向量召回评估
u2i 召回时，拿user（用户）的向量去召回top k个items（物品），i2i 召回时拿item的向量去召回top k个items。hitrate的具体计算方法为，假设真实trigger（u2i召回时为user，i2i召回时为item）的 关联item集合为M，而实际召回了top k个和...
列运算
pad 在指定的位置（left，right或者both）用指定填充字符（用 fillchar 指定，默认空格）来对齐。repeat 重复指定n次。slice 切片操作。swapcase 对调大小写。title 同 str.title。zfill 长度没达到指定 width，则左侧填充0。isalnum 同 ...
多轮对话管理
概述 意图识别与交互：准确识别用户意图，根据用户的回答动态决策，区别于传统的一问一答模式，通过多轮人机交互来解决复杂场景的任务，比如保险推荐、保单查询、预约等场景。因子管理：因子是一段取数逻辑，负责参数的传递和数据获取，...
改进版swing相似度计算算法
从统计学的角度来看，数据量过少，往往会导致结果的误差过大。也就是说当同时触达两个物品的用户数量过少时，这时候swing计算得出的结果误差会比较大。举个极端的例子：如下图所示，有A、B、C三个视频，X1到X10共10个皇马死忠球迷，只关注...
产品优势
需招聘专职TSDB DBA人员来维护，人力成本高 部署扩容 即时开通，快速部署，弹性扩容 需硬件采购、机房托管、机器部署等工作，周期较长 依赖组件 零运维 依赖AysncHBase、HBase等，运维成本高 配置调优参数 默认参数采用最佳实践 SALT、连接...
语音合成FAQ
TTS是流式合成机制，也就是边合成边返回数据，因此保存下来的WAV文件头是一个预估的值，有一定的误差。如果对于时长要求较为严格，您可以设置 format 为 pcm，在获取的完整的一句合成结果文件中自行添加WAV头信息，这样就会得到更为精确的...
常见问题FAQ
答：MindOpt目前提供的线性规划组件可以求解至精确解（误差1e-10及更小），也可以根据您的需求自己设定求解精度（比如1e-6，1e-8等）。问：优化求解器支持多大规模的问题求解？求解变量的规模？答：目前可以支持到千万级别规模的问题，变量...
聚集函数
默认情况下，这种排序是不指定的，但可以通过在聚合调用中写入 ORDER BY 子句来控制。或者，从排序的子查询提供输入值通常也可以。例如：SELECT xmlagg(x)FROM(SELECT x FROM test ORDER BY y DESC)AS tab;注意，如果外部查询级别包含其他...
基于TairString实现高性能乐观锁
在大量请求并发访问和更新 Tair 中储存的共享资源时，必须有一种精准高效的并发控制机制来防止逻辑异常和数据错误，乐观锁就是这样一种机制。比起原生Redis，云原生内存数据库Tair 的TairString模块能帮助您实现性能更高、成本更低的乐观锁...
AICS实现对SISO非积分对象的稳定控制
这里，用一阶滞后传递函数模型TF1来描述冷水流量对出水温度的影响，包含3个主要参数：模型增益=1，时间常数=50，时滞=25。模型增益表示单位输入变化引起的稳态输出变化量，时间常数表示输出到达稳态的快慢，时滞表示系统输出变化滞后于输入...
配置缓存过期时间
阿里云 CDN 默认缓存规则及优先级 CDN 节点在收到源站响应的静态文件资源的时候，会按照以下的缓存规则来执行（数值越小，优先级越高）：源站响应 pragma:no-cache、cache-control:no-cache（或者 no-store，或者 max-age=0）时，不缓存。...
性能监控指标
不过，平均耗时有一个致命的缺陷，就是容易被异常请求的离散值干扰，比如100次请求里有99次请求耗时都是 10ms，但是有一次异常请求的耗时长达1分钟，最终平均下来的耗时就变成（60000+10*99）/100=609.9ms。这显然无法反映系统的真实表现。...
配置缓存过期时间
DCDN节点在收到源站响应的静态文件资源的时候，会按照 阿里云DCDN默认缓存规则及优先级 来执行，动态文件资源缓存规则请参见 动静态加速规则概述。建议您源站的内容不使用同名更新，而是采用版本号的方式同步。为了能准确找到更新前和更新...
词典
词典被用来消除不被搜索考虑的词（stop words）、并被用来 正规化 词这样同一个词的不同派生形式将会匹配。一个被成功地正规化的词被称为一个 词位。除了提高搜索质量，正规化和移除停用词减小了文档的 tsvector 表示的尺寸，因而提高了...
Story Points
而用户故事点（Story Points）则是开发团队用来衡量用户故事复杂度和工作量的一个单位，一个用户故事点可以代表一个人/时或者一个理想工作日等等，可以用 story point 来衡量一个 issue 的难度或者工作量。在云效上实践敏捷开发的项目管理...
决策树
均方误差：父节点和子节点之间的均方误差的差额将被用来作为特征选择的标准，这种方法通过使用叶子节点的均值来最小化L2损失。费尔德曼均方误差：它使用费尔德曼均方误差，这种指标使用费尔德曼针对潜在分枝中的问题改进后的均方误差。平均...
客户事件
客户在与品牌交互过程中发生的动作会用 客户事件 来记录。社交互动模块会默认记录基础的客户事件（主要是微信层面的交互）。系统为每个默认事件定义不同的事件属性，以便更精确地描述该事件，丰富客户的行为数据，更好地描绘客户画像。客户...
基本概念
文档可以用JSON格式来表示。在一个索引中，您可以存储任意多的文档，且文档必须被索引。字段（field）field是组成文档的最小单位，相当于关系型数据库中的一列数据。映射（mapping）mapping用来定义一个文档以及其所包含的字段如何被存储和...
随机森林
均方误差：父节点和子节点之间的均方误差的差额将被用来作为特征选择的标准，这种方法通过使用叶子节点的均值来最小化L2损失。平均绝对误差：它使用叶节点的中值来最小化 L1 损失。否 均方误差 均方误差 平均绝对误差 其他参数 参数名 参数...
常见问题
容易混淆，这里有一个简单的方法，就是首先在页面上创建用例，看一下负责人选框里的用户名称，按照这个来填写Excel或xmind文件 如果导入失败的用例个数较少，建议将失败的用例单独复制成一个Excel文件，修改后再次导入，仅导入失败的用例。...
APPROX_COUNT_DISTINCT
非精确的COUNT DISTINCT计算能提升查询性能，尤其是对于column的离散值比较大的情况，误差率平均可以控制在 0.1%-1%以内。该函数适用于对性能敏感并且可以接受误差的场景。同时，您也可以通过 COUNT DISTINCT(column)的方式进行精确的COUNT...
可视化图表概述
地理区域 色彩饱和度 气泡地图 气泡地图直观地显示国家或地区的相关数据指标大小和分布范围 地理区域 气泡大小 气泡颜色 热力地图 热力地图用热力的深浅来展示数据的大小和分布范围。地理区域 热力深度 楼宇热力图 统计线下场馆人流热力，...
Java库管理
在NoteBook调用jar，执行wordAndcount()方式2：spark.jars.packages 说明 spark.jars.packages 可以用package的形式来指定依赖包，spark会动态下载这些package，然后放到classpath里，多个package以逗号分隔，如下图示例 在NoteBook引入...
服务
凭证 服务消费者可以拥有多个消费凭证，一个凭证可以用来订阅多个服务API，也可以用多个凭证来订阅同一个服务API，每个凭证都可以单独更新，凭证更新时允许新旧凭证信息同时生效，待消费方应用使用新凭证信息后，旧的凭证信息作废。
Spark
spark.jars.packages spark.jars.packages 可以用Package的形式来指定依赖包，Spark会动态下载这些Package到ClassPath里，多个Package以逗号（,）分隔。如下图示例，段落①指定delta包，段落②使用这个delta包。spark.files spark.files ...
几何类型
线段 线段用一对线段的端点来表示。lseg 类型的值用下面的语法声明：[(x1,y1),(x2,y2)]((x1,y1),(x2,y2))(x1,y1),(x2,y2)x1,y1,x2,y2 其中(``x1``,``y1``)和(``x2``,``y2``)是线段的端点。线段使用第一种语法输出。方框 方框用其对角的点对...
逻辑解码概念
本文介绍了逻辑加码的相关概念。逻辑解码 逻辑解码是一种将对数据库表的所有持久更改抽取到一种清晰、易于理解的格式的处理，这种技术允许在不了解数据库内部状态的...不要求快照导出的应用可以用 NOEXPORT_SNAPSHOT 选项来抑制它。option.
回复节点
短信内容中填写短信发送内容，里面的变量可以用$+系统变量来指定。SSML合成表示SSML是控制语音合成节奏和发音的语法，详见 SSML标记语言介绍。API接入情况 如果用户的机器人使用 API 接入，那么在这里只需要关注回传哪些参数变量即可。
概述
为什么需要冷启动 通常推荐系统通过协同过滤、矩阵分解或是深度学习模型来生成推荐候选集，这些召回算法一般都依赖于用户-物品行为矩阵。在真实的推荐系统中，会有源源不断的新用户、新物品加入，这些新加入系统的用户和物品由于缺乏足够...
值表达式
不正确 后者在语法上是合法的，但是它表示用两个 ORDER BY 键来调用一个单一参数聚集函数（第二个是无用的，因为它是一个常量）。如果在 order_by_clause 之外指定了 DISTINCT，那么所有的 ORDER BY 表达式必须匹配聚集的常规参数。也就是...
PREPARE
预备语句是一种服务器端对象，它可以被用来优化性能。当 PREPARE 语句被执行时，指定的语句会被解析、分析并且重写。当后续发出一个 EXECUTE 命令时，该预备语句会被规划并且执行。这种工作的划分避免了重复性的解析分析工作，不过允许执行...
词法结构
4 位或 6 位转义形式都可以被用来定义 UTF-16 代理对来组成代码点大于 U+FFFF 的字符，尽管 6 位形式的存在使得这种做法变得不必要（代理对并不被直接存储，而是绑定成一个单独的代码点）。如果服务器编码不是 UTF-8，则由其中一个转义序列...
配置管理
这里的配置，用来指定某个技能组所产生的质检任务在分析时使用哪些质检规则，一般的呼叫中心都会有多个技能组，比如销售组、售后组、客服组.，每个技能组所接听的电话是不同的业务场景，所以通常使用的质检规则也是不同的。您在通过调用API...
控制文本搜索
0（默认值）忽略文档长度 1 用 1+文档长度的对数除排名 2 用文档长度除排名 4 用长度之间的平均调和距离除排名（只被 ts_rank_cd 实现）8 用文档中唯一词的数量除排名 16 用 1+文档中唯一词数量的对数除排名 32 用排名+1 除排名 如果多于...
UpdateReadWritePolicy
调用UpdateReadWritePolicy，开启或关闭集群的写入高可用特性。目前仅支持华北2（北京）区域的实例。调试 您可以在OpenAPI Explorer中直接运行该接口，免去您计算签名的困扰。运行成功后，OpenAPI Explorer可以自动生成SDK代码示例。请求头...
三维模型常见问题
为什么网上的三维模型那么便宜，买来的三维模型能不能用？网上很多售价非常低廉的三维城市模型，通常不是用来渲染三维实时引擎，而是用来离线渲染视频的。这些模型的流通渠道并不正规，所以价格便宜。这些建模的时候没有考虑实时渲染的场景...
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...
VALUES
更常见的是把它用来生成一个大型命令内的“常量表”，当是它也可以被独自使用。当多于一行被指定时，所有行都必须具有相同数量的元素。结果表的列数据类型由出现在该列的表达式的显式或者推导类型组合决定，决定的规则与 UNION 相同。在...
UpdateTestCase-更新用例库测试用例属性
更新用例库测试用例属性，包括标题，目录，自定义字段信息等，但是不能用来更新测试用例的测试内容相关信息 接口说明 使用获取测试用例字段列表可以获取到相应的测试用例所拥有的字段列表，然后根据该列表对测试用例信息进行更新 调试 您...
基本概念
通过Serverless工作流，您可以用顺序、分支、并行等方式来编排分布式任务，以确保流程按照设定好的顺序可靠地协调任务执行。分布式任务 Serverless工作流中的分布式任务可以是函数、已集成云服务的API、运行在虚拟机或容器上的程序。流程...
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