错误响应
当您访问图片处理服务出现错误时，图片处理服务会将相应的错误码和错误信息返回给您，以帮助您定位与处理问题。图片处理服务错误的响应格式 错误响应的消息体例子：<Error><Code>BadRequest</Code><Message>Input is not base64 decoding....
错误响应
当您使用文件处理功能出现错误时，会返回相应的错误码和错误信息，帮助您定位与处理问题。错误响应 文件处理功能错误响应的消息体示例如下：<Error><Code>Imm Client</Code><Message>InvalidArgument,The parameter OctreeOption is ...
错误响应
当用户访问图片处理服务出现错误的时候，图片处理服务会返回给用户相应的错误码和错误信息，以帮助用户定位与处理问题。错误响应 图片处理服务错误响应的消息体示例如下：<Error><Code>BadRequest</Code><Message>Input is not base64 ...
错误响应
当您使用媒体处理功能出现错误时，会返回相应的错误码和错误信息，帮助您定位与处理问题。错误响应 媒体处理功能错误响应的消息体示例如下：<Error><Code>Imm Client</Code><Message>InvalidArgument,[target]:is required.9D31D05E-FC1C-...
错误响应
当您使用文档处理功能出现错误时，会返回相应的错误码和错误信息，帮助您定位与处理问题。错误响应 文档处理功能错误响应的消息体示例如下：<Error><Code>Imm Client</Code><Message>InvalidArgument,[target]:is required.9D31D05E-FC1C-...
方差膨胀系数VIF
一般来说，VIF小于5表示自变量之间不存在显著的共线性问题，大于10则表示自变量之间存在严重的共线性问题，需要对数据进行处理或者剔除相关变量。在实际应用中，VIF可以用于变量选择和模型调整，以提高模型的可解释性和预测能力。在联邦...
数据加工延迟问题排查与处理
本视频介绍数据加工延迟问题的排查与处理方法。
常见问题
only问题的排查与处理方法 集群负载不均问题的分析方法及解决方案 通过手动迁移shard均匀分布热点数据的解决方案 指标含义与异常处理建议 fielddata内存使用率高问题的排查与处理方法 重启变更报错：集群状态不健康或存在close索引，不能...
组件参考：所有组件汇总
条件随机场预测 该组件是基于linearCRF在线预测模型的算法组件，主要应用于处理序列标注问题。Split Word（生成模型）该组件基于AliWS（Alibaba Word Segmenter）词法分析系统，根据参数和自定义词典生成分词模型。词频统计 该组件是指输入...
Lasso回归训练
输出桩 输出桩（从左到右）数据类型 下游组件 模型 回归模型 Lasso回归预测 模型信息 无 无 特征重要性 无 无 线性模型权重系数 无 无 通过代码方式配置组件 您可以将以下代码复制到 PyAlink脚本 组件中，使PyAlink脚本组件实现与该组件...
岭回归训练
输出桩 输出桩（从左到右）数据类型 下游组件 模型 回归模型 岭回归预测 模型信息 无 无 特征重要性 无 无 线性模型权重系数 无 无 通过代码方式配置组件 您可以将以下代码复制到 PyAlink脚本 组件中，使PyAlink脚本组件实现与该组件相同的...
特征管理
回归问题：房价预测：使用房屋的位置、面积、房龄、周边设施等特征来预测房价。股票价格预测：使用历史价格、交易量、经济指标等特征来预测未来股价。聚类问题：市场细分：使用顾客的购买历史、偏好、人口统计信息等特征进行客户分群。社交...
单模型部署在线服务
Designer和EAS在使用链路上进行了无缝对接，您可以在离线训练、预测和评估流程完成后，将单个模型部署至EAS，以创建一个在线模型服务。本文为您介绍如何将在Designer平台训练获得的模型部署为EAS在线服务。前提条件 已完成模型训练，并验证...
自动弹性扩缩容
适用于应用指标与容量线性相关型应用，例如通过压测确定应用单实例可以处理200 QPS，当QPS达到1200的时候，将扩容至6个实例的应用。系统指标：支持选择 应用提供服务平均每秒请求量、应用提供服务平均响应时间（毫秒）、应用平均CPU使用率...
Tair全球多活简介
借助阿里云的 Tair 全球多活 功能，可帮助您解决业务因跨地域访问导致延迟大的问题，全球多活 功能具有如下优势：可直接创建或指定需要同步的子实例，无需通过业务自身的冗余设计来实现，极大降低业务设计的复杂度，让您专注于上层业务的...
LightGBM算法
设计初衷是提供一个快速、高效、低内存、高准确度、支持并行和大规模数据处理的工具。LightGBM可以减少数据对内存的使用、减少通信代价以及提升多机并行时的效率，在数据计算上实现线性加速。使用场景 LightGBM是一个算法框架，包括GBDT...
Redis全球多活简介
借助阿里云的 Redis 全球多活 功能，可帮助您解决业务因跨地域访问导致延迟大的问题，全球多活 功能具有如下优势：可直接创建或指定需要同步的子实例，无需通过业务自身的冗余设计来实现，极大降低业务设计的复杂度，让您专注于上层业务的...
实践教程概览
使用Schrodinger软件计算分子结构 Schrodinger基于物理学的计算平台，集成了用于预测建模、数据分析的差异化解决方案，以实现对化学空间的快速探索，主要应用于药物发现，以及航空航天、能源、半导体和电子显示器等不同领域的材料科学。...
版本说明
V2.6.13 2021年4月30日 问题修复 修复IgnoreError模式下未捕获异常的逃逸引发的行为不一致 修复查询时指定过小startTime时查不到数据的问题。V2.6.12 2021年4月9日 设计优化 添加数据写入的审计日志（由于会对写入性能有影响，只接受提交工...
流水线组件
问题处理 如果发生冲突导致合并失败，可尝试先合并一次目标分支，例如当从 source_branch 合并到 target_branch 时产生冲突，可尝试使用以下方法解决：git fetch#更新代码 git checkout source_branch#这里的 source_branch 指来源分支，...
线性回归
在统计学中，线性回归是用来确定两种或两种以上变量间的相互依赖关系的统计分析方法，与分类算法处理离散预测不同。回归算法可对连续值类型进行预测。线性回归算法定义损失函数为样本集的最小平方误差之和，通过最小化损失函数求解权重矢量...
成本分析
预测费用是根据用户的历史后付费费用估算的，因此仅预测后付费费用变化，可能与预测时段内的实际费用不同，预测数据仅供参考，最大支持12个月的预测（详见费用预测）。查看费用趋势 在费用趋势板块，可查看多类维度下的费用变化趋势。分类...
线性回归
线性回归模型具有简单、易于理解和解释的特点，同时可以通过多项式扩展等方法处理非线性数据，具有较高的泛化能力和预测准确率。但是，线性回归模型对于离群点、噪声数据和非线性关系的数据比较敏感，需要进行特征标准化和正则化处理。组件...
线性规划-专题多篇
1.线性规划LP的概念讲解 线性问题是运筹学中最简单的一类问题，线性规划是实际中应用最广泛的运筹知识。我们都可能用过线性规划的方法，只是不知道这些就是数学上说的“线性规划”。查看LP概念、练习种植计划问题>2.营养调配：如何吃少花钱...
Pipeline部署在线服务
Designer支持将一个包含数据预处理、特征工程、模型预测的离线数据处理pipeline，打包成一个Pipeline模型，并一键部署为EAS在线服务。使用限制 仅支持Alink框架的算法组件（即左上角有紫色小点标识的组件）。所有需要部署的模型涉及的训练...
模型训练
完成了数据集的构建，就可以开始模型的训练了。...召回率（Recall）：对某一类别而言为正确预测为该类别的样本数与该类别的总样本数之比，对于整体而言为正确预测的样本数与所有类别的总样本数之比。F1值：为精确率和召回率的调和平均数。
模型训练
完成了数据集的构建，就可以开始模型的训练了。...召回率（Recall）：对某一类别而言为正确预测为该类别的样本数与该类别的总样本数之比，对于整体而言为正确预测的样本数与所有类别的总样本数之比。F1值：为精确率和召回率的调和平均数。
模型训练
文本关系抽取-模型训练。完成了数据集的构建，就...召回率（Recall）：对某一类别而言为正确预测为该类别的样本数与该类别的总样本数之比，对于整体而言为正确预测的样本数与所有类别的总样本数之比。F1值：为精确率和召回率的调和平均数。
模型训练
完成了数据集的构建，就可以开始模型的训练了。...召回率（Recall）：对某一类别而言为正确预测为该类别的样本数与该类别的总样本数之比，对于整体而言为正确预测的样本数与所有类别的总样本数之比。F1值：为精确率和召回率的调和平均数。
捷旅假期
本文以捷旅假期为例，介绍如何通过 函数计算、云消息队列 RocketMQ 版 及对象存储等云服务，处理瞬时并发消息等问题。客户介绍 深圳市捷旅国际旅行社有限公司（简称“深捷旅”），自2001年成立以来专注于酒店行业的客房分销业务以及酒店...
捷旅假期
本文以捷旅假期为例，介绍如何通过 函数计算、云消息队列 RocketMQ 版 及对象存储等云服务，处理瞬时并发消息等问题。客户介绍 深圳市捷旅国际旅行社有限公司（简称“深捷旅”），自2001年成立以来专注于酒店行业的客房分销业务以及酒店...
横向预测
横向预测输出字段说明：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 聚类 簇序号-组件截图 二、参数说明 参数名称 参数...
预算管理
本期预实：展示本期实际值、本期实际与预测之和，分别与本期预算的占比，使用率与覆盖率预算暂不支持进行预测，故本期实际与预测之和等于本期实际值；预算记录：展示预算起止日期内，各滚动周期的预测值、实际值、预算值，及实际值、预算值...
用户流失预警风控
因为某用户只有流失与不流失两种可能性，所以用户流失预警属于二分类问题，可以使用二分类算法进行处理。④ 使用 二分类评估 组件进行模型验证，可以通过AUC、KS及F1Score等指标评估模型效果。运行工作流并查看模型效果。单击画布上方的 ...
音频处理
本文为您介绍通过OpenAPI进行视频剪辑时音频处理场景的Timeline常用配置示例，包括整体静音、指定区间静音、提取音频、视频静音＋完整音频混音、视频静音＋音频指定区间混音、视频调节音量＋音频调节音量、音频拼接、多轨音频混音、综合...
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...
算法说明
Prophet将时序数据分解为趋势项、周期项和假日项，分别进行拟合与预测，最终整合为未来数据的预测结果。其中Prophet使用linear function或者logistic function拟合趋势项，使用傅里叶函数拟合周期项，使用indicator function与高斯分布拟合...
新旧版本图片处理服务及使用说明
对比项 采用IMG域名访问 直接使用OSS域名访问 使用方式 存储与处理两套域名系统 上传、管理、处理、分发，一站式处理 是否支持新版API 支持 支持 是否支持旧版API 支持 默认不支持 是否支持HTTPS 不支持 支持 是否支持VPC网络 不支持 支持 ...
部署AHPA
CPU实际使用量与预测使用量：绿色表示HPA实际的CPU使用量，黄色表示AHPA预测出来的CPU使用量。黄色曲线大于绿色，表明预测的CPU容量充足。黄色曲线提前于绿色，表明提前准备好了所需资源。Pod趋势：绿色表示使用HPA实际的扩缩容Pod数，黄色...
部署AHPA
CPU实际使用量与预测使用量：绿色表示HPA实际的CPU使用量，黄色表示AHPA预测出来的CPU使用量。黄色曲线大于绿色，表明预测的CPU容量充足。黄色曲线提前于绿色，表明提前准备好了所需资源。Pod趋势：绿色表示使用HPA实际的扩缩容Pod数，黄色...
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