机器学习
MADlib机器学习模块主要解决以下问题：分类/回归问题：提供一系列算法如K最近邻、MLP多层感知神经网络、SVM支持向量机、决策树等算法来解决二元分类/回归问题，集成最小二乘法、GLM广义线性回归、逻辑回归、多项式回归等模型来解决回归问题...
机器学习（MADlib）
插件简介 MADlib机器学习模块主要解决以下问题：分类、回归问题：提供一系列算法，如K最近邻、MLP多层感知神经网络、SVM支持向量机、决策树等算法来解决二元分类、回归问题，集成最小二乘法、GLM广义线性回归、逻辑回归、多项式回归等模型...
支持向量机
本文为您介绍支持向量机组件。功能说明 支持向量机组件支持使用支持向量机算法对分类或回归问题进行建模。支持向量机（SVM）是在分类分析中分析数据的监督式学习模型与相关的学习算法，也被拓展运用于回归问题。支持向量机在高维度或无穷...
线性支持向量机
支持向量机SVM（Support Vector Machine）是基于统计学习理论的一种机器学习方法，通过寻求结构风险最小化，提高学习机泛化能力，从而实现经验风险和置信范围最小化。本文介绍线性支持向量机算法组件的配置方法及使用示例。背景信息 本文中...
概述
用于预测的参数，参数和 人工智能平台 PAI 平台的参数一致，请参见 线性支持向量机、PS-SMART多分类 或 GBDT回归。支持的评估模型函数 MaxCompute SQLML当前支持如下评估模型函数，用于评估预测结果的准确性：二分类评估：通过内建函数 ml_...
组件参考：所有组件汇总
线性支持向量机 该组件是基于统计学习理论的一种机器学习方法，通过寻求结构风险最小化，提高学习机泛化能力，从而实现经验风险和置信范围最小化。逻辑回归二分类 该组件是一个二分类算法，支持稀疏及稠密数据格式。GBDT二分类 该组件的...
支持向量回归算法（SVR）
简介 SVR是支持向量机（SVM）的重要应用分支。通过SVR算法，可以找到一个回归平面并使得一个集合中的所有数据距离该平面的距离最短。使用场景 SVR是一个回归模型，主要是用于拟合数值，一般应用于特征较为稀疏且特征数较少的场景。例如，...
使用向量检索插件（aliyun-knn）
类型 参数 默认值 含义 setting index.codec proxima 是否需要底层构建proxima knn索引，可选值如下：proxima（推荐）：底层构建proxima knn索引，支持向量检索。null：创建索引的时候，底层不构建proxima knn索引，只构建正排索引。此时，...
使用场景相关问题
堡垒机支持数据库运维吗？堡垒机支持运维哪些资产？堡垒机的数据传输过程及保存是否加密？使用了哪些加密技术和算法？堡垒机如何跨云管理其他来源的主机？非阿里云或者线下IDC资产，在主机和堡垒机网络能连通的情况下（例如公网运维），...
创建实例
云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版 针对AIGC、向量检索等向量分析场景，新增了向量引擎优化功能。本教程将指导您如何创建开通了向量引擎优化的 AnalyticDB PostgreSQL版 实例。前提条件 已注册阿里云账号。若尚未注册，请前往 阿里云...
创建实例
专有网络交换机 选择专有网络下的交换机。资源组 选择实例所属的资源组。关于资源组的具体信息，请参见 什么是资源管理。样本数据 选择是否加载样本数据。关于样本数据集的具体信息，请参见 管理样本数据集。购买时长 选择实例的购买时长。...
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...
创建实例
本教程将指导您如何创建 AnalyticDB PostgreSQL版 实例，并开通向量引擎优化。前提条件 已注册阿里云账号。若尚未注册，请前往 阿里云官网 进行注册。阿里云账号或RAM用户需要拥有管理 AnalyticDB PostgreSQL版 的权限...
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...
专有网络FAQ
同一VPC内，无论ECS实例是否属于同一交换机，只要安全组规则和网络ACL规则允许，ECS实例均可以互相通信。不同VPC之间能否内网互通？不同VPC之间逻辑上完全隔离，您可以使用高速通道、VPN网关、云企业网实现VPC内网互通。更多信息，请参见 ...
绑定和解绑FAQ
说明 从2022年09月19日起，新创建的公网NAT网关绑定一个EIP时将占用NAT网关所在交换机的一个私网IP（已有NAT网关实例不受影响），请确保NAT网关所在交换机内私网IP地址充足，如果NAT网关所在的交换机没有可用的空闲私网地址时，将无法绑定...
版本说明
v 1.1.2(2023-11-13)支持向量文本混合查询 v 1.1.1(2023-07-12)支持向量检索版查询 python v 1.1.3(2024-03-13)多query查询支持统一sort排序表达式 条件查询支持过滤表达式、排序表达式等 v 1.1.2(2023-11-13)支持向量文本混合查询 v 1.1.1...
向量计算概述
Hologres支持向量计算，可以使用向量数据表示非结构化数据的特征，通过高性能向量检索实现对非结构化数据的快速查询。本文为您介绍Hologres中向量计算的特点及优势。背景信息 Proxima是一款来自于阿里达摩院的实现向量近邻搜索的高性能软件...
定义向量列（2.0版）
前提条件 只有ECU类型为H8的集群支持向量功能，其他类型ECU不支持向量功能。只支持在普通表（实时表）中定义向量列。创建普通表之前，需要先 创建表组，否则系统执行建表语句时将提示出错。相同表组下普通表的HASH分区数必须相同。示例 在 ...
引擎版本特性
主键查询 向量查询 向量文本混合查询 SQL 支持 不支持 向量化模型 文本向量化 图片向量化 文本向量化 图片向量化 文本稀疏向量 图片多主体识别 向量查询 单向量查询 多向量查询 带namespace查询 预测查询 向量查询参数：指定topN、设置低分...
主键查询
支持向量查询、主键查询、向量文本混合查询三种查询方式，本文介绍主键查询。界面入口 点击【查询测试】-【向量查询】，选择要查询的表名，支持 表单模式 和 开发者模式，右上方下拉框可切换，默认为 表单模式.表单模式 查询参数表单编辑，...
关联向量引擎
云原生多模数据库 Lindorm 的搜索索引（SearchIndex）支持向量索引功能，需要关联向量引擎。本文介绍关联向量引擎的方法。背景信息 搜索索引中使用的向量索引功能依赖云原生内存数据库Tair的向量检索能力。因此在使用向量索引功能前，需要...
如何使用网络域功能
当您的服务器分布在不同网络环境中且与堡垒机所在专有网络（VPC）网络不互通，推荐使用堡垒机的网络域功能。您可以为这些服务器配置一台代理服务器，然后在堡垒机中创建网络域并成功连接到代理服务器，通过代理服务器运维其他服务器。
网络域
如果您想统一运维分布在不同网络环境中或与堡垒机所在专有网络（VPC）网络不互通的服务器，推荐使用堡垒机的网络域功能。您可以为这些服务器配置一台代理服务器，然后在堡垒机中创建网络域并成功连接到代理服务器，通过代理服务器运维其他...
人工神经网络
功能说明 人工神经网络组件支持使用人工神经网络算法对分类或回归问题进行建模。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...
黑名单监控告警
前提条件 开通AnalyticDB服务 只有ECU类型为H8的集群支持向量功能，其他类型ECU不支持向量功能。只支持在普通表（实时表）中定义向量列。创建普通表之前，需要先 创建表组，否则系统执行建表语句时将提示出错。相同表组下普通表的HASH分区...
向量动态量化
向量检索服务DashVector支持向量的动态量化，用户仅需在 新建Collection 时选择对应的量化策略，即可无感的使用量化功能。重要 量化功能 局限性 说明：现阶段，开启量化功能的Collection无法使用 Sparse Vector功能。若您有量化+...
NAT场景下的堡垒机运维最佳实践
方案二：直连方式 堡垒机支持新建多个相同IP的资产，并通过设置不同目标端口区分目标资产。在NAT网关场景下，被运维资产的地址是通过NAT网关的IP地址+不同端口进行区分，管理员可以在堡垒机新建资产时，将每个资产地址配置为NAT网关的IP...
向量文本混合查询
支持向量查询、主键查询、向量文本混合查询三种查询方式，本文介绍 向量文本混合 查询。界面入口 点击【查询测试】-【向量查询】，选择要查询的表名，支持 表单模式 和 开发者模式，右上方下拉框可切换，默认为 表单模式：表单模式 表单...
PGVector
该操作符支持向量之间的点积、余弦相似度、欧几里得距离等计算方式。WITH(lists=1)表示使用的划分区域数量为1，这意味着所有向量都将被分配到同一个区域中。在实际应用中，划分区域数量需要根据数据规模和查询性能进行调整。相关参考 向量...
PGVector
该操作符支持向量之间的点积、余弦相似度、欧几里得距离等计算方式。WITH(lists=1)表示使用的划分区域数量为1，这意味着所有向量都将被分配到同一个区域中。在实际应用中，划分区域数量需要根据数据规模和查询性能进行调整。相关参考 向量...
PGVector
该操作符支持向量之间的点积、余弦相似度、欧几里得距离等计算方式。WITH(lists=1)表示使用的划分区域数量为1，这意味着所有向量都将被分配到同一个区域中。在实际应用中，划分区域数量需要根据数据规模和查询性能进行调整。相关参考 向量...
检索Doc
Python#根据向量进行相似性检索+稀疏向量 ret=collection.query(vector=[0.1,0.2,0.3,0.4],#向量检索 sparse_vector={1:0.3,20:0.7})通过过滤条件进行匹配查询 Python#支持向量和主键都不传入，那么只进行条件过滤 ret=collection.query...
混合运维场景最佳实践
针对企业的服务器资产广泛分布在阿里云、线下IDC机房或其他云，以及跨VPC、跨账号场景，需要通过堡垒机统一管理、集中运维的场景，除了专线运维、公网IP运维这两种方案以外，堡垒机还支持更为方便的网络域代理模式运维方案。本文介绍如何...
配置网络
说明 该交换机属于云盒可用区，即云盒子网。您可以根据需求创建多个子网。云盒子网创建成功后，您可以在子网下创建ECS实例（即云盒内的ECS实例），系统将自动分配一个子网网段中的IP地址给ECS实例。（可选）基于VPC创建安全组。安全组是一...
新功能发布记录
发布记录 发布记录 时间 特性 类别 描述 2023-03-26 产品新功能迭代 新增 向量管理：控制支持向量数据管理（增、删、预览）全量灰度切换 监控指标更新 变更历史FSM 优化 2024-01-17 产品新功能迭代 新增 控制台支持主键查询、上传图片/文本...
One-Class SVM异常检测
异常点比例上界参数nu 与支持向量的数目正向相关。取值范围为（0,1），默认为0.01。异常评分阈值 当评分大于该阈值时，判定为异常点。预测详细信息列名 预测详细信息列的名称。组件多线程线程个数 组件多线程的线程个数。执行调优 节点个数...
网络配置
建议您选择与所需接入堡垒机系统进行运维的ECS服务器相同的网络类型：如果ECS服务器都处于专有网络环境，堡垒机实例的网络应选择 专有网络（VPC）。如果ECS服务器都处于经典网络环境，堡垒机实例的网络应选择 经典网络。如果需要接入ECS...
VPC常见问题
专有网络与经典网络有以下区别：经典网络类型的云产品，统一部署在阿里云的公共基础网络内，由阿里云统一规划和管理，更适合对网络易用性要求比较高的用户。专有网络是指用户在阿里云的基础网络内建立一个可以自定义的专有隔离网络。与经典...
默认专有网络和交换机
默认交换机属于默认专有网络，每个可用区只能创建一个默认交换机。掩码格式与提供的私网IP个数 默认专有网络的网段掩码是16位，例如172.31.0.0/16，最多可提供65532个私网IP地址。默认交换机的网段掩码是20位，例如172.16.0.0/20，最多可...
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