概述
针对时序数据分析场景，日志服务提供了丰富的时序分析算法，可以帮助您快速解决时序预测、时序异常检测、序列分解、多时序聚类等场景问题，兼容SQL标准接口，大大降低了您使用算法的门槛，提高分析问题和解决问题的效率。功能特点 支持单...
组件参考：所有组件汇总
经验概率密度图 该组件是采用经验分布和内核分布两种算法。全表统计 该组件用于统计全表，或某些选中的列。卡方拟合性检验 该组件用于变量为类别型变量的场景，旨在检验单个多项分类型变量在各分类间的实际观测次数与理论次数是否一致，其...
PolarDB-X历史
对于数据库来说，答案是明确的：开源+分布式，开源解决成本问题，分布式解决性能和容量问题。同年11月11日，TDDL（Taobao Distributed Data Layer）首次发布，开创了分布式数据库中间件+开源数据库应用在高并发交易系统的先河。当时的TDDL...
逻辑回归
功能说明 逻辑回归（LogisticRegression）是一种用于解决二分类（0 or 1）问题的模型，用于估计某种事物的可能性。尽管名字是逻辑回归，但它是一种用于分类而不是回归的线性模型。Logistic 回归在文献中也称为 logit 回归、最大熵分类...
HTAP中的行列混存查询优化
为了解决这个问题，IMCI选择按照数据块采样以减少读放大，同时使用COLLAPSE算法对distinct value的计算公式做了修正。即如果有多个相同的值出现在同一个block中，按只出现一次计算，因为上文的估计公式都很大程度上取决于，通过减少数据...
网络洞察仪
识别时延问题 通过网络洞察仪，您可以有针对性的观测业务中某个地域某条链路的网络性能指标，定位时延问题，分析减少时延。产品优势 可视化应用程序中的网络性能数据，无需您使用专门的性能测量代码。帮助您了解业务中互联网的性能和可用性...
拒绝推断
拒绝推断（Reject Inference）是一种在金融场景经常和评分卡模型一起使用的数据增强方法，可以用来解决样本偏差问题。本文为您介绍拒绝推断组件的配置方法。算法简介 以信贷场景为例，用评分卡模型对用户的偿还、违约情况进行建模时只用到...
GBDT二分类V2
对于一些常见的二分类问题，都可以使用这个算法解决，模型拥有较好的性能，且拥有不错的可解释性。该算法支持稀疏向量格式与多列特征格式的输入。输入为稀疏向量格式时，仅能选择1个String类型的列，每条数据是以单个空格为分隔符的键值对...
常见问题
运维管理 容器应用服务常见问题 经典应用服务常见问题 中间件 SOFABoot 常见问题 微服务常见问题 微服务故障排查之 DRM 微服务故障排查之限流 微服务故障排查之 RPC 服务网格-故障排查 消息队列常见问题 任务调度常见问题 分布式链路跟踪...
梯度提升回归树算法（GBRT）
简介 GBRT算法是集成学习Boosting家族的成员，使用了前向分布算法，但是弱学习器限定了只能使用CART回归树模型。前向分布算法的思想是基于当前模型和拟合函数来选择合适的决策树函数，从而最小化损失函数。GBRT主要有以下两部分组成：回归...
概述
实时监控是一整套海量数据实时分析解决方案，以日志、REST 接口、Shell 脚本、云产品接口等作为数据采集来源，提供资源、应用、业务等各种视角的监控能力，从而帮您快速发现问题、定位问题、分析问题、解决问题，为线上系统可用率提供有效...
DDL 问题
SQL 执行失败 错误信息：TableName[{tableName}]{SQL 错误信息} 解决方法：根据 {SQL 错误信息} 来解决问题，可能的情况有，表已经存在、索引名重复、表不存在、列已存在、列不存在、主键重复等，问题解决后点击 重试 继续执行。...
推荐解决方案综述
为了降低阿里云用户应用深度学习解决推荐问题的难度，PAI推出了EasyRec算法包，包含DeepFM、DIN、MultiTower及DSSM等经典推荐排序和召回算法，可以帮助您在PAI平台上快速训练推荐算法模型、验证模型效果及部署模型，详情请参见 使用EasyRec...
机器学习
MADlib机器学习模块主要解决以下问题：分类/回归问题：提供一系列算法如K最近邻、MLP多层感知神经网络、SVM支持向量机、决策树等算法来解决二元分类/回归问题，集成最小二乘法、GLM广义线性回归、逻辑回归、多项式回归等模型来解决回归问题...
升级策略
在通知策略中添加升级策略后，系统会以您指定的通知方式向处理人发送告警信息，以提醒处理人采取必要的问题解决措施。前提条件 创建联系人，具体操作，请参见 创建联系人。新建升级策略 登录 EDAS控制台。在左侧导航栏，单击 应用管理>应用...
机器学习（MADlib）
插件简介 MADlib机器学习模块主要解决以下问题：分类、回归问题：提供一系列算法，如K最近邻、MLP多层感知神经网络、SVM支持向量机、决策树等算法来解决二元分类、回归问题，集成最小二乘法、GLM广义线性回归、逻辑回归、多项式回归等模型...
安全风控
库问题排行 通过库问题排行列表，管理者可以快速了解当前未解决问题在各个代码库的分布情况，建议联系库管理员尽快对问题进行修复。列表支持代码库名称搜索，支持按 Blocker 或问题总数排序。用户问题排行 通过用户问题排行列表，管理者...
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...
常见Pod问题
解决方法：对于前两种情况，可以通过修改镜像名称和标签来解决问题。对于第三种情况，您需要以Secret的形式将私有镜像仓库的访问凭证添加到Kubernetes中，并在Pod中引用该Secret。CrashLoopBackOff 如果容器无法启动，则Kubernetes将显示此...
自媒体：易撰
PolarDB-X 专注解决海量数据存储、超高并发吞吐、大表瓶颈以及复杂计算效率等数据库瓶颈问题，历经各届天猫双十一及阿里云各行业客户业务的考验，助力企业加速完成业务数字化转型。本文介绍易撰如何通过 PolarDB-X 应对业务挑战。所属行业...
金融级云原生全栈解决方案
这一代的 SOFA 已经逐渐从一个解决分布式服务和分布式交易问题的框架，变成一个解决金融级系统构建的开放可扩展问题的架构方案。提供业内领先的完整成熟方案 针对传统金融客户在数字化转型过程中痛点—— 缺乏成熟稳定的金融级分布式架构...
原因分析
原因分析时通过对通话内容的挖掘，分析出客户投诉或者问题未解决的具体原因。分析客户投诉或问题未解决的热门、冷门原因、变化趋势、涨跌幅等情况。未解决原因分析 分析维度 未解决原因分析是以时间和数据来源的维度对未解决数据进行分析。...
错误编码：HSF-0019
报错信息 白名单规则配置出错。[WhiteListRuleParser Component]Invalid rule:${ruleContent}[WhiteListRuleParser Component]Parsing ...如果出现 报错信息，请检查配置的规则格式是否正确，或查看报错信息中的其他信息定位并解决问题。
流水线组件
持续交付支持的 Pipeline 组件包括冲突检测、缺陷查找、代码检测、代码合并、编译、功能测试、部署、交付内容传输等组件。冲突检测 冲突检测组件用于检测 MR 是否存在合并冲突。...问题处理 当传输失败时，可尝试重试以解决问题。
什么是自动驾驶开发平台
能够解决的问题如下 海量非结构化数据快速预处理 利用数据管理并行计算框架，在阿里云上以云原生的方式分布式处理海量非结构化数据，采集到的感知数据处理效率提高10倍。感知数据多模态检索 无论是经过标注还是未经标注的传感器输出数据，...
产品改版通知
向量检索版：大规模分布式公有云向量检索解决方案；召回引擎版：大规模在线搜索服务，灵活支持业务需求的定制开发，及搜索算法快速迭代；原【通用版】和【行业增强版】此次更名为【行业算法版】，【标准版】更名为【高性能检索版】，版本...
什么是AI分布式训练通信优化库AIACC-ACSpeed
高效AllReduce算法 问题分析 以V100实例为例，单机内部利用nvlink做P2P通信，带宽高达300 GB/s，而多机网络性能在100 Gbps以下，吞吐性能较差，采用传统的ring-allreduce算法因跨机问题性能受限制，从而导致整体性能下降。优化方法 相比较...
管理敏感数据
提供灵活的脱敏算法管理，实现不同场景、不同字段的差异化脱敏，解决最细粒度授权、最小范围敏感数据接触问题。提供测试环境，可对脱敏规则、识别规则进行测试。对敏感数据进行监控、审计和预警，方便对敏感数据进行溯源。说明 RDS控制台中...
敏感数据保护概览
功能特性 提供敏感数据资产大盘，解决企业敏感数据分布的统一纳管问题。数据自动化扫描。自定义数据扫描触发周期。自动识别企业敏感数据和对敏感数据进行分类分级，解决企业资产中的敏感数据及时发现、有效管理的问题。内置和自定义分类...
光伏发电异常检测提效
在国家能源安全及双碳战略大背景下，光伏产业发展迅猛，累计装机容量增长迅速，提高光伏发电效能异常检出效率的需求也随之增多。...运维人员优先关注这部分逆变器，可以大大提高运维效率和问题解决速度。相关文档 数据智能
什么是城市视觉智能引擎
城市视觉智能引擎（City Visual Intelligence Engine）依托于阿里云分布式计算和存储平台，利用先进的视频图像、图形学处理技术和深度学习算法，建立城市级人工智能模型，通过对相应场景的分析、索引和挖掘，赋能交通、市政综治、商业、...
功能特性
FMT 模式 为了解决 TCC 模式的易用性问题，分布式事务推出了框架管理事务模式（Framework-managed transactions，简称 FMT）。FMT 是一种无侵入的分布式事务解决方案，该模式解决了分布式事务的易用性问题，最大的特点是易于使用、快速接入...
快速开始
一、Contextual Bandit 算法的适用范围 Contextual Bandit 算法虽然可以用来解决冷启动问题，但如果在一些基础条件不满足时，算法可能不能很好地收敛。注意：探索流量是否足够。如果一个场景新品数量很大，每时每刻都有新品源源不断地加...
参与者接入模式
FMT 模式 为了解决 TCC 模式的易用性问题，分布式事务推出了框架管理事务模式（Framework-managed transactions，简称 FMT）。FMT 是一种无侵入的分布式事务解决方案，该模式解决了分布式事务的易用性问题，最大的特点是易于使用、快速接入...
概述
如何解决冷启动问题 解决推荐系统的冷启动问题的算法（或策略）我总结为：“泛、快、迁、少”四字口诀。泛：即对新物品进行泛化，在属性或主题上往更宽泛的概念上靠。比如，新上架一个商品，可以推荐给以往喜欢同品类的用户，也就是从”...
产品简介
针对部分数据异构和算力异构的问题，则采用了 client 模型个性化算法，优化和提高了算法的性能。可扩展 本产品和蚂蚁隐私计算服务平台其他产品使用同一套核心资源管理平台及系统框架，可根据现场实际环境组装产品功能，准确制定完整的解决...
使用负载均衡SLB时为何出现请求分布不均衡的现象
问题描述 在使用负载均衡SLB时，后端ECS实例出现请求分布不均衡的情况。问题原因 请求分布不均衡可能有以下几种原因：总体的请求数较少。例如，总请求数为7，后端服务器组*有3台ECS实例，不考虑其他功能的影响，3台ECS实例中将有1台被分配...
石墨文档
客户痛点 为了支持实时协作编写，技术团队对Operational Transformation算法进行深入地探索和修改，将维度从一维拓展到二维，解决了一段文字被多个客户端同时修改所引起的冲突合并问题。但石墨文档仍面临以下挑战：多用户的实时修改对...
LightGBM
功能说明 LightGBM组件支持使用lightgbm算法对分类或回归问题进行建模。lightgbm是一个梯度Boosting框架，使用基于决策树的学习算法。它可以说是分布式的，高效的，有以下优势：更快的训练效率 低内存使用 更高的准确率 支持并行化学习 ...
数据源
数据质量诊断模块可以帮助您全面检测数据存在的问题，并提示您如何解决这些问题。系统每天24:00会自动生成当天0:00-24:00期间的数据诊断报告。您也可以点击“启动诊断”按钮，结合自己的实际需求生成特定时间段内的数据诊断报告（数据诊断...
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