K均值聚类
说明 由于 K均值聚类 是结果受初始值影响的局部最优的迭代算法，因此需要多跑几次以选择一个较好的聚类效果，默认是10，一般不需要改。如果你的k值较大，则可以适当增大这个值。是 10[1,99999999]最大迭代次数 单次运行的k均值算法的最大...
HTAP中的行列混存查询优化
在IMCI中使用了cascade优化器框架来进行查询优化，该框架能够很好地避免查询优化中可能存在的局部最优问题。但在这个框架之外，仍然使用了传统优化器的三个功能模块：plan enumeration、cardinality estimation 与 cost model，此处以join ...
Contextual Bandit 算法
在这种循环下，训练集和测试集与监督学习独立同分布的假设相去甚远，同时系统层面上缺乏有效探索机制的设计，可能导致模型更聚焦于局部最优。在用户行为稀疏的场景下，数据循环问题尤其显著。问题的本质：有限的数据无法获得绝对置信的预估...
SQL调优思路
示例如下：添加索引前 添加索引后 最优执行计划 执行计划并非最优执行计划，SQL执行时间未达到预期速度，通过执行计划发现SQL有调优空间，创建合适的索引。示例如下：使用最优执行计划前 使用最优执行计划后 SQL改写 SQL执行时间慢，通过...
HTTPDNS 平台：域名返回的多个IP，哪个是最优IP？
首先说明，返回的IP是服务器这边筛选出的最佳IP列表，在服务器端权重是一样的，也就是没有顺序，具体到您需要客户端最优ip，是要结合客户端网络环境来确定的。另外需要关注：HTTPDNS 本身是递归域名解析服务，IP源来自权威DNS返回结果。...
基本概念
算法 基于训练数据集，根据学习策略，以及从假设空间中选择的最优模型，求解最优模型的计算方法。训练 机器在模拟人类大脑思维方式的过程中高度依赖于过往解决问题的经验数据，要把这种解决问题的规律告诉机器就需要进行训练，而在真实业务...
httpDns iOS：接口返回的是最优的IP?
返回的是最优的IP？需要怎样处理？回复：在SDK 1.6.12+的版本上增加 IP优选 功能的接口：(void)setIPRankingDatasource:(NSDictionary*,NSNumber*>*)IPRankingDatasource;示例：NSDictionary*IPRankingDatasource={@"www.aliyun.com" : @80...
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...
查询改写
查询改写组件的主要功能是将用户输入的SQL语句，基于关系模型的等价变换，转换为执行效率更优的形式，从而减少优化器查找最优执行计划的时间，并大幅提升查询的执行效率。一些最为常见的查询变换发生在这个阶段，如"子查询展开"，"谓词下推...
GPU拓扑感知调度概述
在训练过程中，选择不同的GPU组合，会得到不同的训练速度，因此在GPU的调度过程中，选择最优的GPU组合可以得到最优的训练速度。Kubernetes对节点的GPU拓扑信息不感知，调度过程中对GPU的选择比较随机，选择不同的GPU组合训练速度会存在较大...
整站加速
依托于遍布全球的3200+节点，基于CDN强大的静态资源加速能力，DCDN融合智能选路系统，自动规划最优网络路线访问源站获取动态数据，可实现一站式加速所有动态和静态业务。阿里云DCDN整站加速的实践应用场景如下：加速资源请求场景实践 DCDN...
什么是AutoML
为了选出最优组合，最简单的方式是在同一个训练数据集上，把A，B的6种值的组合分别用于模型训练，然后比较模型在同一组测试数据集上的效果，选出效果最好的模型所用的超参组合。AutoML HPO介绍 受模型超参数量、每个超参的数据类型和值域...
自适应优化
传统查询优化器基于静态的统计...为了解决这些无法提前预料的变化因素可能导致的性能回退问题，PolarDB MySQL版 在查询优化器中引入了自适应能力，可以通过动态感知环境和执行相关因素来调整执行计划，保证执行效率的最优性。自适应执行能力
费用优化
配置：使用和数据量相匹配的配置，选择最优的解决方案，才能使成本最小化。优化配置 配置可以从以下两个方面进行优化：分区个数 一个分区最大可以处理5M/s的数据。只有readwrite的分区会收费。请调整分区个数，使其正好能处理5M/s的数据。...
功能概览
计算实例 支持以算子维度创建计算实例，最优智能多级调度、智能流控，确保海量码流能够得到及时处理，计算因子也处于最优工作状态，保障全链路秒级响应。存储服务 支持存储原始码流数据和分析后的非结构化数据，原始码流数据支持按时长存储...
功能特性
科学统一的评估参数决策最优模型 算法逻辑的复杂和专业性使得用户在面对生成的多个候选模型时筛选茫然，基于这种情况，我们在训练结束后可以进入评估环节，只要少量的测试集上传就可以根据平台提供的可视化数据评估指标来进行筛选和抉择，...
边缘推流
边缘推流 利用阿里云丰富的CDN节点、覆盖范围广的优势，优先将流数据调度至距离用户最近的最优CDN节点，通过阿里智能调度系统将数据快速传输至直播中心进行内容分发，保证用户访问的都是最佳的上行网络，减少因上行传输带来的卡顿、拉流...
AutoML使用限制及规格
AutoML的使用限制以及规格，包括当前支持的地域，支持的搜索算法TPE、GridSearch（网络搜索）、Random（随机搜索）、Evolution（演化...PBT算法通过对单组超参不停迭代修改发现获得最优，而非通过全局结果来寻找单个最优解。相关文档 新建实验
什么是DataTrust
DataTrust，结合了大量的场景实践，创新性提出了智能计算模式，能保障安全性的前提下，能根据场景、数据量、网络等情况，自动选择最优的协议、最优的计算引擎、最优的算法，自动为该场景匹配最优的计算模式。优质供给 随着全域群体智能兴起...
基于代价的SQL优化
多维度融合搜索 AnalyticDB MySQL 在搜索最佳查询执行计划时，会同时考虑多个维度的因素，找到一个综合的最优解。常见的JOIN顺序、数据shuffle方式、索引选择和聚合方式等，这些都会被融合在一起考虑，而不是像传统优化器那样分层搜索。...
自动机器学习（AutoML）
自动机器学习（后简称AutoML）是阿里云人工智能平台 PAI提供的服务，它能按照策略帮助您完成最优超参组合搜索，从而大幅提升模型调优效率。本文为AutoML功能的导读，帮您快速找到您需要的内容信息。什么是AutoML AutoML是PAI产品的机器学习...
查询优化（Query Optimizer)
查询优化器是数据库系统的核心组件之一，它的功能是基于用户输入的SQL语句进行优化，选择最优的语句执行方式，将结果返回给客户端。优化器的功能是否强大是决定数据库性能是否高效稳定的核心因素，尤其在具有混合负载的场景下（包括一定...
使用HTTPDNS域名解析服务的优势有什么
应用连接成功率高，使用HTTP协议，结合运营商、zone等选取最优IP，结合IP嗅探提出不可用IP。域名实时生效，严格执行TTL标准，打通阿里云权威DNS，发生变化时，积极推送给HTTPDNS。SDNS提供对解析流程进行干预。适用于 HTTPDNS
横向分箱
横向分箱的方法包括等距分箱、等频分箱、最优分箱等。组件截图 二、参数说明 参数名称 参数说明 选择分箱字段 选择需要分箱的字段。只可选择数值类特征，可多选。标签列 选择用户分箱用的参考标签列。主要用于最优分箱类策略和woe、iv值的...
分箱
分箱的方法包括等距分箱、等频分箱、最优分箱等。组件截图 二、参数说明 参数名称 参数说明 选择分箱字段 选择需要分箱的字段。只可选择数值类特征，可多选。标签列 选择用户分箱用的参考标签列。主要用于最优分箱类策略和woe、iv值的计算...
产品优势
同时采用计算下沉、特定算子重构等多种优化方案，性能相比业界最优方案提升5倍以上。多种数据源支持：支持MaxCompute、SLS、HDFS源数据一键接入。针对Neo4j、Flink提供对接工具，支持数据快速迁移。灵活的数据管理：离线系统异步构建，支持...
IPv4异步解析接口
如果您需要返回的IP是最优IP，您可以使用 启用IP优选 接口，使返回的IP为最优IP。接口定义-(NSString*)getIpByHostAsync:(NSString*)host;重要 2.1.0版本对接口名称进行了优化，如果接入的SDK是2.1.0版本或2.1.0以后的版本，建议使用下面的...
产品优势
链路级容灾 每个网关终端双链路密封接入，自动探测最优链路，故障时主动实时切换。安全 混合云私网加密互连，Internet传输过程中加密认证。数据加密 使用IKE和IPsec协议对传输数据进行加密，保证数据安全。防重放 认证数据来源，防止重放...
建模优化
如果不存在最优解，则会在达到最长运行时间后自动退出，并返回当前质量最优解。配置优化数据输出。配置时可选择是否回写，如果数据回写则需要选择目标数据库及写入规则。参数说明 IN1端口-输入参数 输入端口支持IGATE-IN以及DB-IN等方式。...
产品优势
低成本 本地数据清洗、计算、过滤可将最优价值的数据上传至云进行存储，减少计算、存储及带宽带来的成本。高安全 提供云到边缘的安全连接，提供数据加密及安全存储。弱依赖 可在断网或者弱网环境下运行本地计算、存储、分析。高智能 提供AI...
DataWorks on EMR集群配置最佳实践
本文为您介绍在DataWorks上运行EMR任务时所使用DataLake集群的最优配置。背景信息 在DataWorks运行EMR任务时可选择多种EMR组件，不同组件运行任务时的最优配置存在差异，您可根据实际情况选择。详情请参见 EMR组件配置。在DataWorks运行EMR...
产品优势
自学习平台将训练过程中的 数据选择>训练>评估>提取 的整体流程横向延展化，可以通过调参和筛选不同的业务数据指标的形式，更快更高效地选择最优模型。便捷高效的智能化标注 数据是机器学习最重要的一个原始积累，而数据标注更是训练机器...
概述
云计算能够为企业IT基础设施...成本优化贯穿企业整个上云用云全生命周期，本支柱从云财务规划及管理、成本可视化及分摊、成本监控、云服务及计费方式选择、应用负载成本优化等方面进行阐述，为企业在云上以最优成本达成业务目标提供深入指导。
结束语
企业的业务团队、CCoE团队、技术相关职能人员等必须要保持对新技术的洞悉，并勇于进行必要的实践，卓越架构不能成为一成不变的“完美架构”，而是时刻伴随业务和技术发展的“当前最优”架构。对于追求卓越架构的企业而言，构建基于或包含云...
直播延时高的常见原因及解决方法
推流侧 OBS工具推流最佳配置推荐 按下图框中参数配置OBS推流工具：vMix工具推流最佳配置推荐 按下图框中参数配置vMix工具：推流SDK最优配置 将推流配置的视频GOP设置为1，其他配置保持默认：Android端 mAlivcLivePushConfig=new ...
什么是AI分布式训练通信优化库AIACC-ACSpeed
优化方法 针对上述通信算法实现autotuner，包括warmup、多维度perf_time统计以及top_k_algo的retuning等机制，从而实现在实时训练过程中，针对特定网络选择最优通信算法，保证端到端的性能最优。优化效果 该算法在多机型的不同模型上，均能...
DoH JSON API 接入最佳实践
缓存更新应在以下两种情形下进行：用户网络状态发生变化时：客户端的网络状态由WWAN切换 Wi-Fi，Wi-Fi 切换WWAN的情况下，其接入点的网络归属可能发生变化，需要重新向阿里公共DNS发起域名解析请求，以获得用户当前网络归属下的最优指向。...
AutoML工作原理
AutoML实现自动化调试参数的工作原理，是通过实验、Trial、训练任务进行循环迭代，来找到最优的超参组合。AutoML的工作机制如下图。您设定好超参数的值域、搜索算法、停止条件配置后，AutoML将其作为一次实验（experiment）传入到后端进行...
产品优势
ROS解决方案中心把这些最优的企业上云实践以模板的形式呈现给您。您可以一键部署这些模板或进行必要的修改，轻松完成复杂场景的部署和架构优化。节省成本 通过将云上环境模板化，您可以按需通过ROS进行大规模自动化部署，没有需求时批量...
产品优势
调度精准 由于运营商策略的多样性，其Local DNS的解析结果可能不是最近、最优的节点，HTTPDNS能直接获取客户端IP地址，基于客户端IP获得最精准的解析结果，让客户端就近接入业务节点。低解析延迟 配合端上策略（热点域名预解析、缓存DNS...
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