阿里云人工智能平台PAI（Platform For AI），提供一站式的机器学习解决方案。本文为您介绍什么是人工智能平台PAI。什么是机器学习 机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识、统计学知识、近似理论知识和复杂算法知识，它使用计算机...
有监督 有监督的学习是从标签化训练数据集中推断出函数或模型的机器学习任务。日志常量 日志往往由程序中的 logging 语句或者 print 语句产生。例如 connect mysql server,latency 212ms 日志可能是通过日志输出语句 logging.info("connect...
该模式不需要训练机器学习什么是异常，机器学习算法将自动检测数据中的异常或异常模式。监督机器学习包括Regression和Classification等场景，使用分类和回归算法解决非常复杂的问题。该模式需要一定的数据训练预测任务，然后使用训练出来的...
在机器学习方面，MADlib除提供数理统计通用函数/存储过程之外，还提供一系列比较经典的监督/非监督学习算法库。说明 AnalyticDB PostgreSQL版 MADlib机器学习的函数库版本为madlib 1.16，且暂不支持XGBoost、lightGBM、GBDT等函数。MADlib...
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维度空间中，构建一个超平面或者一系列的超平面，可以用于分类、回归或者别的任务。直观地看，借助超平面去...
在机器学习方面，MADlib除提供数理统计通用函数、存储过程之外，还提供一系列比较经典的监督、非监督学习算法库。前提条件 RDS PostgreSQL实例版本满足以下要求：实例大版本为PostgreSQL 12、11。实例内核小版本为20230830或以上。重要 ...
背景信息 Pai-Megatron-Patch工具是阿里云机器学习平台PAI算法团队研发，基于阿里云智算服务PAI-灵骏平台的大模型最佳实践解决方案配套工具，旨在帮助大模型开发者快速上手灵骏产品，完成大语言模型（LLM）的高效分布式训练，有监督指令...
Elasticsearch（简称ES）机器学习是一种利用机器学习技术对ES数据进行分析和预测的工具和框架。NLP在ES中的应用，使得ES具备了情感分析、实体识别、文本分类和QA问答等机器学习能力，可以提升ES搜索体验能力和降低ES使用难度。本文介绍机器...
One-Class SVM异常检测 该组件与传统SVM不同，是一种非监督的学习算法。您可以使用One-Class SVM异常检测通过学习边界对异常点进行预测。自然语言处理 文本摘要预测 该组件旨在从冗长、重复的文本序列中抽取、精炼或总结出其中的要点信息，...
机器学习：监督学习、无监督学习和分类算法（例如决策树、SVM）。自然语言处理：基于大数据的训练和预测。基于语料库构建单词同现矩阵，频繁项集数据挖掘、重复文档检测等。广告推荐：用户单击（CTR）和购买行为（CVR）预测。MapReduce流程...
Istio Istio 是一个 Service Mesh 开源项目，是完整的非侵入式的微服务治理解决方案。Istio 提供一种简单的方式来为已部署的服务建立网络，该网络具有负载均衡、服务间认证、监控等功能，而不需要对服务的代码做任何改动。[回到顶部]J ...
本文介绍与文字文档Shape相关的API。InlineShapes ...语法 表达式.ActiveDocument.Shapes.Item(Index).IncrementLeft(Increment)表达式：文档类型应用对象 参数 属性 数据类型 是否必填 描述 Increment Number 是 指定非嵌入式图形...
如果找到一个匹配并且 pattern 含有带括号的子表达式，那么结果是一个文本数组，其中第 n 个元素是与 pattern 的第 n 个圆括号子表达式匹配的子串（“非捕获”圆括号不计入在内，详见下文）。flags 参数是一个可选的文本字符串，它包含零个...
功能简介 OCR文档自学习，是面向“无算法基础”的企业与个人开发者用户，通过全流程可视化操作，支持用户完成模板配置、数据处理&标注、模型构建&训练、部署发布等操作的一站式工具平台。本平台采用少样本训练、智能预标注，视觉-语义联合...
功能简介 OCR文档自学习，是面向“无算法基础”的企业与个人开发者用户，通过全流程可视化操作，支持用户完成模板配置、数据处理&标注、模型构建&训练、部署发布等操作的一站式工具平台。本平台采用少样本训练、智能预标注，视觉-语义联合...
简介 一个值表达式是下列之一：一个常量或文字值 一个列引用 在一个函数定义体或预备语句中的一个位置参数引用 一个下标表达式 一个域选择表达式 一个操作符调用 一个函数调用 一个聚集表达式 一个窗口函数调用 一个类型转换 一个排序规则...
目前支持的四种凭证类型如下：验证方式 说明 交互式配置凭证（快速）非交互式配置凭证 AK 使用AccessKey ID/Secret访问。配置AccessKey凭证 配置AccessKey凭证 StsToken 使用STS Token访问。配置STS Token凭证 配置STS Token凭证 ...
} 转换为非嵌入式图形对象 将嵌入式图形对象转换为非嵌入式图形对象。语法 表达式.ActiveDocument.InlineShapes.Item(Index).ConvertToShape()表达式：文档类型应用对象 示例 async function example(){ await instance.ready();const app=...
命令格式 该命令有交互式和非交互式两种用法。交互式用法允许您在使用命令前，通过配置文件完成相关配置项。命令使用过程中，ossutil将直接读取配置文件中的配置。而非交互式用法则需要您在使用命令时，通过选项来指定需要的配置项。相比非...
比特序 说明 0 是否是交互式广播，0：非交互式，1：交互式。非交互式广播填0 2~1 蓝牙广播规范版本，目前为 0b00 7~3 保留将来使用，全部填0 Random 和 Digest 用于表示设备的身份。定义Random是3字节的随机字节，必须采用真随机算法，可以...
非交互式配置凭证过程中，您需要指定配置名称和凭证类型之外，还需指定对应凭证所需的鉴权信息。该配置方式将直接更改配置文件内容，且不对凭证有效性进行校验。简介 非交互式配置使用 configure 命令下的 set 子命令来配置凭证，其命令...
Istio Istio Istio 是一个 Service Mesh 开源项目，是完整的非侵入式的微服务治理解决方案。Istio 提供一种简单的方式来为已部署的服务建立网络，该网络具有负载均衡、服务间认证、监控等功能，而不需要对服务的代码做任何改动。边车 ...
创建表 导入数据 通用数据开发 ② Designer 支持大规模分布式的传统机器学习、深度学习、强化学习训练，支持流批一体训练，该子模块封装了上百种机器学习算法，您可以拖拽式建模、自动调参，从而无编程玩转人工智能。Designer概述 ③ ...
avg(c1)2.000000 bit_and(bigint)对BIGINT类型表达式中的非空值执行按位与运算。bit_and(c1)0 bit_and(int)对INT类型表达式中的非空值执行按位与运算。bit_and(c1)0 bit_or(bigint)对BIGINT类型表达式中的非空值执行按位或运算。bit_or(c1)...
配置分区表达式 数据质量通过分区表达式来确定需要配置的规则：如果您的检查对象为非分区表，可以配置分区表达式为 NOTAPARTITIONTABLE。如果您的检查对象为分区表，可以配置为业务日期的表达式（例如$[yyyymmdd-1]）。说明 数据质量规则中...
什么是AutoML AutoML是PAI产品的机器学习增强型服务，集成了多种PAI平台支持的算法和分布式计算资源，支持多种方式访问。在模型超参调优领域，它可以帮助您自动寻找最优化超参值，大幅提高模型调优效率。AutoML工作原理 AutoML实现自动化...
主动防御通过无监督学习的方式，对域名的访问流量进行深度学习，并根据机器学习算法模型为不同访问请求打分，标记正常分值。在请求分值的基础上，主动防御能够定义域名的正常访问流量基线，并基于此生成定制化的安全策略。通过将流量分层的...
功能简介 自学习模型生产平台，简称自学习，是基于阿里巴巴视觉智能技术实践经验，面向AI...自学习平台基于达摩院的图像算法积累，结合AutoML、自监督和迁移学习等技术，能够基于较少的数据构建高效的模型，获得出色的算法效果和运行性能。
梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Trees)二分类，是经典的基于梯度提升（Gradient Boosting）的有监督学习模型，可以用来解决二分类问题。支持计算资源 支持的计算引擎为MaxCompute。算法简介 梯度提升决策树(Gradient Boosting ...
强化学习成为补充传统监督学习的强大范式。然而，在目前的数据驱动的智能应用中，数据、特征和模型仍处于割裂状态。首先，数据工程师通过手工编写流程进行数据清洗和数据集成；然后，算法工程师通过自定义的特征工程流程、模型训练脚本以及...
机器学习常见问题 机器学习功能的逻辑是什么？机器学习的挖掘规则是，在不同会话中，如果一个类似的问题被问次数>=3 次，则该问题会被机器人挖掘显示在机器学习页面。机器学习里的数据什么时候更新？机器学习里的数据需要 T+1 天后更新。为...
操作指南 快速入门 创建云电脑的同时将云电脑分配给用户 先创建云电脑和用户，再将云电脑分配给用户 云电脑安全策略 云电脑防截屏和水印 设置登录方式管控策略 设置磁盘映射和剪贴板策略 引导式教学 您可以跟随教学，一步一步地学习如何...
基于MaxCompute的数据仓库能力，您可以与阿里云其他产品集成，实现可视化开发、数据存储、数据迁移、机器学习、业务决策等能力，构建满足实际业务需求的解决方案。本文为您介绍支持与MaxCompute集成的各阿里云产品信息。MaxCompute支持集成...
量化收益 开发人员学习成本降低 92%应用开发效率提升 80%运维人力成本节省 90%非量化收益 对突发业务支撑能力带来的营业额提升 弹性扩容对资源的节省 保证合规性和系统高可用性 员工体验的提升 南京银行 业务挑战 在新兴互联网技术的冲击下...
旨在面向 SaaS 提供标准化、可重用的金融服务以及开放式的编程接口，帮助金融机构快速构建存贷汇、互金等各类业务产品，同时对上层应用屏蔽分布式架构中的技术复杂性，降低分布式转型的学习曲线，提升分布式转型速度。方案架构 以客户关系...
企业级分布式应用服务EDAS（Enterprise Distributed Application Service）是一个应用托管和微服务管理的云原生PaaS平台，提供应用开发、部署、监控、运维等全栈式解决方案，同时支持Spring Cloud和Apache Dubbo（以下简称Dubbo）等微服务...
陡峭的学习曲线，复杂的环境搭建，是不是让你望而却步？9月6日，看看 EDAS 为你带来了什么。2022-09-06 EDAS 3.0微服务测试最佳实践 微服务应用上云已经是趋势所在，在微服务和云原生的背景下，阿里云已经提供了一站式微服务应用托管方案，...
为什么选择文档智能 企业数据大多数都以文本、图片、扫描件、电子表格、在线文档、邮件等文档的形式存在，难以流通和处理，大量有价值的信息都被锁定在非结构化的文档中，无法充分发挥出数据价值。文档智能深度融合文字识别、自然语言处理...
1.什么是交互式翻译？交互式翻译：Interactive machine translation。根据译员录入的翻译，动态提供后续的翻译，人和MT共同完成一句话的翻译。2.功能介绍 初始灰色字：最初，当译员未输入任何字符时，显示的灰色字为TM 或 MT结果。蓝色字：...
在EDAS控制台中，已经无缝集成了阿里巴巴的分布式任务调度系统SchedulerX作为核心组件，以实现高效的任务调度管理功能。本文将介绍如何在您的Spring Cloud应用中使用SchedulerX实现任务调度，并部署到EDAS中，实现一个 简单Job单机版 的...