Go
nil { panic(err)} fmt.Print(response.GetHttpContentString())} 备注：代码中的 GetNerChEcom 是算法的actionName，可以替换成您需要的算法的值，可以在 API参考 文档中的 请求参数-Action-示例值 中找到；示例：需要调用 基础版-中文...
Node.js
注：代码 GetNerChEcomRequest 中的 GetNerChEcom 是算法的actionName，可以替换成您需要的算法的值，可以在 API参考 文档中的 请求参数-Action-示例值 中找到；示例：需要调用 基础版-中文分词-通用，进入 中文分词（基础版），复制下图中...
评分卡训练
评分卡是信用风险评估领域常用的建模工具，其原理是通过分箱输入将原始变量离散化后再使用线性模型（逻辑回归或线性回归等）进行模型训练，其中包含特征选择及分数转换等功能。同时也支持在训练过程中为变量添加约束条件。说明 如果未指定...
时序异常检测
本文介绍异常检测算法的概念和时序异常检测的语法。引擎与版本 时序异常检测仅支持时序引擎。无版本要求。使用限制 时序异常检测必须和 SAMPLE BY 语句搭配使用。功能简介 时序异常检测用于检测指定时间线上异常点的值，支持阿里达摩院自研...
梯度提升回归树
RMSE（均方根误差）：也叫回归系统的拟合标准差，是MSE的平方根。MAE（平均绝对误差）：用于评估预测结果和真实数据集的接近程度，其值越小说明拟合效果越好。MAPE（平均绝对百分误差）：将MAE的绝对值转化为相对值，其值越小说明拟合效果...
支持向量机
是 分类 分类 回归 错误项的惩罚系数 惩罚系数越大，即对分错样本的惩罚程度越大，因此在训练样本中准确率越高，但是泛化能力降低，也就是对测试数据的分类准确率降低。相反，减小惩罚系数的话，容许训练样本中有一些误分类错误样本，泛化...
PS-SMART回归
参数服务器PS（Parameter Server）致力于解决大规模的离线及在线训练任务，SMART（Scalable Multiple Additive Regression Tree）是GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）基于PS实现的迭代算法。PS-SMART支持百亿样本及几十万特征的训练...
FM算法
FM（Factorization Machine）算法兼顾特征之间的相互作用，是一种非线性模型，适用于电商、广告及直播的推荐场景。组件配置 Designer 提供的FM算法模板包括FM训练和FM预测组件，您可以在原PAI-Studio控制台首页的 FM算法实现推荐模型 区域...
支持向量回归算法（SVR）
本文介绍了支持向量回归算法（Support Vector Regression，以下简称SVR）的相关内容。简介 SVR是支持向量机（SVM）的重要应用分支。通过SVR算法，可以找到一个回归平面并使得一个集合中的所有数据距离该平面的距离最短。使用场景 SVR是一个...
使用向量检索插件（aliyun-knn）
算法说明 在算法上，目前向量检索引擎已经支持了hnsw算法以及linear算法，适用于单机数据量小（全内存）的业务场景。两种算法性能对比如下。表 1.hnsw算法和linear算法性能对比 表格中为阿里云Elasticsearch 6.7.0版本环境实测数据，测试...
小程序场景
一、小程序搜索背景 前端：微信官方提供 SearchBar插件，主要功能为搜索框的前端实现后端：实现简单的搜索分 小程序搜索 和 云开发两部分。小程序搜索包含以下三个接口，无商品、文本搜索相关能力：search.imageSearch：提供基于小程序的站...
类目预测功能介绍
则类目预测模型就会给出这样的预测结果：“牛奶”类目与“光明”的相关度要比“大米”类目与“光明”的相关度高，所以在计算每个物品的排序分时，“牛奶”类目物品的得分比“大米”类目物品得分高，因此“牛奶”类目物品会排在更前面，从而...
基本概念
在多方安全模型服务运行过程中，模型的调用数、模型分和入模特征的关键统计值，可在经过聚合或脱敏后在平台页面中进行展示。服务监控支持用户配置需查看的指标和监控频率，并生成可视化监控报表。关联键 在隐私求交中作为 JOIN ON SQL 语句...
胸部CT平扫筛查
LiverSpleenDifference Float 8.206502275265478 肝脾衰减差。LiverSpleenRatio Float 1.15233917834983 肝脾衰减比。Prediction String Mod 检测结果等级，包括无，轻，中，重。Probability Float 0.9457855224609375 脂肪肝概率。Spacing...
列存索引中TopK算子的实现
实际上，Self-sharpening Input Filter在某种程度上和基于Priority Queue的算法是类似的，cutoff value类似堆顶，都用于过滤后续读取的数据，两者的不同之处在于，基于Priority Queue的算法会实时更新堆顶，而Self-sharpening Input Filter...
XGBoost预测
XGBoost算法在Boosting算法的基础上进行了扩展和升级，具有较好的易用性和鲁棒性，被广泛用在各种机器学习生产系统和竞赛领域，该算法支持分类和回归。XGBoost预测组件是在开源社区的基础上进行包装，您可以使用该组件对XGBoost训练组件...
视频分类训练
针对原始视频数据，您可以使用视频分类训练算法组件对其进行模型训练，从而获得用于推理的视频分类模型。本文介绍视频分类训练算法组件的配置方法及使用示例。前提条件 已开通OSS并完成授权，详情请参见 开通OSS服务 和 云产品依赖与授权：...
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 ...
PS-SMART二分类训练
参数服务器PS（Parameter Server）致力于解决大规模的离线及在线训练任务，SMART（Scalable Multiple Additive Regression Tree）是GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）基于PS实现的迭代算法。PS-SMART支持百亿样本及几十万特征的训练...
云市场常见问题
通常是算法服务无法正确处理您的调用图片，如您调用身份证接口，算法服务无法做到100%的正确识别，错误分类的情况下，返回的结果可能是464错误（错误返回情况下并不会扣除您的调用次数）。OCR算法服务是基于深度学习的AI产品，无论是分类...
BERT模型离线推理
算法简介 BERT是一种基于Transformer的自然语言处理预训练模型。它通过在大量文本数据上预训练，学习到文本的深层双向表示，然后可以通过少量的微调应用到各种下游的NLP任务中。该算法组件使用已经训练完的BERT分类模型，将输入表中的文本...
GBDT二分类V2
对于数值型特征，算法会对数据进行分箱操作；对于类别型特征，不需要提前进行OneHot预处理，算法会使用 many-vs-many 的分裂策略。该算法要求二分类的类别必须为0和1。当该组件与 GBDT二分类预测V2 组件成对执行完成后，训练得到的模型支持...
系统管理
参数 描述 图片储存时间（分）算法告警图片在边缘一体机本地的存储时间。抠图放大倍率 算法告警目标抠图外扩的倍数。可选1~5倍，默认为放大1倍。图片时间戳 算法告警图片是否需要边缘一体机的时间戳水印。图片检测框 算法告警图片是否需要...
决策树
一棵树可以看作是分段常数近似。决策树组件支持使用决策树算法对分类或回归问题进行建模。计算逻辑原理 决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个特征上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类或回归...
XGBoost
XGBoost(Extreme Gradient Boosting)，是一种高效的Gradient Boosting算法，集成算法的思路是迭代产生多个弱的学习器，然后将每个学习器的预测结果相加得到最终的预测结果，其在结构化数据处理方面具有较优良的性能。计算逻辑原理 XGBoost...
概述
物联网边缘计算提供算法应用，供您为视频设备配置算法，处理视频数据。同时提供算法服务，支撑您管理算法任务。背景信息 当前物联网行业中，算法开发没有统一的算法定义和开发规范，自主开发的成本高，是业务中的一大痛点。物联网边缘计算...
工业视觉智能基本概念
算法 基于训练数据集，根据学习策略，及从假设空间中选择的最优模型，来求解最优模型的计算方法。模型 在工业视觉智能产品中，模型特指能完成视觉分类、检测、分割等智能化识别工作的工具。是基于算法学习的成果，是最终应用于工业场景中的...
行业算法版介绍
行业算法版简介 快速接入教程 OpenSearch-行业算法版 是基于阿里巴巴自主研发的大规模分布式搜索引擎搭建的一站式智能搜索业务开发平台，目前为包括淘宝、天猫在内的阿里集团核心业务提供搜索服务支持。通过内置各行业的查询语义理解、机器...
存储压缩
LZ4算法的压缩速度和压缩率不如ZSTD，但是解压速度明显优于ZSTD算法，因此对于查询性能要求严格的场景，推荐采用LZ4算法。ZLIB ZSTD LZ4 压缩速度 9.5 MB/s 19.2 MB/s 12.7 MB/s 解压速度 154.9 MB/s 353.4 MB/s 854.4 MB/s 压缩率 3.83 3....
任务管理
创建并启动任务 前提条件 创建任务前，需已创建算法信息（详见 算法管理）。操作步骤 登录 城市视觉智能引擎控制台，进入实例详情页面,单击页面左侧菜单栏的计算服务下的任务管理。在任务管理页面单击创建任务。在创建任务页面设置任务信息...
基于外卖评论实现舆情风控
PAI平台提供了一套基于文本向量化及分类的算法，可以基于历史标记的正负留言内容生成分类模型，从而自动预测新增留言的导向。该服务的整体框架已预置在 Designer 中，基于真实标记的11987条外卖平台评论数据，实现了自动化的正反向舆论风控...
设置预分区
云数据库HBase自带了三种分隔算法，每个分割算法的适用场景如下描述：HexStringSplit：适用于以十六进制的字符串作为前缀的Rowkey。DecimalStringSplit：适用于以十进制的数字字符串作为前缀的Rowkey。UniformSplit：适用于Rowkey的前缀是...
功能特性
限流算法默认是令牌桶算法，也支持漏桶、滑动窗口的限流算法。网关可以对 API 的响应内容进行缓存，降低对后端 Server 的压力。跨域资源共享 针对 HTTP 的跨域请求，API 网关支持 API 级别的跨域配置以及环境级别的跨域配置。支持设置标准...
CreateRootCACertificate-创建根CA证书
示例：如果您购买私有根CA时选择的 证书算法为 RSA，则根CA证书的密钥算法必须是 RSA_1024、RSA_2048或 RSA_4096。RSA_2048 Years integer 是 根CA证书的有效期，单位：年。说明 建议设置为5~10年。10 调用API时，除了本文中该API的请求...
配置算法实例
算法实例是根据算法模板创建的具体实例，可以根据您设置的检测参数结合算法模型，完成对相关数据中异常信息的检测及诊断，协助您更好地解读设备数据，监测设备运行状态，及时发现潜在故障。前提条件 已创建算法实例。具体操作，请参见 创建...
CreateSubCACertificate-创建子CA证书
示例：根 CA 证书的密钥算法为 RSA_2048，则子 CA 证书的密钥算法必须是 RSA_1024、RSA_2048、RSA_4096。说明 您可以调用 DescribeCACertificate 查询根 CA 证书的密钥算法。RSA_2048 Years integer 是 子 CA 证书的有效期，单位：年。建议...
DBSCAN聚类
功能说明 DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法）是一种基于密度的空间聚类算法。DBSCAN 的核心概念是 core samples,是指位于高密度区域的样本。DBSCAN算法将聚类视为被低...
苹果ATS证书的选择及配置
证书的哈希算法和密钥长度 哈希算法：上述推荐的证书品牌使用的哈希算法都是SHA256或者更高强度的算法，符合ATS的要求。密钥长度：如果您选择使用系统生成CSR的方式，系统生成的密钥采用的是2,048位的RSA加密算法，完全符合ATS的要求。如果...
CreateWHClientCertificate-申请证书仓库中客户端证书
例如：子 CA 证书的密钥算法为 RSA_2048，则客户端证书的密钥算法必须是 RSA_1024、RSA_2048、RSA_4096 中的一种。RSA_2048 Csr string 否 CSR 内容。您可以通过 OpenSSL 工具或者 Keytool 工具生成 CSR。BEGIN CERTIFICATE REQUEST-.-END ...
SSL证书选购指引
SSL证书支持的加密算法 以下是SSL证书支持的加密算法的说明。RSA：目前应用广泛的非对称加密算法，兼容性好。ECC：椭圆曲线公钥密码算法。相比于RSA，ECC是一种更先进和安全的加密算法（加密速度快、效率更高、服务器资源消耗低），目前已...
- 产品推荐
- 这些文档可能帮助您