安装BizWorks Toolkit

可以通过 alphabeta 和 eap 等通道提前体验新版功能。方式一:通过仓库安装IDEA插件 重要 安装插件后,您需重启IDEA才能生效。如果您使用macOS系统安装IDEA插件,请参考以下操作步骤完成安装。打开IDEA的Preferences。请您参考下图的...

负载均衡调度算法介绍

优点 灵活性:加权轮询算法可以根据服务器的性能和处理能力设置不同的权重,实现对不同服务器的灵活调度,使得性能较好的服务器能够处理更多的请求。均衡性:加权轮询算法仍然能够保持请求的均衡性,将请求按照权重进行分配,使得各个...

K均值聚类算法(K-Means)

例如:使用K-Means算法可以将电信预付费客户的付费方式分为充值模式、发送短信和浏览网站几个类别。对客户进行分类有助于公司针对特定客户群制定特定的广告。欺诈检测 K-Means算法在欺诈检测中也扮演着一个至关重要的角色,被广泛应用于...

配置脱敏模板和算法

通过单击 增加算法 可以在当前模板中添加多条脱敏算法规则。编辑或删除脱敏模板 登录 数据安全中心控制台。在左侧导航栏,选择 风险治理>脱敏配置。在 脱敏模板 页签,根据实际情况执行编辑或删除操作。编辑模板 如果需要更新指定脱敏模板...

支持机制

支持的安全随机算法 算法 大小 AES-CTR-DRBG(FIPS compliant)AES-CTR-DRBG安全随机算法可以在HSM内为每个API调用生成多达8000字节的随机数。支持的密钥类型 算法 支持的大小(比特)AES 128,192,256(default)RSA密钥对 2048,2304,2560,...

K均值聚类

说明 如果是凸数据集的话可以不管这个值,如果数据集不是凸的,可能很难收敛,此时可以指定最大的迭代次数让算法可以及时退出循环。是 300[1,99999999]算法 自动:根据数据值是否是稀疏的,来决定选择“K-Means”或“elkan K-Means”。建议...

梯度提升回归树算法(GBRT)

GBRT算法可以应用于流行病学。例如,有关于人的死亡率和发病率早期证据来自于回归分析的观察性研究。假设有一个回归模型,在回归模型中死亡率(或发病率)是需要拟合的变量 y_cols,则社会经济地位、教育或收入等可以做为其因变量。参数...

密钥管理

密钥类型 哈希脱敏密钥:用于加盐哈希脱敏算法(例如加盐MD5),没有严格的格式要求,一般多种加盐哈希脱敏算法可以使用同一个密钥。加解密密钥:用于加解密算法(例如AES、DES等),有严格的格式要求。一般情况下,不同的算法不可以混用。...

Beam使用(公测)

同时支持过滤条件下推,在特定的场景下,相对于通用压缩算法可以获得最高100X的扫描性能提升。示例 创建一个压缩算法为ZSTD 9级压缩的Beam表。CREATE TABLE beam_example(id integer,name text,ftime timestamp)USING beam WITH...

基于图算法实现金融风控

已知 Enoch 为信用用户,Evan 为欺诈用户,通过图算法可以计算其它人的信用指数,获得每个人为欺诈用户的概率,从而指导相关机构进行金融风控。数据集 本工作流数据集的具体字段如下。字段名 含义 类型 描述 start_point 边的起始节点 ...

DBSCAN

算法可以支持多大的数据量?数据量小于100万条,维度小于200。说明 如果数据量超出范围,建议先将数据分组,每个分组分别跑DBSCAN算法。一个中心点的聚类中心ID为什么是2147483648?因为该数据点为离散点,不属于任何一个聚类中心。附录2...

基于文本分析算法实现新闻分类

PAI提供的智能文本挖掘算法可以实现新闻文本分类自动化(包括分词、词型转换、停用词过滤、主题挖掘及聚类等流程)。本工作流首先通过PLDA算法挖掘文章的主题,然后进行主题权重聚类,从而实现新闻自动分类。说明 本工作流数据为虚构数据,...

Contextual Bandit 算法

利用 Bandit 算法设计的推荐算法可以较好地解决上述问题。根据是否考虑上下文特征,Bandit算法分为context-free bandit和contextual bandit两大类。算法伪代码(single-play bandit algorithm):与传统方法的区别:每个候选商品学习一个...

签名机制

算法可以用下面的 percentEncode 方法来实现:private static final String ENCODING="UTF-8;private static String percentEncode(String value)throws UnsupportedEncodingException { return value!null?URLEncoder.encode(value,...

签名机制

算法可以用下面的 percentEncode 方法来实现:private static final String ENCODING="UTF-8;private static String percentEncode(String value)throws UnsupportedEncodingException { return value!null?URLEncoder.encode(value,...

签名机制

算法可以用下面的 percentEncode 方法来实现:private static final String ENCODING="UTF-8;private static String percentEncode(String value)throws UnsupportedEncodingException { return value!null?URLEncoder.encode(value,...

签名机制

算法可以用下面的 percentEncode 方法来实现:private static final String ENCODING="UTF-8;private static String percentEncode(String value)throws UnsupportedEncodingException { return value!null?URLEncoder.encode(value,...

签名机制

算法可以用下面的 percentEncode 方法来实现:private static final String ENCODING="UTF-8;private static String percentEncode(String value)throws UnsupportedEncodingException { return value!null?URLEncoder.encode(value,...

签名机制

算法可以用下面的 percentEncode 方法来实现:private static final String ENCODING="UTF-8;private static String percentEncode(String value)throws UnsupportedEncodingException { return value!null?URLEncoder.encode(value,...

自定义召回模型

这种算法可以帮助我们挖掘人与人以及商品与商品的关联关系。协同过滤算法是一种基于关联规则的算法,以购物行为为例。假设有甲和乙两名用户,有a、b、c三款产品。如果甲和乙都购买了a和b这两种产品,我们可以假定甲和乙有近似的购物品味。...

阈值检测

您无需手动为每一个应用/接口设置告警阈值,建议阈值 功能通过智能算法可以帮您快速完成设置。实现原理 当您单击 填入P4建议阈值 后,ARMS就会自动拉取每个应用、每个接口对应指标的历史3天数据,然后通过N-sigma算法计算每个指标历史3天的...

阈值检测

您无需手动为每一个应用/接口设置告警阈值,建议阈值 功能通过智能算法可以帮您快速完成设置。实现原理 当您单击 填入P4建议阈值 后,ARMS就会自动拉取每个应用、每个接口对应指标的历史3天数据,然后通过N-sigma算法计算每个指标历史3天的...

阈值检测

您无需手动为每一个应用/接口设置告警阈值,建议阈值 功能通过智能算法可以帮您快速完成设置。实现原理 当您单击 填入P4建议阈值 后,ARMS就会自动拉取每个应用、每个接口对应指标的历史3天数据,然后通过N-sigma算法计算每个指标历史3天的...

改进版swing相似度计算算法

整数,默认值为10 alpha1 swing算法参数,见公式[1]整数,默认值为5 beta swing算法参数,见公式[1]实数,默认值为0.3 alpha2 swing算法参数,见公式[1]整数,默认值为1 user.column.name 用户或session ID的列名 字符串,默认值:"user_id...

统计类算法参数调优

对于esd和ttest算法,esd.alpha 和 ttest.alpha 越大,检测算法越灵敏,可以检测出更多的异常点。反之,esd.alpha 和 ttest.alpha 越小,检测算法越不灵敏,可以检测出的异常更少。而对于nsigma算法,当 nsigma.n 值越小时,检测算法越灵敏...

ACK发布Kubernetes 1.24版本说明

在Kubernetes 1.24版本后,kube-apiserver-audit-log-version 和-audit-webhook-version 仅支持 audit.k8s.io/v1,Kubernetes 1.24移除 audit.k8s.io/v1[alpha|beta]1,只能使用 audit.k8s.io/v1。在Kubernetes 1.24版本后,kubelet移除...

swing训练

swing是一种Item召回算法,您可以使用swing训练组件基于User-Item-User原理衡量Item的相似性。本文为您介绍swing训练的参数配置。使用限制 支持运行的计算资源为MaxCompute和Flink。组件配置 您可以通过以下任意一种方式,配置swing训练...

ACS发布Kubernetes 1.24版本说明

在Kubernetes 1.24版本后,kube-apiserver-audit-log-version 和-audit-webhook-version 仅支持 audit.k8s.io/v1,Kubernetes 1.24移除 audit.k8s.io/v1[alpha|beta]1,只能使用 audit.k8s.io/v1。在Kubernetes 1.24版本后,kubelet移除...

PLDA

主题模型用于在一系列文档中发现抽象主题(topic)的一种统计模型,在 PAI 平台,您可以通过给PLDA组件设置topic参数值,从而让每篇文档抽象出不同主题。LDA(Latent Dirichlet allocation)是一种主题模型,它可以按照概率分布的形式给出...

分解类算法参数调优

istl-esd算法可以自动感知数据的周期长度。您也可以手动指定周期长度,例如指定周期长度为12小时,示例如下:SELECT xx,anomaly_detect(mean_duration,'istl-esd','frequency=1h,periods[0]=12h,reset_state=true')as res FROM xxx WHERE ...

目标规则(Destination Rule)CRD说明

展开查看会话保持YAML示例 apiVersion:networking.istio.io/v1alpha3 kind:DestinationRule metadata:name:bookinfo-ratings spec:host:ratings.prod.svc.cluster.local trafficPolicy:loadBalancer:consistentHash:httpCookie:name:user ...

基于网格层跨集群使用流量镜像

流量镜像功能可以将生产的流量镜像拷贝到测试集群或者新的测试版本中,在不影响实际生产环境的情况下,测试具有实际生产流量的服务,帮助您减低版本变更的风险。本文介绍什么是流量镜像,以及如何基于网格层跨集群使用流量镜像。什么是流量...

基于网格层跨集群使用流量镜像

流量镜像功能可以将生产的流量镜像拷贝到测试集群或者新的测试版本中,在不影响实际生产环境的情况下,测试具有实际生产流量的服务,帮助您减低版本变更的风险。本文介绍什么是流量镜像,以及如何基于网格层跨集群使用流量镜像。什么是流量...

使用ASM实现基于位置的路由请求

本地优先负载均衡 本地优先的负载均衡算法会优先访问同一可用区的Pod,并在本可用区Pod不可用时,调用其他可用区的Pod。为了实现本地优先的负载均衡,您需要具有虚拟服务和带有异常策略的目标规则。离群策略检查Pod是否健康,并作出路由...

使用ASM实现基于位置的路由请求

本地优先负载均衡 本地优先的负载均衡算法会优先访问同一可用区的Pod,并在本可用区Pod不可用时,调用其他可用区的Pod。为了实现本地优先的负载均衡,您需要具有虚拟服务和带有异常策略的目标规则。离群策略检查Pod是否健康,并作出路由...

路由算法

定义 路由算法是减少路由时开销的一种算法可以通过给逻辑库配置路由算法,实现条件定位查询,提高操作效率。说明 若未配置路由算法,则在对逻辑表的数据进行操作时,会遍历逻辑表对应的每一个物理表,整体操作时间会成倍增加。路由算法由...

异常检测

功能说明“异常检测”功能通过人工智能算法可以识别您在云上消费费用的波动异常。同时,您还可对检测的结果进行评估反馈,从而辅助训练检测算法,提升算法检测的准确率。操作说明 登录“用户中心”,进入“成本管理-异常检测”,可以查看...

在线模型服务定时自动更新

配置并运行组件 更新EAS服务(Beta)组件上游可以连接存储在OSS Bucket中的模型路径,例如机器学习算法类型的PMML模型、部分视觉算法、部分文本处理算法和XGBoost训练算法等输出的模型。配置 更新EAS服务(Beta)组件的操作步骤如下。在画布中...

如何设置初始化时间窗口数量?

日志异常分析算法从创建任务时开始运行,其中算法模型需要经过一段时间的初始化训练后才能进行异常检测。您需要通过时间窗口数量和时间窗口长度指定合适的初始化时间。合适的初始化时间,可以使算法模式在初始化阶段分析到大多数的日志类别...

负载均衡

设置负载均衡 要使用某种特定的负载均衡算法可以按照以下的方式进行设置:XML 方式 如果使用 XML 的方式引用服务,可以通过设置 sofa:global-attrs 标签的 loadBalancer 属性来设置负载均衡。以下示例以设置负载均衡算法为 roundRobin 为...
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