概述
内置平台模型 内置平台模型，即PolarDB for AI提供的自研平台类模型，会集成到 PolarDB 中发布，如通义千问、诊断咨询机器人、聊天机器人、菜鸟决策树模型和异常检测模型等。用户只需要在数据库中部署模型和创建函数即可进行模型推理。目前...
GBDT二分类预测V2
算法原理 梯度提升决策树模型构建了一个由多棵决策树组成的组合模型。每一棵决策树对应一个弱学习器，将这些弱学习器组合在一起，可以达到比较好的分类或回归效果。梯度提升的基本递推结构为：其中，通常为一棵 CART 决策树，为决策树的...
诊断决策树
您可以通过诊断决策树，编排故障排查的过程。对于已知的明确故障，可以根据诊断现象，编排诊断决策树，进而故障发生时执行，完成故障定位。对于未知的故障，您可以依据运维经验，编排出常见的排查路径，辅助快速故障定位。新建诊断决策树 ...
诊断报告
执行诊断决策树时，系统会生成对应的诊断报告，记录诊断的执行信息。你可以在 诊断报告 页面查看所有诊断决策树的执行记录，包括诊断决策树名称、触发方式、诊断状态、创建时间、状态概要、结果概要以及诊断结果。在左侧导航栏上，单击 ...
SQL优化技术
性能跟踪的算法基于决策树模型，包括全量SQL追踪和慢SQL追踪等多维度追踪，对SQL模板优化后的性能指标与优化前进行对比，综合判断SQL模板在该时刻是否发生了性能衰减。业务往往是以天为周期变化，默认跟踪时间为24小时，没有回滚，则认为...
XGBOOST回归
在回归问题中，XGBoost每个决策树都是一个回归模型，它通过递归地分裂特征空间，将输入数据映射到一个连续的输出值。XGBoost通过最小化平方损失函数，学习每个决策树的叶子节点权重，并将所有决策树的输出值加权求和得到最终的预测结果。...
组件参考：所有组件汇总
随机森林 该组件是一个包括多决策树的分类器，其分类结果由单棵树输出类别的众数决定。朴素贝叶斯 该组件是一种基于独立假设的贝叶斯定理的概率分类算法。K均值聚类 该组件会首先随机选择K个对象作为每个簇的初始聚类中心，然后计算剩余...
风险场景
关联诊断决策树 选填 手动选择诊断决策树。如需新增诊断决策树，请参见 新建诊断决策树。添加触发项 选填 可选 巡检规则 或 监控规则。如果选择 巡检规则，则需要选择对应的关联规则。如需新增巡检规则，请参见 新建规则。如果选择 监控...
梯度提升决策树
功能说明 GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一种迭代的决策树算法，由多棵决策树组成，是进行多分类的算法模型。梯度提升采用连续的方式构造树，每棵树都试图纠正前一棵树的错误。默认情况下，梯度提升决策树中没有随机化，而是...
GBDT二分类V2
算法原理 梯度提升决策树模型构建了一个由多棵决策树组成的组合模型。每一棵决策树对应一个弱学习器，将这些弱学习器组合在一起，可以达到比较好的分类或回归效果。梯度提升的基本递推结构为：其中，通常为一棵 CART 决策树，为决策树的...
决策树
本文为您介绍决策树组件。功能说明 决策树是一种用于分类和回归的非参数监督学习方法。目标是创建一个模型，通过学习从数据特征推断出的简单决策规则来预测目标变量的值。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...
功能特性
风险场景 风险场景 是针对特定风险事件进行集中化处理的模块，风险场景中包含了处理风险事件所需要诊断决策树、应急预案、业务影响等信息。目前应急场景升级后，需要将风险场景和应急响应联动，所以需要添加更多属性。日常巡检 日常巡检 是...
XGBOOST多分类
一、组件说明 XGBoost是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的机器学习算法。它通过改进传统梯度提升决策树的方式，加入正则化项、特征子采样和并行化等优化技术。XGBoost的优点是能够自动处理缺失值、异常值和噪声...
性能指标
算法类型 数据规模 特征规模 任务类型 任务平均运行时间 决策树-XGBoostWithDp 100万 2000维*2000维 训练 180分钟 决策树-GBDTWithDp 500万 100维*100维 训练 15分钟 线性回归-LinearRegressionWithHe 100万 100维*100维 训练 150分钟 逻辑...
XGBOOST二分类
一、组件说明 XGBoost是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的机器学习算法。它通过改进传统梯度提升决策树的方式，加入正则化项、特征子采样和并行化等优化技术。XGBoost的优点是能够自动处理缺失值、异常值和噪声...
如何修复异常DBS备份计划
如果您的DBS备份计划在使用过程中出现异常，可以通过本文提供的方法进行修复。问题描述 备份计划列表页显示DBS备份计划状态异常。问题原因 DBS备份计划状态显示异常，表示该DBS备份计划下至少存在一个异常任务，通常可能是全量备份任务异常...
随机森林
随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方法。计算逻辑原理 随机森林就是种了很多决策树，对输入向量进行分类（回归）。每一棵...
处理异常
在合约执行过程中，一旦出现异常，合约会立即停止执行并回滚其所造成的一切变更以确保世界状态不会受其影响，即本次合约调用所涉及的存储变更和 TransferBalance 函数造成的变化都不会生效。注意，如果出现合约异常之前已使用 Log 接口发出...
JournalNode出现异常
本文介绍JournalNode出现异常的原因和解决方案。具体报错 JournalNode日志出现：org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSImage:Caught exception after scanning through 0 ops from/current/edits_inprogress_0000000000000191004 ...
异常状态码
由于ER是流式透传的默认行为，出现异常行为后客户端会收到一个截断的请求。具体说明如下：您的ER代码逻辑Bug，导致请求回复生成的过程中出现JS异常。受资源限制，您可以 提交工单 解决。说明 如果您经常看到ER在回复过程中被截断，需要检查...
AICS实现对SISO非积分对象的稳定控制
如设置过大，则过拟合，导致辨识得到的模型FSR序列可能出现异常值。因此在辨识操作中，通常需要根据辨识试验中的阶跃激励响应时间，预估出大致的开环响应时间并根据辨识中所设置的采样周期转换成模型长度，需要1~3次设置便能得到比较准确的...
异常状态码
由于ER是流式透传的默认行为，出现异常行为后客户端会收到一个截断的请求。具体说明如下：您的ER代码逻辑Bug，导致请求回复生成的过程中出现JS异常。受资源限制，您可以 提交工单 解决。说明 如果您经常看到ER在回复过程中被截断，需要检查...
处理异常
在合约执行过程中，一旦出现异常，合约会立即停止执行并回滚其所造成的一切变更以确保世界状态不会受其影响，即本次合约调用所涉及的存储变更和 TransferBalance 函数造成的变化都不会生效。注意，如果出现合约异常之前已使用 Log 接口发出...
错误码
排除二阶段提交方法执行异常的原因 DTX-013 tcc 2.0 commit/rolback failed,txId or actionId is empty.TCC 2.0 的参与者执行二阶段方法出现异常，原因是事务 ID 为空。DTX-014 tcc 2.0 action rollback failed,txId:[%s],actionId:[%s]....
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...
内核统一异常框架（UKFEF）
Normal：当前应用进程可能会出现异常。建议对当前应用采取措施，例如 kill、重启或迁移。Fatal：可能会对系统产生致命影响。建议立即进行业务迁移。事件报告 UKFEF将通过以下方式输出事件报告：通过内核日志输出单次事件的详细信息。信息...
管理模型
查看模型 右键单击模型树上的一个模型，选择 打开数据视图，即可快速打开该模型，模型设计区会展示当前模型某主题域的ER图。保存模型 DDM模型文件的扩展名有两种，一种是.ddm格式（XML文件），另一种是.ddmx格式（二进制文件）。模型保存...
功能特性
常见的流转异常模型包括：异常地理位置下载敏感数据、下载非常用敏感表、异常频率下载敏感数据、执行SQL语句异常等。发现和处理风险事件 异常检测模型 支持开启和关闭内置检测模型，查看对应检测模型的命中次数，并支持自定义检测模型。...
UDP
模型级 右键单击模型树上的模型名称，在弹出的菜单中选择 属性，界面上弹出 模型编辑器 页面。在 模型编辑器 中切换到 自定义属性 选项卡，您可以进入模型级UDP显示和编辑页面。单击 编辑自定义属性，进入模型级的 自定义属性编辑器 页面，...
LightGBM
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 可以处理大规模数据 与常见的机器学习算法对比，速度是非常快的。计算逻辑...
管理表
创建表 DDM提供两种创建表（实体）的方式：右键单击模型树表节点，在弹出的菜单中选择 新建表。单击工具栏的 实体/表，移动光标到主模型设计区域时会变成虚线矩形图，单击鼠标左键即可在该位置完成添加表的操作。编辑表 右键单击模型设计区...
安全告警概述
云安全中心支持实时检测资产中的安全告警事件，覆盖网页防篡改、进程异常、网站后门、异常登录、恶意进程等安全告警类型。通过威胁检测模型，提供全面的安全告警类型检测，帮助您及时发现资产中的安全威胁、实时掌握资产的安全态势。背景...
DNS解析异常问题排查
升级CoreDNS后Headless类型域名无法解析 StatefulSets Pod域名无法解析 容器网络连通性异常 异常仅出现在业务高峰时期 CoreDNS Pod负载高 CoreDNS Pod负载不均 异常出现频次非常高 IPVS缺陷导致解析异常 NodeLocal DNSCache未生效 异常出现...
管理字段
DDM提供两种创建字段的方式：右键单击模型树上的，弹出的菜单中选择 编辑字段，然后在 字段编辑器 页面进行添加字段操作。右键单击模型设计区的一张表，在弹出的菜单上选择 编辑字段，即可进入字段编辑器页面添加字段。如果已经建立数据...
如何测试应用
如上图是一次调试过程，上方的暗色背景区域就是中控模型的执行结果，从这个过程信息中可以清晰地看到中控模型的决策过程，是否命中插件等等关键信息，有助于自助排查问题，详细的解析可以参考 下方的Debug过程解析。中间通义图标右侧的就是...
诊断服务端报错问题
步骤三：诊断异常出现的原因 掌握应用异常的统计信息还不足以诊断异常出现的原因。虽然日志中异常堆栈包含调用的代码片段，但并不包含这次调用的完整上下游信息和请求参数。ARMS探针采用了字节码增强技术，让您能够以很小的性能消耗捕获...
节点异常问题排查
本文介绍关于节点异常问题的诊断流程、排查思路、常见问题及解决方案。本文目录 类别 内容 诊断流程 诊断流程 常见排查...解决方案 通过节点的监控查看CPU增长曲线，确认异常出现时间点，检查节点上的进程是否存在CPU占用过高的现象。具体操作...
导入模型
实体 和 视图 选项卡用于筛选需要逆向的表和视图对象，抽取对象筛选完毕后单击 下一步 执行逆向操作，页面会展示逆向模型的进度，逆向完成后单击 结束，模型树上会展示出当前逆向操作的数据库模型。导入其它工具的模型 DDM支持导入ERwin、...
工作原理
该方式主要应用于在服务出现异常后及时的发现问题和定位问题。预测将来产生的时序数据，判断时序数据未来的走势。您可通过时序预测功能实现。该方式主要应用于对服务关键指标的异常走势进行提前预警。时序预测应用场景如下：预测服务关键...
概述
典型解决方案 ID-Mapping在游戏领域的解决方案 通义千问大模型数据推理和交互 核心算法 LightGBM算法 DeepFM算法 K均值聚类算法（K-Means）随机森林回归算法（Random Forest Regression）梯度提升回归树算法（GBRT）梯度提升决策树算法...
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