Kafka Partition迁移策略说明
Hash算法 DTS采用Java默认的hashcode算法来计算Hash值。配置方法 您需要在配置数据迁移任务的 迁移类型及列表 环节中配置Kafka Partition迁移策略。配置案例请参见 从自建Oracle迁移至阿里云消息队列Kafka，更多相关案例请参见 迁移方案...
关键词抽取
模块 实 现了 基于 自由 形状 变形 网格 变形 算法 遗传算法 差分 进化 算法 飞机 表面积 计算 算法 基于 矩 积分 飞 机 体积 计算 算法 开发 基于 VTK 数据 可视化 格式 工具 PAI命令 PAI-name KeywordsExtraction-DinputTableName=maple_...
随机森林
随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方法。计算逻辑原理 随机森林就是种了很多决策树，对输入向量进行分类（回归）。每一棵...
Lasso回归训练
Lasso（Least absolute shrinkage and selection operator）回归算法是一种压缩估计算法。Lasso回归训练组件基于该算法，支持稀疏、稠密两种数据格式，且支持带权重样本的训练。本文为您介绍Lasso回归训练组件的配置方法。使用限制 支持的...
岭回归训练
岭回归（Tikhonov regularization）算法是对不适定问题进行回归分析时，最常用的正则化方法。岭回归训练组件基于该算法，支持稀疏、稠密两种数据格式，且支持带权重样本的训练。本文为您介绍岭回归训练组件的配置方法。使用限制 支持的计算...
管理日志监控项
统计方法 在计算周期内根据选定的统计方法对日志数据进行聚合处理。如果字段值是数值型，可以使用所有统计方法，否则只能使用 计数 和 countps 两种聚合算法。取值：计数：计算统计周期内指定字段数值的个数。求和：计算1分钟内指定字段...
安全算法说明
加解密安全算法说明 算法名称 算法描述 RSA原生私钥加/解密 通用加密算法RSA，属于非对称加密的一种，使用不同的密钥进行加密和解密，使用上更加安全。FPE保留格式加/解密（ff1）加解密后格式保持与明文相同的对称加密方式，无需更改数据库...
安全算法说明
加解密安全算法说明 算法名称 算法描述 RSA原生私钥加/解密 通用加密算法RSA，属于非对称加密的一种，使用不同的密钥进行加密和解密，使用上更加安全。FPE保留格式加/解密（ff1）加解密后格式保持与明文相同的对称加密方式，无需更改数据库...
Designer使用案例汇总
SimRank+相似度计算算法 介绍协同过滤算法SimRank的原理和其应用在个性化推荐场景时的改进，以及如何在生产环境部署SimRank+算法。改进版swing相似度计算算法 介绍改进版swing相似度算法原理，包括工具包下载、工具包详细参数说明以及常见...
管理日志监控项
统计方法 在计算周期内根据选定的统计方法对日志数据进行聚合处理。如果字段值是数值型，可以使用所有统计方法，否则只能使用 计数 和 countps 两种聚合算法。取值：计数：计算统计周期内指定字段数值的个数。求和：计算1分钟内指定字段...
岭回归预测
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...
分解类算法参数调优
在使用分解类算法计算原始数据时，数据点会被分解为趋势项（trend），周期项（season）和残余项（residual）三部分，即原始数据=trend+season+residual。分解完成后，再使用esd算法对残余项进行异常检测：算法会为每一个数据点分解得到的...
Lasso回归预测
本文为您介绍Lasso回归预测组件的配置方法。使用限制 支持的计算引擎为MaxCompute、Flink或DLC。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...
数值计算
运算方法 选择数据源输入值与参数值的计算方法。目前支持的计算能力包含：相加、相减、相乘、相除、最大值、最小值、均值。添加参数 设置与数据源输入值进行计算的参数值。可以添加多个参数。节点输出 该节点以参数 calcut_result 输出最终...
工况识别-训练
计算逻辑原理 使用聚类、降维等无监督学习方法对工业数据进行分析，对不同工况数据分别建模。参数说明 IN端口-输入参数 参数名 参数描述 是否必填 输入数据类型 数据源类型 特征变量 用于建立训练模型的特征变量。是 整数或浮点数（说明：...
K均值聚类
功能说明 K均值聚类是一种矢量量化方法，在数据挖掘的聚类分析中很流行。K均值聚类通过试图分离 n 个相等方差组的样本来聚集数据，用最小化或者簇内和平方的标准。该算法需要指定簇的数量，它可以很好地扩展到大量样本，并已经被广泛应用于...
推荐解决方案综述
获得足够的User和Item数据后，您可以通过协同过滤etrec算法或矩阵分解算法计算得到Item-Item数据，详情请参见 组件配置 或 使用ALS算法实现音乐评分预测（旧版）。说明 etrec算法中可以设置权重 weight。例如，对点击、收藏及购买设置不同...
场景一体机
场景一体机 算法应用 计算性能 对应的硬件型号 视频上云网关 无 64路视频接入 6路推流上云 LE-V-B017 智慧安防一体机（16路视频）区域入侵 垃圾检测 人群聚集 通道占用 离岗检测 车牌识别 电动自行车检测 64路视频接入 6路推流上云 1080p...
通过日志监控实现业务日志的监控与报警
如果字段值是数值型，可以使用所有统计方法，否则只能使用 计数 和 countps 两种聚合算法。取值：计数：计算统计周期内指定字段数值的个数。求和：计算1分钟内指定字段数值之和。最大值：计算统计周期内指定字段数值的最大值。最小值：计算...
机器学习
图计算模型相关算法如下表：类别 模型/功能 说明 最短路径 所有顶点之间最短路径 计算所有顶点之间的最短路径并保存到指定结果表，根据结果表查找任意起点到任意终点的最短路径。给定顶点到其他之间最短路径 计算给定顶点到其他顶点之间的...
统计类算法参数调优
本文介绍统计类算法（esd、ttest和nsigma）的参数调优方法。背景信息 统计类算法（esd、ttest和nsigma）可以根据历史数据为每一个数据点计算异常分数anomalyScore。算法的输入参数（如 esd.alpha、ttest.alpha 和 nsigma.n）会决定判断阈值...
线性回归算法（Linear Regression）
虽然可以根据肉眼观察数据点在坐标系的位置来画出趋势线，但是更恰当的方法是利用LR计算出趋势线的位置和倾斜率。参数说明 下表中的参数为创建模型 CREATE MODEL 语法中 model_parameter 参数的取值，您可以根据当前需求选择对应的参数。...
DBSCAN预测
DBSCAN（Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的聚类算法。它将簇定义为密度相连的点的最大集合。把具有高密度的区域划分为簇，可以在噪声的空间数据集中发现任意形状的聚类。您可以使用DBSCAN...
时序异常检测
本文介绍异常检测算法的概念和时序异常检测的语法。引擎与版本 时序异常检测仅支持时序引擎。无版本要求。使用限制 时序异常检测必须和 SAMPLE BY 语句搭配使用。功能简介 时序异常检测用于检测指定时间线上异常点的值，支持阿里达摩院自研...
算子
上下游Stage间传输数据的方法有如下几种：Broadcast：表示上游Stage中每个计算节点的数据都会复制到所有下游Stage的计算节点。Repartition：表示上游Stage中每个节点的数据会按照固定的规则切分后，再分发到下游Stage的指定计算节点。...
存证交易模型
交易哈希：getTxHash()模型不存储 hash，该方法对交易序列化后计算 hash。Payload 类型 Payload 目前仅支持存证模型，已支持的 Payload 子类如下：ContentOnlyNotaryPayloadDO HashOnlyNotaryPayloadDO LinkNotaryPayloadDO ...
应用场景
图计算中的环检测算法为核心，找到图中闭环连接，帮助金融机构发现抵押物和债权人之间的深层关联关系，从而实现降低风控成本的目的。异常指标监控 交易如电子支付、移动支付发展的同时，也带来了更为严峻的交易安全问题。为防止违法金融...
Python内置资源包
在开发Python计算任务时，通常需要根据业务场景安装如下资源包。以下资源包已经预置至系统内，您在开发代码过程中，只需要在代码开始部分添加 import 资源包名 语句即可，例如 import configparser。内置资源包列表 以下列表列出了Dataphin...
Python内置资源包
在开发Python计算任务时，通常需要根据业务场景安装如下资源包。以下资源包已经预置至系统内，您在开发代码过程中，只需要在代码开始部分添加 import 资源包名 语句即可，例如 import configparser。内置资源包列表 以下列表列出了Dataphin...
XGBoost预测
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预测组件是在开源社区的基础上进行包装，您可以使用该组件对XGBoost训练组件...
使用OpenAPI
调用方式支持情况 调用方式 支持情况 备注 阿里云SDK（推荐）支持 物联网边缘计算SDK支持语言及依赖安装方法请参考 物联网边缘计算SDK。阿里云SDK集成方式说明请参见 阿里云SDK。阿里云CLI 不支持 阿里云CLI调用方式说明，请参见 阿里云CLI...
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...
什么是向量检索服务
超大规模索引构建和检索：引入复合性检索算法，精于工程实现和算法底层优化，低成本实现高效率的检索方法，单片索引可达几十亿的规模。标签+向量检索：在索引算法层实现了“带条件的向量检索”，解决了传统多路归并召回结果不理想的情况，...
人气模型
人气模型是什么 人气模型属于离线计算的模型，是淘宝搜索最基础的排序算法模型。人气模型会计算量化出每个商品的静态质量及受欢迎的程度的值，这个值称之为商品人气分。虽然人气模型来自淘宝搜索业务，但其实这个模型对于其他的搜索场景也...
高斯混合模型预测
算法保留列名 选择算法保留的列名称。参数设置 预测结果列名 预测结果列的列名称。预测详细信息列名 预测详细信息列的列名。组件多线程线程个数 组件多线程的线程个数，默认为1。执行调优 节点个数 与 单个节点内存大小 参数配对使用。取值...
机器学习（MADlib）
图计算模型相关算法如下表：类别 模型/功能 说明 最短路径 所有顶点之间最短路径 计算所有顶点之间的最短路径并保存到指定结果表，根据结果表查找任意起点到任意终点的最短路径。给定顶点到其他之间最短路径 计算给定顶点到其他顶点之间的...
产品简介
大数据专家服务 大数据专家服务（Bigdata Expert Service）是由阿里云大数据专家基于阿里云多年大数据架构、应用、运维、AI算法建模等最佳实践经验及方法论为用户提供全方位的大数据产品技术、咨询服务及售后专家服务运维保障，帮助用户...
API 概览
本文介绍 ACM API 的概要信息，包括 API 列表、获取服务器 IP 的方法、通信协议、请求方法、公共参数、签名算法等。配置管理 API 您可以使用本文档介绍的 API 对应用配置服务进行相关操作。请确保在使用这些接口前，您已充分了解 ACM 产品...
圈选任务数据说明
当算法类型为 回流概率 时，输入数据包含 user_id、item_id 和 phone 字段。当算法类型为 流失预测 时，输入数据包含 user_id 和 phone 字段。待圈选人群特征数据 系统从人群圈选任务关联的策略训练任务的输入数据中自动获取，请确保每天...
功能特性
人工智能平台 PAI 功能集 功能 功能描述 参考文档 AI计算资源管理 灵骏智算资源 灵骏智算资源是阿里云PAI提供的大规模高密度计算资源服务，为您提供高性能AI训练、高性能计算所需的异构计算算力服务，可用于PAI的训练任务。灵骏智算资源...
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