概述
Kudu是一个分布式的，具有可扩展性的列式存储管理器，可以对快速变化的数据进行快速分析。使用场景 典型的应用场景如下：近实时计算场景 时间序列数据的场景 预测建模 与存量数据共存 通常生产环境中会有大量的存量数据，数据可能存储在...
组件参考：所有组件汇总
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（即将下线）在深度学习组件列表中找到PyTorch组件，同时找到 读OSS...
智能文创解决方案
区域 描述 ① 配置实验的预测数据集（使用 步骤一 中的验证数据集作为预测数据集），即配置 读OSS数据 组件的 OSS数据路径 参数为验证数据集在OSS Bucket中的存储路径。② 配置文本摘要模型预测的参数。文本摘要预测 组件的配置详情，请...
微服务治理概述
全链路灰度 微服务治理之全链路灰度 增强服务运行过程中的稳定性 功能 使用场景 相关文档 相关视频 流量控制 流量具有随机性、不可预测性。平稳运行的流量也随时可能出现流量洪峰（例如“双十一”零点的场景）。然而系统的容量总是有限的，...
根据图片查询
PicInfo Object 类目预测、主体识别结果等信息。MainRegion Object 主体多类目信息。Region String 280,486,232,351 主体识别结果。图片的主体区域，格式为x1,x2,y1,y2，其中 x1,y1 是左上角的点，x2，y2是右下角的点。若用户请求中指定了...
PS-SMART多分类
工作流执行成功后，右键单击 预测-1 组件，在快捷菜单中，选择 查看数据>预测结果输出，查看统一预测组件的预测结果。其中：prediction_detail 列中的 0、1 及 2 表示多分类的类别。predict_result 列表示预测的结果类别。predict_score 列...
根据图片URL查询
PicInfo Object 类目预测、主体识别结果等信息。MainRegion Object 主体多类目信息。Region String 280,486,232,351 主体识别结果。图片的主体区域，格式为x1,x2,y1,y2，其中 x1,y1 是左上角的点，x2，y2是右下角的点。若用户请求中指定了...
离线批量预测
使用 通用模型导出 组件和 导入MaxCompute离线模型 组件（推荐）使用 通用模型导出 组件将训练得到的OfflineModel格式模型导出至OSS中，然后在周期性运行的预测工作流中，在实际执行时使用 导入MaxCompute离线模型 组件从OSS中导入所需模型...
ECS系统事件概述
系统事件由阿里云定义，用于记录和通知云资源的信息，例如运维任务执行情况、资源是否出现异常、资源状态变化等。说明 阿里云有众多产品支持系统事件，例如ECS、RDS、SLB等。本文仅说明云服务器ECS支持的系统事件，如需了解其他产品的系统...
什么是地址标准化
如图所示：2.POI预测 对用户输入的含路名及路号的地址信息，通过阿里地址知识库预测出该地址信息所关联的POI详细信息，并且对关联返回的结果提供置信度评估。如图所示：语音对话场景 1.语音地址识别 语音地址输入识别是指在语音场景下，...
设计方案
基于稳定性支柱设计原则，整体稳定性设计方案可参考如下：架构设计原则 软件系统从所有的功能都在一个应用程序内运行的单体应用架构，到不同的功能模块分别部署在不同的服务器上的传统分布式应用架构，再到服务细分通过轻量级的通信机制...
AI赋能热线营销场景解决方案
阿里云联络中心的预测式外呼，通过AI预测，全自动控制外呼节奏，在满足呼损要求的前提下，最大可能地提升销售通话效率。人工销售外呼及接听 无需复杂的本地客户端安装、无需购买额外的SIP话机、无需 SIP 话机的布线和使用培训，销售只需...
产品概述
POI预测 输入地址信息，据行政区划、路名路号等信息预测其POI名。高级服务 语音对话场景 语音地址输入识别 在语音场景下，针对语音识别转写后的地址相关信息，通过语音顺滑、地址抽取、地址纠错、地址补齐后，给用户输出标准化地址信息，...
模型配置
说明 下线后的模型，若无关联的预测任务，将直接删除模型数据。查看训练详情 对于训练成功的模型，单击 训练详情，进入详情页面，查看模型信息、模型验证和商品关联推荐，如下图所示。模型验证 了解模型验证情况有助于您通过准确率、召回率...
2022年
无 2022年10月 功能名称 功能概述 支持地域 新增 SmartMetrics 功能 SmartMetrics 是一款智能、易用、效果可视的Grafana智能告警插件，它能够学习指标的特征，并对未来一段时间内指标正常变化范围做出预测，生成上下基线。配合Grafana的告...
什么是实人认证
实人认证（ID Verification）是对企业或个人用户身份相关信息真实性核验的服务套件的统称，主要为客户提供身份相关要素信息核验服务、基于生物识别的实人认证服务以及企业身份真实性验证服务。实人认证广泛应用于直播、社交、网约车出行、...
计费概览
适用场景：业务具有间歇性定时任务，负载有波动或不可预测。变更配置：Serverless实例会在RCU弹性扩缩容的范围内根据实际业务压力自动增加或减少RCU，实时计费。欠费：阿里云账号欠费后，该账号下所有非包年包月实例将会变成欠费状态。关于...
K均值聚类算法（K-Means）
将通话详细记录与客户个人资料结合在一起，能够帮助电信公司对客户需求做更多的预测。识别犯罪地点 K-Means算法可以对城市中特定地区的相关犯罪数据进行分析。分析内容包括犯罪类别、犯罪地点以及两者之间的关联等，可以对城市或区域中容易...
AI工具箱
AI工具箱是一个集成了多种人工智能功能的工具集合，可以帮助...主要的内容为重复文本内容，可以根据需求自行删除（8）用户评论预测：AI妙笔能够根据文章主题内容生成相对应的用户评论，帮助编辑人员提前了解并预测用户反应对此文章的看法。
一致性检查
功能说明 特征一致性是算法项目中常见的工程课题，指的是模型训练的特征和在线打分的特征逻辑要一致，如果特征不一致会导致产品或应用出现打分不一致、效果异常，所以建议定期执行特征一致性检查任务，避免因特征不一致导致的效果下跌问题...
概述
流量有波动或业务上存在不可预测性。使用限制 仅支持 PolarDB PostgreSQL版 14.0 版本；Serverless 集群不支持 一站式HTAP服务；Serverless 集群不支持新增自定义集群地址功能；Serverless 集群不支持手动添加节点、手动变配功能。视频介绍...
核心自治技术案例解析
您可以采集各种数据，比如从链路上采集数百个数据库性能指标和从链路上采集已加载SQL语句的查询日志，海量数据的离在线处理与存储，基于机器学习和数据库领域预测算法，实现各业务数据库实例的持续模型训练，实时模型预测和实时异常检测...
重复来电分析
重复来电指标在客户满意度、一次性解决率、话务预测、员工绩效管理、流程优化、投诉预防等方面具有指导作用。并有针对性地调出高频原因来电的电话录音进行专项分析，可以挖掘隐藏在运营管理当中的问题和机会。也支持辅助人工分析全量通话...
基于GPU指标实现AHPA弹性预测
AHPA可以根据从Prometheus Adapter获取到的GPU利用率数据，结合历史负载趋势和预测算法，提前预估未来的GPU资源需求，并自动调整Pod副本数量或者GPU资源分配，确保在GPU资源紧张前完成扩容操作，而在资源闲置时及时缩容，从而达到节省成本...
基于GPU指标实现AHPA弹性预测
AHPA可以根据从Prometheus Adapter获取到的GPU利用率数据，结合历史负载趋势和预测算法，提前预估未来的GPU资源需求，并自动调整Pod副本数量或者GPU资源分配，确保在GPU资源紧张前完成扩容操作，而在资源闲置时及时缩容，从而达到节省成本...
区间检测
配置区间检测任务之后，ARMS会在后台以每24h一次的频率，学习指标历史7天数据的特征，提取指标趋势性、季节性等特征，得到指标未来24h的预测曲线。再根据指标自身的波动情况，也就是误差方差的大小，为未来一天指标的数据做出一个估计区间...
区间检测
配置区间检测任务之后，ARMS会在后台以每24h一次的频率，学习指标历史7天数据的特征，提取指标趋势性、季节性等特征，得到指标未来24h的预测曲线。再根据指标自身的波动情况，也就是误差方差的大小，为未来一天指标的数据做出一个估计区间...
区间检测
配置区间检测任务之后，ARMS会在后台以每24h一次的频率，学习指标历史7天数据的特征，提取指标趋势性、季节性等特征，得到指标未来24h的预测曲线。再根据指标自身的波动情况，也就是误差方差的大小，为未来一天指标的数据做出一个估计区间...
流量防护规则适用场景
微服务的稳定性一直是您非常关注的话题。随着业务从单体架构向分布式架构演进以及部署方式的变化，服务之间的依赖关系变得越来越复杂，业务系统也面临着巨大的高可用挑战。MSE流量防护就是一款借助流量控制、热点防护等模块，来提高应用...
录音管理
主要原因有：TTS由阿里云提供，除非您能联系到这些TTS的录音人来给您录音，否则TTS和录音的音色在电话里听到的就是两个人声，会带来极大的体验损失 连续一句话分成TTS和录音播放，会导致出现不连贯性，而且这是无法预测和控制的 这样的模式...
性能优化与诊断简介
性能洞察（新版）基于MySQL的performance_schema能力汇聚SQL信息，评估目标数据库负载情况，找到性能问题的源头，提供相应的治理方案，提升数据库的稳定性。性能洞察（旧版）负载监控、分析、性能调优的利器，以简单直观的方式帮助您迅速...
阿里云ES集群与ES Serverless服务对比
ES Serverless服务根据业务负载自动配置资源，减少运维成本，提升业务稳定性，同时能够降低成本。本文从多个方面对比阿里云ES集群与ES Serverless服务，以帮助您选择更适合您业务的产品形态。ES集群与ES Serverless服务对比 ES Serverless...
圈选任务数据说明
当您的训练数据集和预测数据集不完全一致时，您需要为待圈选用户准备特征数据，即用户基础信息（user）、物品基础信息（item）、用户行为（behavior）和运营记录（operation）4张维表数据，具体格式要求，详情请参见 策略训练任务输入数据...
资源规划
企业客户可以按照月度和季度，以及财年的维度做资源规划，也可以基于当前资源的消耗对未来资源的使用量进行预测，辅助规划。规划阿里云资源区域 阿里云产品和服务的成本可能因位置而异，具体取决于需求和本地基础结构成本。选择资源的位置...
图搜使用问题
SortExprValues是一个分号分隔的二元组，第一个值表示图片的相关性分数，值越大表示和查询的图片相关性越高，值域范围为[0,7.33136443711219e+24]，当两个图片完全一样时，这个分值最大，为7.33136443711219e+24；第二个值表示图片特征向量...
如何保证幂等性
什么是幂等性 在数学计算或者计算机科学中，幂等性（Idempotence）是指相同操作或资源在一次或多次请求中具有同样效果的作用。幂等性在分布式系统设计中具有十分重要的地位。保证幂等性 通常情况下，客户端只需要在HTTP状态码返回 500 ...
配置规则：按模板（批量）
在 规则验证 页面您可以进行如下操作：校验规则配置的合理性：试跑 规则创建完成后，您可以选择单个或多个规则进行试跑，在弹出来的 试跑 对话框中选择调度时间（模拟给定校验被触发的时间），系统会根据此时间以及设定的分区表达式，计算...
预训练模型（平台预置模型）
10 500个字符 商品评价购买决策分析-电商领域 适用于分析用户的购买动机、使用场景、功能需求、使用疑问等购买决策相关的信息，可以帮助改进产品、改善用户体验、细分人群画像、针对性营销投放等。10 500个字符 商品评价购买决策分析-汽车...
《互联网站禁止传播淫秽、色情等不良信息自律规范》
第三条 淫秽信息是指在整体上宣扬淫秽行为，具有下列内容之一，挑动人们性欲，导致普通人腐化、堕落，而又没有艺术或科学价值的文字、图片、音频、视频等信息内容，包括：1、淫亵性地具体描写性行为、性交及其心理感受；2、宣扬色情淫荡...
历史功能发布记录（2022年）
全部 ACK发布Kubernetes 1.24版本说明 AHPA弹性预测支持基于GPU指标的预测 AHPA（Advanced Horizontal Pod Autoscaler）支持在应用具备周期性的情况下，通过弹性预测，进行资源预热，解决您在服务使用中遇到的弹性滞后问题。现已支持基于...
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