应用场景
深度学习 对于持续且大量的人工神经网络计算的深度学习场景，阿里云推荐GPU实例，不但性能表现卓越，同时大量节省成本。此外，GPU计算型还可以降低客户端的计算能力要求，适用于图形处理、云游戏云端实时渲染、AR/VR的云端实时渲染等瘦终端...
偏最小二乘回归
偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法，特别当两组变量的个数很多，且都存在多重相关性，而观测数据的数量（样本量）又较少时，用偏小二乘回归建立的模型具有传统的经典回归分析等方法所没有的优点。计算逻辑原理 偏最小二乘...
在GPU实例上使用RAPIDS加速图像搜索任务
本文案例中，使用开源框架TensorFlow和Keras配置生产环境，然后使用ResNet50卷积神经网络完成图像的特征提取及向量化，最后使用RAPIDS cuML库的KNN算法实现BF方式的向量索引和检索。说明 BF（Brute Force）检索方法是一种百分百准确的方法...
MLP二分类/MLP多分类/MLP回归
多层感知机是一种前馈神经网络，通过多个神经元的组合对输入特征进行非线性变换和特征提取，最终输出一个连续的预测结果。在训练过程中，利用反向传播算法（Backpropagation）和梯度下降算法（Gradient Descent）来优化模型参数，以最小化...
基本概念
cuDNN NVIDIA推出的用于深度神经网络的GPU加速库。DeepGPU 阿里云专门为GPU云服务器搭配的具有GPU计算服务增强能力的免费工具集合。AIACC-Taining 阿里云自研的分布式训练任务AI加速器，可以显著提升训练性能。AIACC-Inference 阿里云自研...
Word2Vec
Word2Vec算法组件利用神经网络，通过训练，将词映射为K维度空间向量，且支持对表示词的向量进行操作并和语义相对应。输入为单词列或词汇表，输出为词向量表和词汇表。使用说明 Word2Vec组件的上游需要接入 词频统计 组件。说明 词频统计的...
横向MLP二分类/MLP多分类/MLP回归
多层感知机是一种前馈神经网络，通过多个神经元的组合对输入特征进行非线性变换和特征提取，最终输出一个连续的预测结果。在训练过程中，利用反向传播算法（Backpropagation）和梯度下降算法（Gradient Descent）来优化模型参数，以最小化...
应用场景
深度神经网络计算的一个发展趋势是降低数据表示的精度，降低网络对于计算力的需求，以提高计算吞吐量。从双精度浮点到单精度浮点，再到定点处理，而定点运算是FPGA的传统优势。与GPU相比，FPGA内部配备了众多的定点处理单元，甚至可以将...
岭回归训练
岭回归（Tikhonov regularization）算法是对不适定问题进行回归分析时，最常用的正则化方法。岭回归训练组件基于该算法，支持稀疏、稠密两种数据格式，且支持带权重样本的训练。本文为您介绍岭回归训练组件的配置方法。使用限制 支持的计算...
逻辑回归二分类
一、组件说明 逻辑回归通过将线性回归模型的输出通过Sigmoid函数进行映射，将连续的预测值转换为概率值。Sigmoid函数具有“S”形状，可以将任意实数值映射为0和1之间的概率值，表示样本属于正例的概率。逻辑回归的训练过程是利用最大似然...
安全防护
网络安全 阿里云上的网络区域通常是以层次化的方式由外部向内部进行划分的，概括来说，通常会有三个层级的网络区域结构：第一层级（地域与可用区）第二层级（虚拟专有网络VPC）第三层级（子网与资源边界）基于阿里云上三个层级的网络区域，...
在七代安全增强型实例中部署PyTorch深度学习模型
oneAPI深度神经网络库（oneDNN）是用于深度学习应用程序的基本构建基块的开源跨平台性能库，该库针对英特尔体系结构处理器、英特尔处理器图形和Xe体系图形进行了优化。主要面向对提高Intel CPU和GPU上的应用程序性能感兴趣的深度学习应用...
Kohya使用方法与实践案例
此时您可以选择借助神经网络，完成对所有图片批量生成文本描述的工作。您也可以在Kohya中选择使用一个叫做BLIP的图像打标模型。打标 数据集 在Kohya-SS页面，选择 Utilities>Captioning>BLIP Captioning。选择已创建的数据集里面上传的图片...
测试体系
Flow 为主流语言提供了开箱即用的单元测试能力，可以方便的对代码进行单元检测。模块接口测试 一般讲的接口测试指的是对某个给定接口进行功能测试，输入不同的参数时，接口返回值是否正确。接口测试可以给企业带来的价值包括：接口是服务端...
直播公告（2020~2022年）
K8s集群的网络与外界是隔离的，外部流量进入集群内部需要使用Ingress，目前Ingress Provider的发展呈百花齐放的状态。阿里推出了下一代网关产品（即云原生网关），其源自开源社区，架构采用主流的Istio和Envoy，同时云原生网关也是K8s ...
横向逻辑回归二分类
一、组件说明 横向逻辑回归通过将线性回归模型的输出通过Sigmoid函数进行映射，将连续的预测值转换为概率值。Sigmoid函数具有“S”形状，可以将任意实数值映射为0和1之间的概率值，表示样本属于正例的概率。横向逻辑回归的训练过程是利用...
使用基于Intel CPU的g8i实例加速Stable Diffusion推理
IPEX Intel ® Extension for PyTorch（IPEX）是由Intel开源并维护的一个PyTorch扩展库，使用IPEX可以充分利用英特尔CPU上的硬件加速功能，包括AVX-512、矢量神经网络指令（Vector Neural Network Instructions，AVX512 VNNI）以及先进矩阵...
Python脚本
专有网络配置 支持选择已创建的专有网络进行挂载。安全组 支持选择已创建的安全组进行挂载。高级选项 选中该参数后，支持配置以下参数：选择机器实例个数：您可以按照实际需要配置机器实例个数，默认为1。选择作业镜像：默认为开源的...
功能配置
支持区分体验版/非体验版 开启功能。Mriver.setConfig("mr_experience_required","YES");打开小程序体验/测试版本。MriverResource.deleteApp(appId);删除本地版本 Bundle bundle=new Bundle();bundle.putString(RVStartParams.LONG_NB_...
梯度提升回归树算法（GBRT）
本文介绍了梯度提升回归树算法（Gradient Boosting Regression Tree，下文简称GBRT）相关内容。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...
基于回归算法实现农业贷款发放预测
线性回归是数理统计中的回归分析方法，可以确定两种或两种以上变量之间相互依赖的定量关系。Designer预置了线性回归算法模板，便于您通过农业贷款的历史发放情况，快速实现贷款发放预测。本文为您介绍Designer线性回归算法预置模板的具体...
部分可用区升级迁移指引
如果部分ECS实例从经典网络迁移到专有网络，需要与未迁移的经典网络ECS保持互通：如果走迁移计划迁移，请勾选互通按钮，并将要互通的ECS实例全部放在同一个迁移计划中，并设置不同的迁移事件，参考文档：ECS实例从经典网络迁移到专有网络。...
梯度提升回归树
本文为您介绍梯度提升回归树组件。功能说明 梯度提升回归树GBRT（Gradient Boosting Regression Tree）是利用树模型进行回归的算法模型。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，梯度提升回归树中没有...
通义千问大模型数据推理和交互
预训练数据类型多样，覆盖广泛，包括大量网络文本、专业书籍、代码等。为了帮助您更好地理解和使用 PolarDB AIGC的相关功能，PolarDB for AI将阿里云通义千问模型部署到了PolarDB上，作为PolarDB的一个内置模型。同时，PolarDB for AI扩展...
应用容器化服务内容说明
1.服务概述 1.1 服务说明 随着云计算的不断发展、普及，越来越多的企业不断加深了对云的了解，并积极的落地云化改造，趋势已经从上云逐渐转变为用好云，而标志着云计算技术红利的云原生技术，则渐渐的成为业界标准以及未来方向。...
什么是性能测试PTS
PTS目标是将性能压测本身的工作持续简化，使您可以将更多的精力回归到关注业务和性能问题本身。在PTS平台上，您可以用较低的人力和资源成本，构造出最接近真实业务场景的复杂交互式流量，快速衡量系统的业务性能状况，为性能问题定位、容量...
逻辑回归
本文为您介绍逻辑回归组件。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 ...
决策树
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分类或回归问题进行建模。...
混沌工程缓存实战系列-Redis
客户端 因素 模拟手段 可能后果 可能影响指标 网络延迟 6379端口网络延迟 读写请求RT变长 连接池满 QPS RT 成功率 网络中断 6379端口网络丢包 读写失败 无法连接 QPS RT 成功率 单次查询耗时过长 如果Key过多，可以模拟Keys*查询 单次请求...
测试与验证
在 PTS 平台上，您可以用较低的人力和资源成本，构造出接近真实业务场景的复杂交互式流量，快速衡量系统的业务性能状况，为性能问题定位、容量配比、全链路压测的流量构造提供帮助，进而提升用户体验，促进业务发展，实现企业的商业价值。...
测试服务
测试用例会被该服务一直继承，当服务升级或更新后，新版本的服务会继承之前服务的测试用例，方便进行回归测试。说明 若不添加测试用例，在提交审核服务时将不会触发自动测试功能。测试用例配置说明 测试用例配置是一个YAML文件，此处以 ...
Java SDK
Java SDK依赖Netty网络库，如果您的应用依赖Netty，其版本需更新至4.1.17.Final及以上。示例代码 说明 下载nls-sample-16k.wav。示例中使用的音频文件为16000Hz采样率，请在管控台中将appkey对应项目的模型设置为 通用 模型，以获取正确的...
基本概念
自动化回归 基于服务契约信息快速编排被测服务、管理自动化测试用例，实现高效管理、回归业务测试场景，完成业务快速验证和交付。配置金丝雀发布 部署在阿里云容器服务ACK集群、ACK Serverless集群、自建并注册ACK集群中的多语言微服务应用...
DAS Auto Scaling弹性能力
针对需要扩容实例带宽规格的数据库实例，DAS网络带宽自动变配服务可对实例带宽进行调整，扩缩到合适的网络带宽规格来解决实例带宽吞吐量的问题。在用户交互层面，DAS Auto Scaling主要采用消息通知的方式展示具体的进度以及任务状态，其中...
发电场输出电力预测
本文为您介绍如何使用 Designer 预置的工作流模板，快速构建发电场输出电力预测模型。背景信息 本工作流基于综合循环发电场的...右键单击画布中的 回归模型评估，在快捷菜单，单击 查看数据>输出，根据输出结果来评估回归算法模型的优劣性。
术语表
N Networklink（网络连接）当您使用外部表、UDF或湖仓一体功能时，MaxCompute默认未建立与外网或VPC网络间的网络连接，您需要开通网络连接以访问外网或VPC中的目标服务（例如HBase、RDS、Hadoop等）。更多开通网络连接信息，请参见 网络...
环境管理
说明：在新建应用时，AppStack 为应用预设三套开箱即用的环境：开发环境、测试环境、生产环境（对应企业三套标签：环境级别/开发环境、环境级别/测试环境、环境级别/生产环境）。在环境卡片上通过 快速设置 关联资源后即可使用。预设环境...
微服务治理概述
查询服务契约 MSE微服务测试最佳实践：自动化回归 服务测试 开发完成一个服务，部署到云上之后，特别是在云上网络架构复杂的情况下，如何快速验证服务的可用性与正确性尤为重要。通过MSE微服务治理提供的服务测试功能，可以支持控制台快速...
电子表格支持函数说明
INTERCEPT 计算数据集的线性回归方程直线与 Y 轴的相交点(x=0)的 y 值。KURT 计算数据集的峭度，该指标指示数据集（分布）的形态，尤其是该形态的陡峭程度。LARGE 返回数据集中第 n 个最大元素，n 由用户指定。LOGNORM.DIST 给定指定值的...
语雀
Node具有单线程（single-threaded）、非阻塞（non-blocking）、异步（asynchronously programming）等特性，这些特性一方面非常适合于构建可扩展的网络应用，用来实现Web服务这类I/O密集型的应用。但是，Node对CPU密集型的场景不够友好，...
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