式转型的学习曲线，提升分布式转型速度。方案架构 以客户关系...
产品简介
联邦建模是基于联邦学习（Federated Learning，简称 FL）技术，在满足各参与方的合规政策和数据价值保护的需求下，实现模型迭代和更新的服务。联邦建模服务采用联合计算的模式，实现在原始数据不离开本地的前提下，完成模型的研发和效果...
什么是Pulumi
它与Terraform的重要区别在于：您可以用熟悉的编程语言来编写声明式配置，而不需要额外学习厂商特定的模板语言来写配置。Pulumi是个可扩展的工具，通过 Provider 来支持新的基础架构。Pulumi提供了客户端，能够让您轻松定义、预览和部署云...
分布式训练框架StarServer
分布式训练框架是深度学习和大规模机器学习中用于加速模型训练、处理海量数据以及提高系统稳定性和资源利用率的关键技术。它通过将复杂的模型分布在多个计算节点上实现并行计算，从而显著缩短训练时间，适应日益增长的数据集规模和大模型的...
排序策略配置
Open Search对于几种经典的应用（如论坛、资讯等）提供了 表达式模板，用户可根据自己数据的特点，选择合适的表达式模板，并以此为基础进行修改，生成自己的表达式。在进行相关性排序（业务排序）之前，首先要了解下 系统排序策略：通过...
排序策略配置
更易于接受：cava的语法和Java类似，熟悉Java的同学很容易使用cava进行开发，学习成本较低。温馨提示：Cava插件仅支持独享型应用配置。流程演示 这里以 文本相关性排序函数配置 为例，演示 基础排序 和 业务排序 如何配置：1.创建基础排序...
数据科学计算概述
MaxFrame是由阿里云自研的分布式科学计算框架，是对历史相关产品功能（PyODPS、Mars）的重大升级，在MaxCompute之上提供一套完全兼容Pandas接口的API，让用户用更为熟悉、更符合Python社群习惯的方式使用MaxCompute。本文为您介绍...
什么是云原生数据库PolarDB分布式版
本文介绍什么是 云原生数据库PolarDB分布式版，也称为 PolarDB分布式版，本手册中简称为 PolarDB-X。产品简介 PolarDB-X 是阿里巴巴自主设计研发的高性能云原生分布式数据库产品，为用户提供高吞吐、大存储、低延时、易扩展和超高可用的云...
MaxFrame概述
MaxFrame是由阿里云自研的分布式计算框架，支持Python编程接口、兼容Pandas接口且自动进行分布式计算，同时可直接使用MaxCompute计算资源及数据接口，与MaxCompute Notebook、镜像管理等功能共同构成了MaxCompute完整的Python开发生态。...
应用案例
遥感科学中最常见的一类机器学习操作是监督分类，又称训练分类法。监督分类是用被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程。它就是在分类之前通过目视判读和野外调查，对遥感图像上某些样区中影像地物的类别属性有了先验知识，对每...
EDAS直播公告
陡峭的学习曲线，复杂的环境搭建，是不是让你望而却步？9月6日，看看 EDAS 为你带来了什么。2022-09-06 EDAS 3.0微服务测试最佳实践 微服务应用上云已经是趋势所在，在微服务和云原生的背景下，阿里云已经提供了一站式微服务应用托管方案，...
开发者指南
序列化扩展 网络传输扩展 信息交换扩展 组网扩展 Telnet命令扩展 状态检查扩展 容器扩展 页面扩展 缓存扩展 验证扩展 日志适配扩展 配置中心 公共契约 设计原则 魔鬼在细节 一些设计上的基本常识 谈谈扩充式扩展与增量式扩展 配置设计 设计...
ECS系统事件汇总
SystemMaintenance.IsolateErrorDisk 因系统维护隔离坏盘 严重 Instance:SystemMaintenance.IsolateErrorDisk:Inquiring：因系统维护隔离坏盘问询中 Instance:SystemMaintenance.IsolateErrorDisk:Executing：因系统维护隔离坏盘执行中 ...
分布式通信框架gRPC+
使用 DLC 进行深度学习训练时，您可以使用gRPC+分布式训练，从而加速模型训练。本文介绍如何开启分布式通信框架gRPC+。gRPC+通过Sharing Nothing架构、BusyPolling机制、用户态零拷贝及Send/Recv融合等多种优化技术，降低了E2E的通信延时，...
XxlJob任务
背景信息 XXL-JOB是一个开箱即用的轻量级分布式任务调度系统，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展，在开源社区广泛流行，已在多家公司投入使用。XXL-JOB开源协议采用的是GPL，因此云厂商无法直接商业化托管该产品，各大中...
应用场景
可视化管理：在分布式系统中，面对爆发式增长的应用数量和服务器数量，提供图形化的集中式管理平台，简单易用，学习成本低。多数据中心异地多活 通过微服务产品可快速构建高可扩展、高性能的金融级分布式核心系统，拥有弹性扩容和异地多活...
应用场景
可视化管理 在分布式系统中，面对爆发式增长的应用数量和服务器数量，提供图形化的集中式管理平台，简单易用，学习成本低。多数据中心异地多活 通过微服务产品可快速构建高可扩展、高性能的金融级分布式核心系统，拥有弹性扩容和异地多活的...
快速提交MPIJob训练任务
DLC是一站式的云原生深度学习训练平台，为开发者和企业提供灵活、稳定、易用和高性能的机器学习训练环境。本文为您介绍如何在DLC中使用mpirun和Deepspeed方式来提交MPIJob类型的分布式训练任务。前提条件 已开通DLC后付费，并创建默认工作...
视频专区
操作指南 快速入门 创建云电脑的同时将云电脑分配给用户 先创建云电脑和用户，再将云电脑分配给用户 云电脑安全策略 云电脑防截屏和水印 设置登录方式管控策略 设置磁盘映射和剪贴板策略 引导式教学 您可以跟随教学，一步一步地学习如何...
抢占式实例节点池最佳实践
本文介绍抢占式实例节点池的概念、适用场景，配置抢占式实例组合，配置抢占式实例和存量实例的比例，查看抢占式实例到期状态，以及抢占式实例到期的优雅处理方式等内容。背景信息 抢占式实例采用按量付费的计费方式，即先使用后付费。费用...
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