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...
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...
当您访问图片处理服务出现错误时，图片处理服务会将相应的错误码和错误信息返回给您，以帮助您定位与处理问题。图片处理服务错误的响应格式 错误响应的消息体例子：<Error><Code>BadRequest</Code><Message>Input is not base64 decoding....
当您使用文件处理功能出现错误时，会返回相应的错误码和错误信息，帮助您定位与处理问题。错误响应 文件处理功能错误响应的消息体示例如下：<Error><Code>Imm Client</Code><Message>InvalidArgument,The parameter OctreeOption is ...
当用户访问图片处理服务出现错误的时候，图片处理服务会返回给用户相应的错误码和错误信息，以帮助用户定位与处理问题。错误响应 图片处理服务错误响应的消息体示例如下：<Error><Code>BadRequest</Code><Message>Input is not base64 ...
当您使用媒体处理功能出现错误时，会返回相应的错误码和错误信息，帮助您定位与处理问题。错误响应 媒体处理功能错误响应的消息体示例如下：<Error><Code>Imm Client</Code><Message>InvalidArgument,[target]:is required.9D31D05E-FC1C-...
当您使用文档处理功能出现错误时，会返回相应的错误码和错误信息，帮助您定位与处理问题。错误响应 文档处理功能错误响应的消息体示例如下：<Error><Code>Imm Client</Code><Message>InvalidArgument,[target]:is required.9D31D05E-FC1C-...
在模型训练过程中，采用最小二乘法（least squares）估计模型参数，即最小化输出结果与预测值之间的误差平方和。线性回归模型具有简单、易于理解和解释的特点，同时可以通过多项式扩展等方法处理非线性数据，具有较高的泛化能力和预测准确...
MADlib机器学习模块主要解决以下问题：分类/回归问题：提供一系列算法如K最近邻、MLP多层感知神经网络、SVM支持向量机、决策树等算法来解决二元分类/回归问题，集成最小二乘法、GLM广义线性回归、逻辑回归、多项式回归等模型来解决回归问题...
插件简介 MADlib机器学习模块主要解决以下问题：分类、回归问题：提供一系列算法，如K最近邻、MLP多层感知神经网络、SVM支持向量机、决策树等算法来解决二元分类、回归问题，集成最小二乘法、GLM广义线性回归、逻辑回归、多项式回归等模型...
Zookeeper读写数据问题，处理方法请参见 RM处于Standby状态，无法自动恢复Active状态，该如何处理？SUBMITTED：该状态极少遇到，可能原因为Node Update请求太多造成Capacity Scheduler内部抢锁堵塞，通常发生在大规模集群，需优化相关流程...
huber：最小二乘法和最小一乘法结合使用。max_depth 树的最大深度。默认值为7。说明 如果设置为-1，则表示不对树的深度做限制。但为防止过拟合，建议合理设置该值。random_state 随机状态。通常为正整数，默认值为1。示例 模型创建与模型离...
最小实例数 能保证有最小数量的实例处理您的业务问题，当您的实例因为某些意外因素被直接释放后，弹性伸缩组也会为您补充实例，满足最小数量。调整规则。配置规则后，您可以通过观察一段时间的指标和伸缩活动记录，适量地调整规则的配置...
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 ...
当斑马柱状图接口请求失败时 数据接口请求失败时（请求失败的情况可能是：网络问题或接口报错等）返回并经过过滤器处理后抛出的事件，同时抛出处理后的JSON格式的数据。具体数据示例请参见画布编辑器中组件右侧配置面板 数据 页签的 数据...
only问题的排查与处理方法 集群负载不均问题的分析方法及解决方案 通过手动迁移shard均匀分布热点数据的解决方案 指标含义与异常处理建议 fielddata内存使用率高问题的排查与处理方法 重启变更报错：集群状态不健康或存在close索引，不能...
三、数据使用过程中涉及的合作方及转移、公开个人信息（一）数据使用过程中涉及的合作方 1、基本原则 我们与合作方合作时，将遵守以下原则：1)合法正当与最小必要原则：数据处理应当具有合法性基础，具有正当的目的，并以实现处理目的最小...
本文为您介绍 云备份 使用中数据库备份常见的问题以及对应的解决办法。MySQL数据库实例状态显示为 未激活，如何处理？您注册数据库时输入的 数据库用户名 不正确、权限不足或者 密码 错误，确认用户名和密码正确后，请为该备份账号添加足够...
本文为您介绍 云备份 使用中数据库备份常见的问题以及对应的解决办法。MySQL数据库实例状态显示为 未激活，如何处理？您注册数据库时输入的 数据库用户名 不正确、权限不足或者 密码 错误，确认用户名和密码正确后，请为该备份账号添加足够...
} 常见问题 读取二级索引时报错OTSErrorMsg:Disallow read index table in building base state 使用SDK时出现Validate PK size fail异常 使用SDK时出现Validate PK name fail异常 相关文档 当日常业务中有非主键列查询、多列组合查询、...
[回到顶部]T 同比上升/下降%（与上小时）若β为最近N分钟的数据（可选择为平均值、总和、最大值和最小值），α为上小时最近N分钟的数据，与上小时同比为β与α做比较。同比上升/下降%（与昨日）若β为最近N分钟的数据（可选择为平均值、...
[回到顶部]T 同比上升/下降%（与上小时）若β为最近N分钟的数据（可选择为平均值、总和、最大值和最小值），α为上小时最近N分钟的数据，与上小时同比为β与α做比较。同比上升/下降%（与昨日）若β为最近N分钟的数据（可选择为平均值、...
threshold"：与相邻样本的最小垂直距离。distance"：相邻极大值之间的最短距离。sortColIdx：必选。bigint类型。用来排序的数值列的序号。valueColIdx：必选。bigint类型。被排序的数值列的序号。sortCol：必选。double类型。用来排序的...
[回到顶部]T 同比上升/下降%（与上小时）若β为最近N分钟的数据（可选择为平均值、总和、最大值和最小值），α为上小时最近N分钟的数据，与上小时同比为β与α做比较。同比上升/下降%（与昨日）若β为最近N分钟的数据（可选择为平均值、...
[回到顶部]T 同比上升/下降%（与上小时）若β为最近N分钟的数据（可选择为平均值、总和、最大值和最小值），α为上小时最近N分钟的数据，与上小时同比为β与α做比较。同比上升/下降%（与昨日）若β为最近N分钟的数据（可选择为平均值、...
本文是iOS客户端SDK 集成说明文档。1.概述 官网 SDK&Demo下载 后进行解压,解压后包含：SDK&Demo下载 IDaaSDoraemonSDK.framework（安全认证静态库）具体认证服务SDK 2.前期准备 2.1 准备工作 如果应用开启了手机号认证服务,请确保终端设备...
步骤二：配置容器 在 容器配置 页签中，配置容器的镜像与资源、端口、环境变量、健康检查、生命周期、数据卷等。说明 在 容器配置 页签上方，单击 添加容器 为应用的Pod设置多个容器。在 基本配置 区域，完成容器的基本配置。配置项 描述 ...
请求比例T=100/恢复阶段数N，则第一阶段请求比例为T，第二阶段为2T，直到100%。例如恢复阶段数为3，每步最小通过数目为5，则三个阶段分别按照33%、67%和100%的比例放入请求，当每阶段的请求数目大于等于5时进行检查，若请求的指标未超阈值...
云原生多模数据库 Lindorm 内含宽表引擎、时序引擎、搜索引擎、文件引擎、计算引擎和流引擎，兼容HBase/Cassandra/S3、OpenTSDB、Solr、HDFS、Kafka等多种开源标准接口，同时提供SQL查询、时序处理、文本检索分析等能力。为应对动态变化的...
相对NLP基础服务1.0、2.0，NLP自然语言处理 主要有如下内容更新：NLP自然语言处理调整为5大分类，基础文本服务、电商行业能力、对话智能服务、通用行业能力、医疗行业能力。原NLP自学习平台预训练模型调整到电商行业能力、通用行业能力中，...
参数 说明 最小值 Y轴的最小值，支持自定义输入，也支持系统选择 数据最小值，取数据中的最小值。最大值 Y轴的最大值，支持自定义输入，也支持系统选择 数据最大值，取数据中的最大值。轴线：条形图的Y轴轴线样式，包括线的形状、线的粗细...
分批发布过程中如果出现故障，则可以及时终止并回退，待问题修复后重新发布。应用进行分批发布时，应用内的实例数会平均分配到每个批次进行部署，即按相同的节点数量分为多次发布，并且您可以在每个批次之间选择手动或自动审核。如果无法...
请求比例T=100/恢复阶段数N，则第一阶段请求比例为T，第二阶段为2T，直到100%。例如恢复阶段数为3，每步最小通过数目为5，则三个阶段分别按照33%、67%和100%的比例放入请求，当每阶段的请求数目大于等于5时进行检查，若请求的指标未超阈值...
旨在从冗长、重复的文本序列中抽取、精炼或总结出要点信息，实现各类文本生成任务，包括文本摘要生成、新闻标题生成、文案生成、问题生成、作文生成和古诗生成等。前提条件 在开始执行操作前，请确认您已完成以下准备工作。已开通PAI...
合约互相调用过程中的异常处理 如果在合约相互调用过程中出现异常，处理规则如下：A->B，B 执行过程中出现异常，那么 B 造成的一切世界状态变化都不会生效，A 不受影响。A->B，如果在调用 B 之后 A 合约出现异常，A 合约造成的一切世界状态...
背景信息 灰度发布又名金丝雀发布，在原有部署版本可用的情况下，同时部署新版本应用作为金丝雀，测试新版本的性能，在保证整体系统稳定的情况下，帮助您尽早发现问题和修复问题。应用进行灰度发布时，为了保证应用稳定性，您可以自定义...
在处理大型数据集或需要快速访问和检索数据的场景（数据库查询优化、机器学习和数据挖掘、图像和视频检索、空间数据查询等）中，创建向量索引是加速向量检索的有效方式，可以提高查询性能、加速数据分析和优化搜索任务，从而提高系统的效率...
如果您有额外的镜像需求或者问题，请加入钉钉群33605007047进行咨询。您还可以填写私有镜像。填写的格式为 domainname/namespace/imagename:tag。选择镜像拉取策略 ACK支持以下三种镜像拉取策略（imagePullPolicy）：优先使用本地镜像...
问题处理 如果发生冲突导致合并失败，可尝试先合并一次目标分支，例如当从 source_branch 合并到 target_branch 时产生冲突，可尝试使用以下方法解决：git fetch#更新代码 git checkout source_branch#这里的 source_branch 指来源分支，...
最小值：坐标轴刻度最小值，默认值为 数据最小值，表示取数据在该轴上的最小值作为最小刻度。不设置时会自动计算最小值保证坐标轴刻度的均匀分布。最大值：坐标轴刻度最大值，默认值为 数据最大值，表示取数据在该轴上的最大值作为最大刻度...