计算巢校验数字签名说明
背景信息 在计算巢ECS内发起API调用时（如调用 CheckoutLicense、PushMeteringData 等），计算巢会返回数字签名信息（即Token字段），服务商可以使用后文的方法计算数字签名信息的值，并将计算得到的数字签名信息和计算巢返回的数字签名...
电子表格支持函数说明
MODE.MULT-MODE.SNGL-NEGBINOM.DIST 给定成功概率且保持不变，计算在取得给定次数的成功之前遭遇给定次数失败的概率。NEGBINOMDIST 给定成功概率且保持不变，计算在取得给定次数的成功之前遭遇给定次数失败的概率。NORM.DIST 指定参数值、...
相关性分析
是 多变量与多变量 多变量与多变量 单变量与多变量 相关系数方法 选择相关系数计算的方法。皮尔逊相关系数：用于衡量两个数据集是否在一条线上面，即针对线性数据的相关系数计算，针对非线性数据便会有误差。肯德尔相关系数：用于反映分类...
抽奖轮播图
本文介绍抽奖轮播图组件的图表样式和各配置项的含义。图表样式 抽奖轮播图用于模拟轮播随机抽取奖品的组件。配置面板 搜索配置：单击 配置 面板右上角的 搜索配置，可在 搜索配置 面板中输入您需要搜索的配置项名称，快速定位到该配置项，...
转盘抽奖
本文介绍 转盘抽奖 组件的图表样式和各配置项的含义。图表样式 转盘抽奖用于模拟转盘随机抽取奖品的组件。配置面板 搜索配置：单击 配置 面板右上角的 搜索配置，可在 搜索配置 面板中输入您需要搜索的配置项名称，快速定位到该配置项，...
专业版
专业版环境搭建及使用方法请参见 用户指南。说明 若您是新用户：请使用最新系列的最新版本。若您是老用户：请根据如下说明，使用Link IoT Edge软件包。正在使用LTS版本：请使用对应系列的最新版本。正在使用非LTS版本：建议升级版本到LTS...
数据探索函数
通过Kolmogorov-Smirnov方法计算p值。p值代表在原假设成立的情况下，样本数据或更极端数据出现的概率。当概率p小于显著性水平0.05时，这个概率非常小，意味着样本数据或更极端数据的出现是不可能事件。因此我们有足够的理由拒绝原假设，...
相关性函数
相关性算子可以计算两组数据的相关系数，用于分析这两组数据的变化趋势是否存在关联关系。相关性算子 只支持华东2（上海）地域。相关性算子支持最大数据量为1000万行。用于离线调度的相关性算子。计算两组数据的相关系数r。两组数据之间的...
sequential_uuid
背景信息 常规的随机UUID生成器将在给定的范围内均匀取值，这意味着向索引插入数据时，其局部性较差，所有索引叶所在的页都有同样的概率被命中，从而导致整个索引会被强制放入内存中。当使用小索引不会存在这个问题，但一旦索引大小超过...
sequential_uuid
这种方法得到的UUID几乎是完全连续的，但这种方法存在以下两个问题：随机性减少：如果使用了产生bigint值的序列，产生UUID的随机性将从16 B降低到8 B，时间戳也以类似的方式降低了随机性，具体取决于时间戳的精度。随机性的下降增加了碰撞...
sequential_uuid
背景信息 常规的随机UUID生成器将在给定的范围内均匀取值，这意味着向索引插入数据时，其局部性较差，所有索引叶所在的页都有同样的概率被命中，从而导致整个索引会被强制放入内存中。当使用小索引不会存在这个问题，但一旦索引大小超过...
肝癌检测
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。请求参数 名称 类型 是否必选 示例值 描述 Action String 是 ScreenLC 系统规定参数。取值：ScreenLC。...
广告流量分发-线性规划
行业背景 智能推送是可以基于用户行为和兴趣的个性化内容进行推送。是通过分析用户的历史行为、关注...结果如下：即，将第2号视频播放给第0号用户的概率为1，将第1号视频播放给第1号用户的概率为0.8，将第2号视频播放给第1号用户的概率为0.2。
标准版
标准版使用环境要求如下：x86_64 Linux：要求Linux kernel version≥2.6.32 ARMv7 VFPv3硬浮点型，Linux：要求Linux kernel version≥2.6.32 ARMv8_64 Linux：要求Linux kernel version≥2.6.32 标准版环境搭建及使用方法请参见 用户指南。...
2024年
计算成本优化功能在原计算资源优化功能（对 包年包月一级Quota 类型的计算资源生成更优的资源配置方案）的基础上增加支持查看使用 按量付费计算资源 调整为使用 包年包月计算资源 的资源配置推荐方案及效果推演，帮助您进一步优化计算成本...
竞价实例
竞价实例资源使用量的查看方法，请参见 查看竞价实例的计算资源用量。开启 竞价实例 登录 云原生数据仓库AnalyticDB MySQL控制台，在左上角选择集群所在地域。在左侧导航栏，单击 集群列表，在 湖仓版（3.0）页签，单击目标集群ID。在左侧...
Prompt最佳实践
数学问题求解：例如，解决代数、几何、概率论中的复杂问题，模型需要展示每一步的计算和转换思路。2.逻辑推理：如演绎推理、归纳推理，模型需要逐步展示推导结论的过程。3.复杂问答系统：处理需要对文本内容深度理解并综合分析才能回答的...
高性能版实例
以下内容为 AnalyticDB PostgreSQL版 实例常见故障场景中高性能版和高可用版的对比：恢复（Recovery）模式 根据以往 AnalyticDB PostgreSQL版 运行情况，故障最大的场景为恢复模式，故障概率远大于另外两种场景（计算节点故障和计算节点宿...
调整新品策略，高效扶持新品流量
本文重点向您介绍AIRec对新品的定义以及如何调整新品分发比例来满足业务对于新品曝光的需求。此处以内容行业为例，内容社区在保证推荐点击率用户活跃度的条件下，同时需激励作者的创作...电商行业、新闻行业也可采用此文档方法进行相关实验。
抽奖功能介绍
一、功能效果 建站新增抽奖活动，与表单功能结合，在填写完表单后可参加抽奖，不仅增强填写表单的趣味性，同时能帮助用户对网站内容进行营销推广。用户填写完/支付完表单后，或者通过图文等模块利用自定义链接设置进行跳转，可运用在电脑端...
历史版本常见问题
PolarDB-X 1.0执行计划中拆分参数有概率被污染导致物理SQL下发到了错误分片 现象描述 缓存的执行计划被污染，导致在客户的并发场景中，执行计划sharding计算的表达式部分会有小概率被修改为一个固定值，从而引起后续请求的访问只会下发到...
数据脱敏
低错误率：精确设计的水印提取规则，可以最大限度地降低数据溯源的错误概率。登录 数据安全中心控制台。在左侧导航栏，选择 风险治理>数据脱敏。在 静态脱敏 页签，单击 水印提取 子页签。在 水印提取 子页签，填写数据源信息。配置项 配置...
签名计算使用指引
以 Java 为例，计算方法如下：String signature=Base64(HMAC_SHA1(accessToken+"&",stringToSign))现在您得到了公共参数 Signature 的签名值 signature。然后和请求header中x-dmpaas-signature的值进行对比。签名示例 模拟请求配置 ...
签名计算使用指引
以 Java 为例，计算方法如下：String signature=Base64(HMAC_SHA1(accessToken+"&",stringToSign))现在您得到了公共参数 Signature 的签名值 signature。然后和请求header中x-dmpaas-signature的值进行对比。签名示例 模拟请求配置 ...
AutoML使用限制及规格
AutoML的使用限制以及规格，包括当前支持的地域，支持的搜索算法TPE、GridSearch（网络搜索）、Random（随机搜索）、Evolution（演化算法）、GP（贝叶斯优化）、PBT（异步优化算法），以及对应的应用场景。支持地域（region）当前AutoML...
K近邻
计算逻辑原理 最近邻方法的原理是找到距离新点最近的预定义数量的训练样本，并从中预测标签。样本数量可以是用户定义的常数（k-最近邻学习），也可以根据点的局部密度（基于半径的邻居学习）而变化。通常，距离可以是任何度量标准：标准...
产品优势
默认为Snappy，使用ZSTD需依赖Hadoop-3.0，存在Core Dump的概率。编码 IndexableDelta算法，相比DIFF算法，保持相同压缩率，访问速度快一倍。推荐DIFF，随机访问较慢。冷热分离 冷热数据自动分层存储，冷数据使用高压缩和廉价存储介质，...
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...
基于图算法实现金融风控
已知 Enoch 为信用用户，Evan 为欺诈用户，通过图算法可以计算其它人的信用指数，获得每个人为欺诈用户的概率，从而指导相关机构进行金融风控。数据集 本工作流数据集的具体字段如下。字段名 含义 类型 描述 start_point 边的起始节点 ...
智能圈选人群
PAI为您提供智能圈选人群功能，您可以通过 策略训练任务 选择使用内置的智能算法，对人群数据（训练数据）进行训练，生成圈选策略，再基于圈选策略通过 人群圈选任务 对人群数据（预测数据）进行智能筛选过滤，产出目标人群数据。...
经验概率密度图
算法中采用内核分布估计样本数据的概率密度，和直方图类似都是产生函数描述样本数据的分布，区别是内核分布叠加各部分的贡献而产生连续平滑的分布曲线，而直方图是离散地描述。采用内核分布时，非样本的数据点概率密度并非0，而是各样本...
功能简介
数据开发定义了各平台间的数据流转规范，以及各平台计算节点执行顺序的方法，从而让用户能够更加专注于计算逻辑的开发，不必关注底层的技术细节。数据开发规范了各个计算节点的接口，在一定程度上提高了计算节点复用的能力，降低了多人协作...
功能简介
数据开发定义了各平台间的数据流转规范，以及各平台计算节点执行顺序的方法，从而让用户能够更加专注于计算逻辑的开发，不必关注底层的技术细节。数据开发规范了各个计算节点的接口，在一定程度上提高了计算节点复用的能力，降低了多人协作...
数据开发
数据开发定义了各平台间的数据流转规范，以及各平台计算节点执行顺序的方法，从而让用户能够更加专注于计算逻辑的开发，不必关注底层的技术细节。数据开发规范了各个计算节点的接口，在一定程度上提高了计算节点复用的能力，降低了多人协作...
GBDT二分类预测V2
GBDT二分类预测V2组件提供了针对GBDT二分类V2组件的预测功能，使用梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Trees)算法，对数据进行二分类问题的预测。本文介绍GBDT二分类预测V2组件的配置方法。支持计算资源 支持的计算引擎为...
算法应用
本文主要描述V（Version）系列边缘一体机，配置算法应用的方法。前提条件 已接入视频设备到边缘一体机中。设备接入操作，请参见 添加视频设备。配置人脸识别应用前，请确保已配置底库服务。详细操作，请参见 算法服务。LE-V-B012和LE-V-B...
使用方法
本文介绍执行计划服务的使用流程以及管理方法。前提条件 已安装并激活了LE-V-B004型号边缘一体机，详细操作，请参见 激活边缘一体机。LE-V-B004型号边缘一体机已部署了算法应用，算法应用相关说明，请参见 算法应用。说明 若未部署算法应用...
Kafka Partition同步策略说明
Hash算法 DTS采用Java默认的hashcode算法来计算Hash值。配置方法 您需要在配置数据同步作业的 选择同步对象 环节中配置Kafka Partition同步策略。配置案例请参见 从RDS同步至自建Kafka集群，更多相关案例请参见 DTS数据同步方案概览。警告 ...
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