什么是类目预测 搜索引擎效果优化在查询意图理解阶段有语义理解、命名实体识别、词权重分析、拼写纠错等手段，在排序阶段有文本相关度、人气模型、类目预测等手段。通过配置查询分析策略和调整排序公式，搜索效果优化有很大的提升空间，再...
通知管理 通知管理 支持通知渠道动态分派、告警级别提升、接收组管理、渠道日历设置、值班表设置、渠道额度控制。不支持。常用渠道 支持短信、语音、钉钉、邮件、WebHook、阿里云消息中心等通知渠道。其中通过WebHook，还支持企业微信、飞...
控制策略执行规则是什么？如果您添加的多条控制策略关联了同一主机或用户，在运维资产时，控制策略仅会生效一条，且优先级高的，优先执行。如果控制策略优先级相同，则会按照控制策略创建的先后顺序执行。如果您需要修改控制策略，具体操作...
{"counter":{"numbers":{"textStyle":{"color":"#18F8B8"/将要修改的数据颜色 } } } }:{"counter":{"numbers":{"textStyle":{"color":"#00C0FF"} } } } 如果您想查看 动态控制组件样式 的详细方法，请参见：如何动态控制组件样式。...
SmartMetrics的Holiday功能支持配置定制化事件，提高动态基线告警的准确率。本文介绍如何配置Holiday。背景信息 SmartMetrics能够自动捕捉指标的季节性特征，包括以一周、一天、几小时为周期的规律性特征，并依据这些特征对未来一段时间内...
SmartMetrics的Holiday功能支持配置定制化事件，提高动态基线告警的准确率。本文介绍如何配置Holiday。背景信息 SmartMetrics能够自动捕捉指标的季节性特征，包括以一周、一天、几小时为周期的规律性特征，并依据这些特征对未来一段时间内...
ALS矩阵分解算法会将矩阵A分解为两个矩阵（矩阵X和矩阵Y）相乘。矩阵A=矩阵X*矩阵Y的转秩 矩阵X的列和矩阵Y的行可以称为ALS因子。假设有3个因子（性格、教育程度及爱好），则矩阵A经过ALS分解得到的矩阵X如下。矩阵A经过ALS分解得到的矩阵Y...
奇异值分解（Singular Value Decomposition）是线性代数中一种重要的矩阵分解，是矩阵分析中正规矩阵求对角化的推广。在信号处理、统计学等领域有重要应用。背景信息 奇异值分解的公式为 X=U S V’。参数配置 您可以使用以下任意一种方式，...
新生成的动态基线指标和原始指标是什么关系？新生成的指标保存在用户专属的Smart Metrics集群中。原始指标的原始值，也会实时的保存在Smart Metrics集群中。如何查询动态基线？创建任务后，每个用户将生成独立的Smart Metrics集群，名称为 ...
新生成的动态基线指标和原始指标是什么关系？新生成的指标保存在用户专属的 SmartMetrics 集群中。原始指标的原始值，也会实时的保存在 SmartMetrics 集群中。如何查询动态基线？创建任务后，每个用户将生成独立的 SmartMetrics 集群，名称...
条件随机场预测是基于linearCRF在线预测模型的算法组件，主要应用于处理序列标注问题。本文为您介绍条件随机场预测算法组件的参数配置和使用示例。参数配置 Designer 支持通过可视化方式配置组件参数。参数 描述 请选择ID列 样本以N元组的...
本文介绍如何使用Lindorm AI引擎进行时序预测。背景信息 精准的时序预测是电商、物流、交通、旅游等业务的核心需求和基础能力。不同的场景一般涉及不同的预测标的，对预测的时间维度也有不同的要求。时序预测可以在涵盖各种场景的同时，...
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...
预测输出字段说明：预测类型 predict_result predict_detail predict_score 二分类 预测标签 预测概率矩阵 预测标签的概率 多分类 预测标签 预测概率矩阵 预测标签的概率 回归-回归值 组件截图 二、参数说明 字段设置 参数名称 参数说明 ...
您可以使用文本摘要预测组件，对已训练好的文本摘要模型进行测试，并根据预测结果评估模型的推理效果。本文为您介绍文本摘要预测组件的配置方法。前提条件 已开通OSS并完成授权，详情请参见 开通OSS服务 和 云产品依赖与授权：Designer。...
您可以使用岭回归预测组件做数值型变量的预测，包括房价预测、销售量预测、湿度预测等。本文为您介绍岭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 岭回归是一种专用于共线性数据分析的有偏估计...
Lasso回归预测组件支持稀疏、稠密两种数据格式。您可以使用该组件做一些数值型变量的预测，比如贷款额度预测、温度预测等。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...
说明 RAM用户登录RDS控制台后，控制台会提示“您没有指定资源的操作权限，请先对资源进行授权操作。请关掉该错误提示。出现该错误提示的原因是控制台默认展示所有资源，而当前RAM用户并没有查看所有资源的权限，所以会报错。
调用PauseCampaign暂停指定实例下指定ID对应的预测式外呼活动。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。调试 授权信息 当前API暂无授权信息透出。...
调用ResumeCampaign恢复指定实例下指定ID对应的预测式外呼活动。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。调试 授权信息 当前API暂无授权信息透出。...
调用SubmitCampaign启动指定实例下指定ID对应的预测式外呼活动。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。调试 授权信息 当前API暂无授权信息透出。...
调用AbortCampaign终止指定实例下指定活动ID对应的预测式外呼活动。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。调试 授权信息 当前API暂无授权信息透出...
可视化配置参数【输入桩配置】输入桩（从左到右）限制数据类型 建议上游组件 是否必选 预测输入模型 无 标准化训练 是 预测输入数据 数值类型 读数据表 读CSV文件 是【右侧参数表单】页签 参数 描述 参数设置 输出结果列列名数组 可选，...
使用归一化训练的模型，对数据进行归一化批预测。使用限制 支持的计算引擎为MaxCompute和Flink。算法简介 将数据归一到minValue和maxValue之间，value最终结果为(value-min)/(max-min)*(maxValue-minValue)+minValue，最终结果的范围为...
可视化配置参数【输入桩配置】输入桩（从左到右）限制数据类型 建议上游组件 是否必选 预测输入模型 无 缺失值填充训练 是 预测输入数据 数值类型 读数据表 读CSV文件 是【右侧参数表单】页签 参数 描述 参数设置 输出结果列列名数组 新...
K近邻算法进行分类的原理是针对预测表的每行数据，从训练表中选择与其距离最近的K条记录，将这K条记录中类别数量最多的类，作为该行的类别。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置K近邻组件参数。方式一：可视化方式 在 Designer 工作...
您可以使用该组件对生成的机器阅读理解训练模型进行离线预测。本文为您介绍该组件的参数配置和使用示例。使用限制 支持运行的计算资源为DLC。可视化配置组件参数 输入桩 输入桩（从左到右）限制数据类型 建议上游组件 是否必选 输入保存的...
背景信息 该工作流首先对一份真实电商的4月份和5月份数据进行模型训练并生成预测模型，然后通过6月份的购物数据对该预测模型进行评估，最终选择最优的模型，并将其部署为EAS服务供业务方调用。重要 本工作流使用的数据为真实电商脱敏数据，...
访问控制RAM（Resource Access Management）是阿里云提供的管理用户身份与资源访问权限的服务。功能特性 统一管理访问身份及权限 集中式访问控制 集中管理RAM用户：管理每个RAM用户及其登录密码或访问密钥，为RAM用户绑定多因素认证MFA...
配置自动重试规则 流量控制规则 场景说明 流量是随机、不可预测的，可能就在某一时间会出现流量洪峰，例如双十一零点的场景。然而系统的容量总是有限的，如果突如其来的流量超过了系统的承受能力，就可能会导致请求处理堆积、堆积的请求...
金融类场景：贷款发放预测、金融风险控制、股票走势预测或黄金价格预测。社交网络服务关系挖掘场景：微博粉丝领袖分析或社交关系链分析。文本类场景：新闻分类、关键词提取、文章摘要或文本内容分析。非结构化数据处理场景：图片分类或图片...
本文介绍阿里云图数据库GDB产品动态及对应的文档。2022年 功能名称 功能概述 发布时间 相关文档 GDB AutoML 阿里云图数据库自动机器学习（Graph Database Auto Machine Learning，简称GDB AutoML）是一个面向企业和个人开发者的机器学习...
阿里云呼叫中心的预测式外呼，通过AI预测，全自动控制外呼节奏，在满足呼损要求的前提下，最大可能的提升坐席通话效率。根据某银行催收业务的使用效果看，相比较其他预测式外呼系统，坐席效率提升 50%，人力成本降低 50%。创建任务 任务是...
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，建立一个能模仿真实系统行为的模型，用当前可测量的系统的输入和输出预测系统设计智能控制器，辨识完成模型，可通过控制流程中的DT-MPC组件对系统智能控制；工业数据建模...
横向预测输出字段说明：预测类型 predict_result predict_detail predict_score 二分类 预测标签 预测概率矩阵 预测标签的概率 多分类 预测标签 预测概率矩阵 预测标签的概率 回归-回归值 聚类 簇序号-组件截图 二、参数说明 参数名称 参数...
5 1~100 变量操作 变量是否参与MPC控制 开 开 关 MV变量及参数-控制参数 参数名 描述 默认值 范围 平滑因子 平滑因子越大，该变量的变化率越小 1 1e-6~1e6 控制增量上限 相邻周期控制增量上限 1 0~1e7 控制增量下限 相邻周期控制增量下限-1...
本文以水箱为研究对象，阐述如何运用AICS的系统模型辨识和DT-MPC功能，将一个单入单出的积分过程控制稳定。背景介绍 积分环节是流程行业生产中常见的动态过程。积分环节过程的特点是，当过程的所有MV为常数时，过程的CV不会到达一个稳态值...
在阿里云控制台，输入移动设备端显示的动态验证码，单击 下一步，完成绑定。说明 移动设备端的阿里云应用会显示您当前账号的动态验证码，每30秒更新一次。后续步骤 绑定多因素认证设备后，阿里云账号再次登录阿里云时，系统将要求输入两层...
AHPA可以根据历史数据进行学习和分析，提前预测未来的资源需求，并据此动态调整Pod副本数量，确保在业务高峰到来之前完成资源的扩容和预热操作，从而提高系统的响应速度和稳定性。同时，当预测到业务低谷时，也会适时缩容以节省资源成本。...
AHPA可以根据历史数据进行学习和分析，提前预测未来的资源需求，并据此动态调整Pod副本数量，确保在业务高峰到来之前完成资源的扩容和预热操作，从而提高系统的响应速度和稳定性。同时，当预测到业务低谷时，也会适时缩容以节省资源成本。...