模式匹配
一些例子，使用#"定界返回串：substring('foobar' from '%"o_b#"%' for '#')oob substring('foobar' from '#"o_b#"%' for '#')NULL POSIX正则表达式 正则表达式匹配操作符表列出了所有可用于 POSIX 正则表达式模式匹配的操作符。正则表达式...
线性规划-专题多篇
优化求解器的线性规划...机器学习：带有L1正则项的SVM多分类问题 分类是机器学习领域中最基本的任务之一。其目的是建立输入向量x与分类变量y之间的映射关系。例如把一张张图片根据其内容分类为“动物”、“植物”等类别。本地版Python代码>
小程序场景
搜索相关能力主要是可开发 基于正则的模糊匹配，支持 基础聚合能力、GEO搜索能力、多字段模糊搜索最佳实践，但是搜索性能和搜索效果都有限，不支持分词、查询分析（QP）等能力。二、问题与需求 电商、内容行业对于查询意图理解有一定依赖的...
列值翻译
正则归类，如：简单正则、完整正则。简单正则有更好的性能，但仅支持特殊字符.*。数值段分类，在简单正则中，可使用函数 NumberRange()来映射数值。如：NumberRange(0,300)表示值为 0 至 300 的归为一类，函数区间为闭区间。
FM算法
正则化系数 使用英文逗号（,）分隔的三个浮点数，分别表示0阶项、1阶项及2阶项的正则化系数。学习率 如果训练发散，则降低该参数取值。参数初始化标准差 参数初始化的标准差，用来归一化数据。DOUBLE类型，默认为0.05。维度 使用英文逗号...
正则表达式入门教程
本文将提供简单且实用的正则表达式快速上手教程，帮助您快速掌握其基本用法。 重要 本文档可能包含第三方产品信息，该信息仅供参考。阿里云对第三方产品的性能、可靠性以及操作可能带来的潜在影响，不做任何暗示或其他形式的承诺。如果您...
如何通过完整正则模式采集多种格式日志
完整正则模式要求日志必须采用统一的格式，但有些时候日志中可能会包含多种格式，您可以采用Schema-On-Write和Schema-On-Read两种模式处理。以 Java 日志为例，作为一个程序日志，它一般既包含正常信息，也会包含异常栈等错误信息。WARNING...
概述
在过去几年，数据驱动的智能应用已经逐渐从基于简单的数据分析和统计转型为基于机器学习和深度学习的特征和模型应用。转型的速度远远超出预期，部分原因是机器学习和人工智能方面的技术突破。深度神经网络在图像分析和自然语言处理等学科中...
配置重写策略（公测中）
a/FunctionName/func-a/Qualifier/1/svc-a.1/func-a/f.c/helloworld/f.c/helloworld/func 不匹配 正则重写 正则重写模式中，匹配规则和重写规则遵守标准的正则表达式。关于正则表达式的规范，请参见 正则表达式语法。关于正则重写匹配的...
配置重写策略（公测中）
a/FunctionName/func-a/Qualifier/1/svc-a.1/func-a/f.c/helloworld/f.c/helloworld/func 不匹配 正则重写 正则重写模式中，匹配规则和重写规则遵守标准的正则表达式。关于正则表达式的规范，请参见 正则表达式语法。关于正则重写匹配的...
转义字符
正则表达式 正则表达式除了对一般的不可见字符使用 \，为了做一些文本匹配，声明了模式，而这些模式中大量使用了()^%等符号，例如MaxCompute的底层正则引擎使用了RE2，RE2详情请参见 RE2，一些使用 \ 的转义写法如下：转义字符写法 说明 \d...
线性回归
一、组件说明 线性回归模型通过找到一条最佳拟合直线（或超平面），将输入特征映射到一个连续数值输出。在模型训练过程中，采用最小二乘法（least squares）估计模型参数，即最小化输出结果与预测值之间的误差平方和。线性回归模型具有简单...
调试场景
在 测试出参正则 对话框，选择来源格式，填写正则表达式，指定为第几个匹配项。单击 测试表达式。通过响应详情匹配结果，预判提取的内容是否符合预期。若需重新设置出参，则单击 同步出参配置，将此正则表达式同步到该API的出参列表中。...
请求判断相关函数
正则匹配：re:前导的正则表达式。示例#req_uri say(concat('req_uri:',req_uri()))if req_uri('/path1/path2'){ say('req_uri:plain match')} if req_uri('re:/path[0-9]/path[0-9]'){ say('req_uri:regex match')} 返回值 无pattern参数，...
概述
原生插件 插件名称 说明 正则解析 使用正则表达式提取日志字段，并将日志解析为键值对形式。更多信息，请参见 正则解析。JSON解析 将JSON日志解析为键值对形式。更多信息，请参见 JSON解析。分隔符模式解析 将分隔符模式的日志结构化，解析...
推送规则设置
如何书写正则表达式 提交邮箱 即 git config 设置的邮箱，规则请使用正则表达式书写，提交作者邮箱需符合正则表达式匹配才允许推送，为空表示允许所有邮箱。如何书写正则表达式 禁止强制推送（Force Push）强制推送即强制用本地代码覆盖...
调试场景
在 测试出参正则 对话框，选择来源格式，填写正则表达式，指定为第几个匹配项。单击 测试表达式。通过响应详情匹配结果，预判提取的内容是否符合预期。若需重新设置出参，则单击 同步出参配置，将此正则表达式同步到该API的出参列表中。...
请求判断相关
正则匹配：re:前导的正则表达式。示例#req_uri say(concat('req_uri:',req_uri()))if req_uri('/path1/path2'){ say('req_uri:plain match')} if req_uri('re:/path[0-9]/path[0-9]'){ say('req_uri:regex match')} 返回值 无pattern参数，...
构建多架构容器镜像
附录：正则表达式-命名捕获组 命名捕获组 捕获组就是把正则表达式中子表达式匹配的内容，保存到内存中以数字编号或显式命名的组里，方便后面引用。当然，这种引用既可以是在正则表达式内部，也可以是在正则表达式外部。捕获组有两种形式，...
语言简介
表达式函数 提供两百多个内置的表达式函数，以便转换事件或控制全局函数的行为，覆盖主流的数据加工需求，主要包括以下函数：事件检查函数 提供类似Lucene语法、完整的正则表达式，字符串、泛字符、数值比较、and/or/not等组合的条件过滤...
请求判断相关
正则匹配：re:前导的正则表达式。示例#req_uri say(concat('req_uri:',req_uri()))if req_uri('/path1/path2'){ say('req_uri:plain match')} if req_uri('re:/path[0-9]/path[0-9]'){ say('req_uri:regex match')} 返回值 无pattern参数，...
请求判断相关
正则匹配：re:前导的正则表达式。示例#req_uri say(concat('req_uri:',req_uri()))if req_uri('/path1/path2'){ say('req_uri:plain match')} if req_uri('re:/path[0-9]/path[0-9]'){ say('req_uri:regex match')} 返回值 无pattern参数，...
钉钉应用配置SLS审计日志
eventName=AddUserToGroup,request=requestBody,response=responseBody 日志的文本案例，计算巢为配置预设置了文本样例和字段解析方 行首正则表达式 \d+-\d+-\d+\s\d+:\d+:\d+\.\d+\s.*通过正则表达式生成的Key/Value对，每个Key/Value对的...
逻辑回归二分类
正则化项 penalty 权重衰减项为L1正则或L2正则。安全设置 在联邦学习中，线性回归会通过半同态加密的方式保护各自数据的隐私。参数名称 参数说明 半同态加密算法 可选Paillier或Okamoto-Uchiyama两种加密算法制式。加密算法安全强度 强度越...
字符串函数和操作符
substring('Thomas' from 2 for 3)→hom substring('Thomas' from 3)→omas substring('Thomas' for 2)→Th substring(string text FROM pattern text)→text 提取匹配POSIX正则表达式的子字符串。substring('Thomas' from '.$')→mas ...
XGBoost训练
XGBoost算法在Boosting算法的基础上进行了扩展和升级，具有较好的易用性和鲁棒性，被广泛用在各种机器学习生产系统和竞赛领域，该算法支持分类和回归。XGBoost训练组件在XGBoost算法的基础上进行了包装，使功能和PAI更兼容，更易用。本文为...
数据探索概览
基础 查询结果的配置 有关查询语法的提示 SELECT语句 ORDER BY time DESC 时间语法 WHERE子句 LIMIT和SLIMIT子句 正则表达式 GROUP BY子句 OFFSET和SOFFSET子句 数据类型和转换 INTO子句 时区子句 合并-多个语句-子查询 示例数据 本文档...
质检规则配置
正则表达式检查：采用正则表达式进行匹配，“命中”表示需要进行匹配的正则，“排除”表示在命中的语句中过滤排除正则命中的语句。“命中”为必填项，“排除”为选填项。例如下图，命中正则表达式：买.*(ssd盘|普通盘)，排除正则表达式：用...
常见问题
NLP自学习平台常见问题。1、NLP自学习平台服务调用限制 算法类型 单模型QPS 最大请求长度（字节）文本实体抽取 20 暂无限制 文本分类 20 暂无限制 关键短语抽取 20 暂无限制 短文本匹配 20 暂无限制 关系抽取 20 暂无限制 简历抽取 20 暂...
阿里云智能质检
创建的质检规则 如图6所示是质检人员为了解决上面的场景创建的规则，条件a是为了发现客户是否提出了更换磁盘类型的需求，条件a利用正则表达式算子匹配各种类型的更换磁盘类型需求，检测范围是客户说的话，这个条件是这条规则的基础与前提。...
模型训练
在创建模型这里我们还会看到几个选项，比如专业词表上传和正则表达式设置，以及高级设置。这些内容将在“规则引擎和高级设置一章”详细阐述。在模型完成初始化后，自动进入模型训练阶段。点击“查看”，可以进入模型详情页面，查看训练日志...
ModifyProtectionModuleMode
调用ModifyProtectionModuleMode接口修改指定WAF防护功能模块（包括正则防护引擎、大数据深度学习引擎、CC安全防护、数据风控、主动防御等模块）中的防护模式。您可以通过设置 DefenseType参数值指定防护功能模块。具体参数值的含义，请...
DescribeProtectionModuleMode
调用DescribeProtectionModuleMode接口获取指定域名配置中各WAF防护功能模块（包括正则防护引擎、大数据深度学习引擎、CC安全防护、数据风控、主动防御等模块）当前采用的防护模式。您可以通过设置 DefenseType参数值指定防护功能模块。...
质检
正则表达式：用于匹配的正则表达式，可以计算高级的关键词。高级设置 匹配范围：本原子匹配对话的范围，也就是指定检测对话的范围。如：前 3 句、后 3 句、第 3~5 句等（序号从 1 开始）。有效命中次序范围：原子可能会多次命中，您可以...
意图管理
意图规则说明 这里的规则可以理解为是正则表达式与逻辑运算符的结合，这两部分在质检规则中均有出现，主要支持以下几种写法：基础规则 最基础最简单的规则是普通文本，比如“我要预订今天的车票”，这个规则仅能匹配一个用户输入，就是“我...
质检规则组成说明
规则构成：智能质检 规则，由一个或多个 条件 通过一定的 逻辑关系 编排组成，条件由 算子 和 检查范围 组成，具体我们在一个业务场景中说明规则、条件、算子间的关系及其简单使用。使用示例：当客户询问有关在犹豫期内外退保费的问题时，...
什么是AutoML
基础概念 超参数：是训练机器学习模型时用到的外部配置参数，在模型训练开始前设置。超参数不同于模型内部参数，模型内部参数在学习过程中被不断地更新和优化，超参数在学习过程开始前就设置，在模型训练过程中保持不变。超参调优：Hyper ...
配额与限制
铂金版实例规格 实例子系列 实例规格 消息收发基础规格TPS上限（次/秒）消息收发规格外突发弹性TPS上限（次/秒）公网下行带宽（Mbps）单实例Topic上限（个）单实例ConsumerGroup上限（个）集群高可用版 rmq.u2.10xlarge 10000 5000 1～1000...
概念解释
超参配置 学习率调整策略 选择不同的学习率策略，动态地改变模型在训练过程中更新权重时所采用的学习率大小。验证步数 训练阶段针模型的验证间隔步长，用于阶段性评估模型训练准确率、训练损失推荐范围：[1,2147483647]。序列长度 训练数据...
知识库配置
知识问题中的规则 这里的规则可以理解为是正则表达式与逻辑运算符的结合，这两部分在质检规则中均有出现，主要支持以下几种写法：基础规则 最基础最简单的规则是普通文本，比如“我要预订今天的车票”，这个规则仅能匹配一个用户输入，就是...
- 产品推荐
- 这些文档可能帮助您