跨房间订阅功能
本文介绍跨房间订阅功能的实现原理和示例代码。实现原理 为简化客户处理逻辑，跨频道订阅B房间B1主播时，如果B房间不存在或者B1不存在，A1会等待到B1直到App主动取消订阅。示例代码 跨频道订阅音视频流 Android示例代码：/*跨频道订阅B频道...
自定义消息发送和接收
本文介绍自定义消息发送和接收的实现原理和示例代码。实现原理 主播角色可以发送和接收消息，观众角色仅支持接收消息。示例代码 开启自定义消息通道 说明 默认不开启，必须通过如下接口开启自定义消息通道。该接口在创建引擎后，入会前和...
自动推拉流功能
本文介绍自动推拉流功能的实现原理和示例代码。实现原理 说明 纯音频场景下，仅支持推拉音频流。音视频场景下，推拉设置的所有音视频流。示例代码 关闭自动推拉流API ARTC SDK提供关闭自动推拉流功能，客户App可以根据业务需求分别控制关闭...
CreateAccount
} } 签名算法示例代码 请求参数中signature和secretSign的参数值，需要由指定的静态用户名的创建时间戳和AccessKey ID进行加密算法计算得出。具体的算法和示例代码如下：public static String hamcsha1(byte[]data,byte[]key)throws ...
关键词抽取
开发 基于 布拉 修斯 平板 解 阻力 估算 算法 设计 求解器 Fortran 语言 上 移 植 Python 和 Fortran 代码 混编 基于 OpenMP 和 CUDA 并行 加速 算法 设计 与 开发 实现 基于 面元法 求解器 三维 翼身融合 体 气动 参数 计算 算例 外形 ...
HaaS EDU场景式应用整体介绍
本案例中包括以下主要知识点：三轴加速度传感器的原理和使用 随机数生成的方法 抖动滤除算法 通过本案例的学习，能完整的学习到三轴加速度传感器的原理和使用，AliOS Things中加速度传感器的数据读取，算法开发等等操作。同时，您还可以...
新建实验
AutoML是PAI提供的机器学习增强型服务，集成了多种算法和分布式计算资源，无需编写代码，通过创建实验即可实现模型超参数调优，提高机器学习效率和性能。本文为您介绍如何新建实验。背景信息 AutoML的工作机制：实验会根据算法配置自动生成...
什么是AI分布式训练通信优化库AIACC-ACSpeed
单机内优化 以PCIe-topo和NVLink-topo机型为例，展示通过ACSpeed优化原理和优化性能效果。具体说明如下：PCIe-topo机型 问题分析 以没有P2P互联的8卡机型的GPU拓扑结构为例，GPU0~GPU7的各卡连接如下图所示。由于卡与卡之间没有P2P互联，且...
基本概念
AFTS 阿凡提多媒体解决方案 AFTS（Ant File Transfer Service）是蚂蚁提供的一个安全、高效、高成功率和丰富算法的多媒体解决方案。ANR ANR（Application Not Responding，应用程序无响应）是指在 Android 上，应用程序响应不够灵敏时，...
技术原理
扩展性原理 扩展性本质在于分而治之，PolarDB-X 1.0 计算资源通过水平拆分（分库分表）和垂直拆分，将数据分散到多个存储资源MySQL以实现获取数据读写并发和存储容量分散的效果。水平拆分（分库分表）PolarDB-X 1.0 具备数据水平拆分的能力...
产品概述
降低成本：以元数据为基础、算法智能为驱动，实现物理和逻辑分层的智能自动化生产。同时，分析数据资产全链路，优化计算及存储资源分配，从而降低数据生产及消费成本。Dataphin半托管 Dataphin半托管版除了上述全托管的优势之外，还具备...
什么是Dataphin
降低成本：以元数据为基础、算法智能为驱动，实现物理和逻辑分层的智能自动化生产。同时，分析数据资产全链路，优化计算及存储资源分配，从而降低数据生产及消费成本。如果您想了解Dataphin是否适用于您的需求场景，请参见 应用场景。如果...
应用场景
能够实现：DevOps 自动化 实现从代码变更到代码构建、镜像构建和应用部署的全流程自动化。环境一致性 容器技术让您交付的不仅是代码，还有基于不可变架构的运行环境。持续反馈 每次集成或交付，都会将结果实时反馈。推荐搭配使用：云服务器...
什么是工业大脑AICS
AICS为实现控制系统的稳定性、高效性提供了坚实的基础：产品内置控制流程编排能实现传统控制系统与机器学习算法的完美结合，高效、稳定对生产制造过程进行控制；智能控制系统辨识，通过辨识建立数学模型估计表征系统行为重要参数，建立一个...
自动机器学习（AutoML）
控制台操作 新建实验 AutoML是PAI提供的机器学习增强型服务，集成了多种算法和分布式计算资源，无需编写代码，通过创建实验即可实现模型超参数调优，提高机器学习效率和性能。本文为您介绍如何新建实验。查看实验详情 成功创建实验后，您...
什么是AI通信加速库Deepnccl
本文主要介绍Deepnccl的架构、优化原理和性能说明。产品简介 Deepnccl基于NCCL（NVIDIA Collective Communications Library）通信算子的调用，能够实现更高效的多GPU互联通信，无感地加速分布式训练或多卡推理等任务。Deepnccl的关联架构...
功能概述
实现原理 分析型数据库MySQL版的向量分析旨在帮助您实现非结构化数据的近似检索和分析，其实现原理是通过AI算法提取非结构化数据的特征，然后利用特征向量唯一标识非结构化数据，向量间的距离用于衡量非结构化数据之间的相似度。...
核心能力
数据资源平台提供了一站式数据资产定义、生产、管理与服务平台，提供企业级数据资产构建能力和一致性使用体验，助力客户快速构建数据智能平台，实现数据资源统一管理，挖掘潜在规律，优化业务决策，让大数据真正的驱动客户业务。...
概述
针对时序数据分析场景，日志服务提供了丰富的时序分析算法，可以帮助您快速解决时序预测、时序异常检测、序列分解、多时序聚类等场景问题，兼容SQL标准接口，大大降低了您使用算法的门槛，提高分析问题和解决问题的效率。功能特点 支持单...
管控台概览
同时支持开发者快速体验并了解不同场景下产品功能，算法效果以及算法原理。同时用户可以在概览页全局统计本账号下项目个数，计量用量，以及帮助文档快速链接。我的项目 服务总量：该账号下所有已创建服务。已上线服务：该账号下所有已上线...
新功能发布记录
有助于更好的理解推荐算法的原理，校验推荐结果是否符合业务诉求，辅助运营助手、算法调优的相关功能进行迭代。2022.08.29 所有用户 返回结果 新手引导“新手引导”功能可以帮助快速接入，更好发挥算法效果、提升接入体验：流程引导：围绕...
基于Alink框架的FM推荐
使用自定义算法PyAlink组件通过Python代码实现和方式一相同的功能。配置 FM训练-1 组件参数。单击工作流中的 FM训练-1 组件。在右侧的 字段设置 页签，配置参数。参数 描述 特征列 特征数据的格式为 key:value，多个特征以半角逗号（,）...
列存索引中TopK算子的实现
由于Self-sharpening Input Filter和归并排序时基于offset和limit做truncate的方案在前文中已经介绍，因此接下来仅介绍选择这两种方案的原因，并介绍利用SIMD指令提升过滤效率、利用ZoneMap做pruning以及动态选择内存磁盘算法的部分。...
Lasso回归预测
算法原理 Lasso回归算法通过构造一个惩罚函数，得到一个较为精炼的模型。使得它压缩一些回归系数，即强制系数绝对值之和小于某个固定值，同时设定一些回归系数为0。因此保留了子集收缩的优点，是一种处理具有复共线性数据的有偏估计。可视...
基本概念
PAI工作空间和DataWorks工作空间在概念和实现上互通。默认工作空间：默认关联常用的按量付费资源（需要同意开通），使新用户在初始情况下无需了解资源组等概念，即可快速开始开发和训练流程。云原生基础AI平台DLC（Deep Learning ...
PGVector
PGVector是一个高效的向量数据库插件，支持多种向量计算算法和数据类型，同时还能够高效存储与查询以向量表示的AI Embedding。本文档将为您介绍PGVector的背景、原理、使用方法及其他相关信息。背景信息 随着数据科学和机器学习等技术的...
PGVector
PGVector是一个高效的向量数据库插件，支持多种向量计算算法和数据类型，同时还能够高效存储与查询以向量表示的AI Embedding。本文档将为您介绍PGVector的背景、原理、使用方法及其他相关信息。背景信息 随着数据科学和机器学习等技术的...
PGVector
PGVector是一个高效的向量数据库插件，支持多种向量计算算法和数据类型，同时还能够高效存储与查询以向量表示的AI Embedding。本文档将为您介绍PGVector的背景、原理、使用方法及其他相关信息。背景信息 随着数据科学和机器学习等技术的...
DBMS_CRYPTO
DBMS_CRYPTO 包提供的函数和存储过程允许您对RAW、BLOB或CLOB数据进行加密或解密。您可以使用 DBMS_CRYPTO 函数来产生强加密型随机值。DBMS_CRYPTO函数/存储过程 函数/存储过程 返回类型 描述 DECRYPT(src,typ,key,iv)RAW 解密RAW类型的...
视频直播鉴权功能相关问题
再根据鉴权算法代码实现，填入对应的播流地址计算鉴权URL。获取鉴权URL的代码示例，请参见 鉴权代码示例。使用鉴权功能需要注意什么？鉴权功能默认为开启状态，建议您保持默认开启状态，否则会出现直播被盗录、盗播的风险。如果您想要关闭...
Lasso回归训练
算法原理 Lasso回归算法通过构造一个惩罚函数，得到一个较为精炼的模型。使得它压缩一些回归系数，即强制系数绝对值之和小于某个固定值，同时设定一些回归系数为0。因此保留了子集收缩的优点，是一种处理具有复共线性数据的有偏估计。可视...
什么是DSW
DSW（Data Science Workshop）是为算法开发者量身打造的一站式AI开发平台，集成了JupyterLab、WebIDE、Terminal多种云端开发环境，提供代码编写、调试及运行的沉浸式体验。DSW 提供丰富的异构计算资源，支持挂载OSS、NAS、CPFS类型的数据集...
岭回归训练
算法原理 岭回归是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的拟合要强于...
URL鉴权
为防止站点资源被恶意下载盗用，除了通过配置访问Referer黑名单和白名单来实现对访客身份的识别和过滤，您还可以采用URL鉴权，更安全有效地保护用户源站资源。本文介绍URL鉴权、原理、使用方式和注意事项。使用方法 控制台：URL鉴权支持...
单源最短距离
算法原理 Dijkstra算法是通过 点 去更新 最短距离值，每个 点 维护到 源点 的当前 最短距离值，当这个值发生变化时，将新值加上 边 的 权值，发送消息通知其 邻接点。下一轮迭代时，邻接点 根据收到的消息，更新其当前 最短距离值，当所有 ...
图算法
算法的基本原理如下：初始化：点值表示PageRank的rank值（DOUBLE类型）。初始时，所有点取值为 1/TotalNumVertices。迭代公式：PageRank(i)=0.15/TotalNumVertices+0.85*sum。其中sum为所有指向i点的点（设为j）PageRank(j)/out_degree(j)...
Codeup使用高阶帮助
Codeup 是阿里云出品的一款免费的企业级代码管理平台，提供代码托管、代码评审、代码扫描、质量检测等功能，全方位保护企业代码资产，帮助企业实现安全、稳定、高效的研发管理。☞ 立即体验 为什么使用 Codeup？Codeup 支持企业级数据隔离...
组件参考：所有组件汇总
ALS矩阵分解 交替最小二乘ALS（Alternating Least Squares）算法的原理是对稀疏矩阵进行模型分解，评估缺失项的值，从而得到基本的训练模型。swing训练 该组件是一种Item召回算法，您可以使用swing训练组件基于User-Item-User原理衡量Item...
推荐算法定制概述
EasyRec是一款用于推荐场景的深度学习算法框架，其使用方法简单，提供了丰富的模型和功能，可以满足您对于个性化推荐的需求。在推荐场景中，深度学习具有很多优点，包括可以处理大规模的数据和复杂的模型，能够捕捉更高层次的特征信息，...
示例：开发中心应用
生成代码 BizWorks为全代码开发实现提供了代码生成功能，会根据当前应用关联的限界上下文和数据模型等生成对应的接口定义、接口实现、领域服务类、聚合根、值对象、实体类、数据对象类、数据ORM以及常用的操作，包括增、删、改、查等相关...
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