TairVector性能白皮书
200 1,183,514 10,000 902 MB COSINE Deep-image-96-angular 该数据集是ImageNet图片经过GoogLeNet模型训练，从最后一层神经网络提取的向量。96 9,990,000 10,000 3.57 GB COSINE Random-s-100-euclidean 该数据集为测试工具随机生成，不...
组件参考：所有组件汇总
hitrate作为结果好坏的评价，hitrate越高表示训练产出的向量去召回向量的结果越准确。异常检测 局部异常因子异常检测 该组件是根据数据样本的局部异常因子值（Local Outlier Factor,LOF）判断样本是否异常。IForest异常检测 该组件使用sub-...
人工神经网络
人工神经网络（Artificial Neural Network，缩写ANN），简称神经网络或类神经网络，是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。人工神经网络有多层和单层之分...
数据库内机器学习
本文介绍数据库内机器学习的流程，包括模型训练、模型推理和模型管理。数据库内机器学习介绍 Lindorm时序引擎支持开箱即用的数据库内机器学习服务（Lindorm ML），数据库内机器学习的流程主要包括：模型训练、模型推理和模型管理。开通数据...
模型创建
Lindorm AI引擎支持导入预训练AI模型，对数据库内的数据进行分析和处理或对时序数据进行建模，执行时序分析类任务。语法 CREATE MODEL model_name FROM {table_name|(select_statement)|model_file_path|huggingface_repo|modelscope_repo}...
CREATE MODEL
Lindorm AI引擎支持通过Lindorm SQL创建AI模型，对宽表引擎或时序引擎中的数据进行建模分析。您可以根据业务场景，在CREATE MODEL语句中设置推理任务类型、配置任务参数，创建不同类型的模型，例如文生图、检索问答、时序预测等模型。引擎...
PageRank
PageRank算法用于衡量网页的重要性。它通过分析超链接，认为链接到某网页的数量和质量可以表明该...右击上一步的组件，选择 查看数据>SQL脚本的输出，查看训练结果。node|weight|-|-|a|0.12841452|b|0.18299069|c|0.26076174|d|0.42783305|
Z-Score归一化
在机器学习领域，Z-Score归一化经常用于数据处理，例如神经网络、聚类分析等应用。组件截图 二、参数说明 参数名称 参数说明 选择归一化字段 选择需要归一化的字段。可多选。三、有配置文件可读 在上游有配置文件可以选择的时候，可以使用...
通过Elasticsearch机器学习实现业务数据的智能检测和...
创建推理机器学习任务 训练航班延误预测任务 本操作通过回归算法训练一个监督机器学习任务，使用Kibana自带的样例数据Sample flight data，该数据集为虚构的航班数据，通过回归算法根据历史数据训练航班延误时间的任务。预测任务可以为航空...
性能测试技术指南
测试环境参数配置与生产环境完全相同，参数主要包括：操作系统参数、中间件参数、数据库参数、应用参数。测试环境基础数据量与生产环境基础数据量需在同一个数量级上。只能减少测试环境机器台数，并且需要同比例缩小，而不能只减少某一层的...
使用路径分析
背景信息 使用路径分析时需要您指定源资源和目的资源，在您指定源资源和目的资源后，系统会构建源资源和目的资源之间的网络配置模型，然后基于配置模型分析源资源和目的资源之间的网络是否可以正常连通，如果源资源和目的资源之间网络无法...
自动SQL限流
我们将根因分为四种场景：阻塞型SQL：DAS会利用实时会话，锁等待，运行中的事务等进行分析，分析是否存在DDL变更，大事务，锁等待等场景，同时判断被影响会话的数量和执行时间，如果影响的会话比较多或者执行时间很长，那这不需要通过限流...
关键词抽取
该算法基于TextRank，根据PageRank算法思想，利用局部词汇之间关系（共现窗口）构建网络，并计算单词的重要性，最终选取权重大的作为关键词。常用流程如下：原始语料 分词 使用词过滤 关键词抽取 组件配置 您可以使用以下任意一种方式，...
特征管理
社交网络分析：使用用户的社交活动数据、连接性等特征来发现社交网络中的群体。推荐系统：电影推荐：使用用户的观看历史、评分、电影的类型、演员等特征来推荐电影。商品推荐：使用用户的购买历史、浏览行为、产品属性等特征来推荐商品。...
Github实时数据同步与分析
本文以使用DataWorks实时同步公共数据至Hologres，并通过Hologres进行实时数据分析为例，为您示例DataWorks的数据同步能力与Hologres的实时分析能力。本教程以申请免费资源为例为您示例详细操作步骤，您也可以使用付费资源，操作类似。教程...
通过函数计算设置伸缩组自定义实例移出策略
函数执行成功后，您可以在 返回结果 页签下，查看基于函数的自定义移出策略返回结果，显示了选择移出实例的列表。返回结果如下：{"InstanceIds":["i-bp11az18341u*t47v"]} InstanceIds表示可以移出实例的列表。伸缩组缩容活动基于此列表...
使用RDS内网地址访问RDS MySQL数据库
例如：分析自行车品牌对共享单车租赁影响、统计每小时用车人数、分析自行车投放市场批次对共享单车租赁影响等。更多信息，请参见 基于日志服务数据加工与RDS MySQL做数据富化以及数据分析。操作视频 本视频介绍如何在日志服务控制台上配置...
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...
创建训练任务
如果您在执行命令时通过配置启动参数来指定了输出路径，则训练结果将会输出到指定的路径中。资源配置 在 资源配置 区域，完成以下关键参数的配置：参数 描述 资源配额 您可以选择使用已准备的公共资源组、通用计算资源或灵骏智算资源。关于...
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...
如何开启模型训练
超参配置 企业可以通过参数配置来影响模型调优的过程，从而影响模型调优的效果，不同的参数配置训练的结果不同，一般建议使用默认配置。开始训练 预览你的训练配置，准备开始训练，开始训练将进入队列，可在模型管理列表刷新状态，同时，可...
评分卡信用评分
工作流运行完成后，您可以右键单击 评分卡训练-1 组件，选择 查看数据>训练结果输出表 查看训练结果。如下图所示。评分卡的精髓是使用符合业务标准的分数表示复杂的模型权重，其结果的关键参数如下：weight：表示原始的权重值。Scaled_...
使用ping命令丢包或不通时的链路测试方法
链路测试结果说明 由于mtr命令有更高的准确性，本文以mtr命令测试结果为例，对链路测试结果的分析进行简要说明。后续的说明，均以如下链路测试结果示例图为基础进行阐述。网络区域 通常情况下，从客户端到目标服务器的整个链路，会显著的...
K近邻
模型地址 字符 算法参数 参数名 参数描述 是否必填 参数默认值 参数范围 建模类型 选择使用分类模型还是回归模型进行建模。是 分类 分类 回归 选取最近邻样本数 否 5[1,100]权重 均匀：每个邻域中的所有点均被加权。距离：权重和距离成反比...
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...
创建安全联邦学习任务（任务模式）
适用特征维度特别多，特别是神经网络算法。数据集设置 配置使用方和加持方的数据信息，用于后续的数据处理。使用方：指需要数据的一方。加持方：指提供数据的一方。训练集：需训练的数据表。Label字段：指标签字段，用于后续训练学习。对齐...
健康检查服务内容说明
架构健康检查的主要针对业务系统和大数据应用的现有架构，通过对各业务系统的主机、网络、存储等各方面的运行参数和指标分析，提供综合的健康检查结果和结论。服务范围不包含：针对架构改造的技术支持；对业务系统和大数据应用的开发；具体...
创建Elasticsearch Sink Connector
仅当 网络配置 为 专有网络 时需配置此参数。vpc-bp17fapfdj0dwzjkd*交换机 选择vSwitch ID。仅当 网络配置 为 专有网络 时需配置此参数。vsw-bp1gbjhj53hdjdkg*安全组 选择安全组。仅当 网络配置 为 专有网络 时需配置此参数。test_group ...
在FeatureStore中使用自动特征工程（AutoFE）
特征选择 当特征个数超过800列时，对后面特征分析和模型训练的性能有一定的影响，推荐使用GBDT对原始特征做初步评估筛选。特征分析 对特征进行统计分析、组合生成和用SAFE选择，生成新的特征集合。统计分析：通过多个重要统计指标（均值/...
session分析
应用场景 session分析可以解决 分析用户连续行为的分析需求，比如用户平均访问页面几次？每次平均逛了几个页面？每次来平均待多久？某个具体页面用户平均停留多长时间？分析网页退出率，比如根据渠道分组分析首页退出率。了解哪种渠道更能...
召回定制分析器
功能简介 分词作为搜索引擎中一个重要的基础组件，分词效果会直接影响搜索结果。由于业务场景的多样性，不同行业不同客户都有各自的特殊性，只有具体到客户应用级别的定制分词才能对每一个客户分词效果做到保障。召回定制功能就是由此产生...
工作原理
日志服务智能异常分析App提供模型训练和实时巡检功能，支持对日志、指标等数据进行自动化、智能化、自适应地模型训练和异常巡检。本文介绍智能巡检的背景信息、工作原理、功能特性、基本概念、调度与执行场景和使用建议。背景信息 基于时间...
热搜和底纹
独立query：训练晋升条件中的raw_query是搜索请求时需要携带的参数，并且要求是独立的、有召回结果的、非重复的query查询词；最多各创建3个热搜、底纹模型；默认显示热搜榜数据条数是10000条，可根据实际情况进行修改，但最低不少于100条。...
下拉提示
抽取生成：使用阿里nlp团队基于海量自然语言训练的分析器，对字段内容进行分词，抽取有意义的term进行组合，得到候选query，这种方式尽量保证生成的候选query能召回对应的文档。原值保留：该规则对字段内容不做分词处理，直接将其作为下拉...
配置Active Directory身份认证
本文介绍如何基于阿里云Elasticsearch配置活动目录AD（Active Directory）身份认证，以实现AD域下相应角色的用户访问阿里云Elasticsearch。前提条件 您已完成以下操作：创建阿里云Elasticsearch实例。具体操作，请参见 创建阿里云...
DescribeInstancesOverview-查询实例概览
说明 该接口返回结果均无分页。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。调试 授权信息 下表是API对应的授权信息，可以在RAM权限策略语句的 Action ...
DescribeInstancesOverview-查询实例概览
说明 该接口返回结果均无分页。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。调试 授权信息 下表是API对应的授权信息，可以在RAM权限策略语句的 Action ...
CreateScalingGroup-创建一个伸缩组
说明 当伸缩组未指定 VSwitchId 或 VSwitchIds 参数时，伸缩组的网络类型默认为经典网络。vsw-bp14zolna43z266bq*MultiAZPolicy string 否 多可用区伸缩组 ECS 实例扩缩容策略。取值范围：PRIORITY：先指定的虚拟交换机（VSwitchIds）优先...
Faster DDL
优化DDL操作过程中的Buffer Pool管理机制，降低DDL操作带来的性能影响，提升在线DDL操作的并发数。前提条件 实例版本如下：MySQL 8.0（内核小版本 为20200630或以上）MySQL 5.7（内核小版本 为20200630或以上）MySQL 5.6（内核小版本 为...
标注模板说明
iTAG官方模板提供了多种RLHF模板，如多模态RLHF标注、对话排序、对话改写、图生文模板，您可以基于系统提供的这些模板修改为符合自己业务需求的模板，然后再创建对应的标注任务并进行处理，从而提高您的模型训练效果。进入智能标注 iTAG-...
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