FAQ1：部署及收费 阿里云 IDaaS CIAM 有哪些版本？...使用的什么加密算法？账号存储时，根据字段的敏感性不同，分别采用了不同的加密算法，部分举例：密码加密算法：SHA256+salt 邮箱加密算法：AES/KMS 网络传输加密：HTTPS，SSL
它能通过一定的算法将k个原始数据块计算出m个冗余数据块，只要在这 k+m 个数据块中选择任意k个数据块就能计算得到所有的原始数据。当 k=4，m=2 时，在存储效率上等价于1.5副本，并可以允许最多2个数据块损坏。因此纠删码相比于多副本，可以...
内积度量常见于搜索推荐场景，通常而言，是否使用内积测量取决于算法是否使用内积模型。内积度量的计算公式如下：向量检索算法的选择 向量检索算法 优势 劣势 场景 量化聚类（Quantized Clustering）CPU、内存资源占用较低 召回率较HNSW低 ...
删除了一些不安全的加密算法，增加了更强大的密钥交换算法和加密算法，减少了握手过程的延迟，还提供了更好的前向保密和身份验证机制。对安全性要求较高、希望获得更好性能和隐私保护的场景，如金融机构、大型互联网公司、政府机构等。...
对于几乎所有的互联网企业，对于识别、追踪用户身份都有强烈的需求，精准识别用户身份后，就可以收集用户个性化的行为、身份数据，比如用户浏览了什么商品，看了什么视频，去了哪个餐厅等等，从而可以对搜索，广告，推荐等等场景做出精准、...
相关问题 我未申领过今年的20张免费证书，为什么SSL证书服务提示我无法领取免费证书？企业在本年度已经领取过免费证书 同一实名认证用户在不同阿里云账号中的免费SSL证书是否可以共用？我申领了今年的20张免费证书，如何查看免费证书的使用...
本文介绍有关SQL性能相关的常见问题。Flink全托管如何拆分SQL作业节点？Group Aggregate优化技巧有哪些？TopN优化技巧有哪些？有哪些高效去重方案？在使用内置函数时，需要注意什么？Flink全托管如何拆分SQL作业节点？在 作业运维 页面，...
第二轮为精排，对粗排的结果做更精细筛选-人气模型——量化出每个商品的静态质量及受欢迎的程度的值，不断训练统计形成人气分，构建更精细化的排序模型，精准命中搜索需求 下拉提示 在用户输入查询词的过程中，智能推荐候选query，帮助用户...
更多信息，请参见 什么是日志服务告警。功能优势 支持海量实体指标的智能异常检测，您无需关注具体的告警规则，通过简单的设置即可巡检各种异常。智能化地分析和挖掘非结构化文本日志，自动发现异常模式。支持您对算法产生的结果进行标注，...
作业配置优化推荐方案 资源优化技巧 VVP中限制了JobManager和TaskManager的CPU的实际使用大小，配置了多少个CPU，最大就只能使用多少个CPU。因此在资源优化时，建议：作业并发大时：在作业的 部署详情 页签的 资源配置 中，增加JobManager...
功能描述 猫鼠识别能力基于视觉AI算法、物联网、大数据分析技术，猫鼠识别能力可以检测出场景中是否有猫、老鼠等动物，实现实时预警。说明 您可以进入 在线咨询 获取在线人工帮助。当前能力可在视觉智能开放平台有完整的免费产品体验，您...
每一次新建或修改告警规则时，都推荐您使用 告警数预测 功能，该功能通过算法对历史数据进行分析，对选定时间段内进行告警数预测，方便您调整阈值。更多信息，请参见 告警数预测功能说明。设置 通知策略 和 高级告警设置。参数 说明 通知...
每一次新建或修改告警规则时，都推荐您使用 告警数预测 功能，该功能通过算法对历史数据进行分析，对选定时间段内进行告警数预测，方便您调整阈值。更多信息，请参见 告警数预测功能说明。设置 通知策略 和 高级告警设置。参数 说明 通知...
每一次新建或修改告警规则时，都推荐您使用 告警数预测 功能，该功能通过算法对历史数据进行分析，对选定时间段内进行告警数预测，方便您调整阈值。更多信息，请参见 告警数预测功能说明。设置 告警通知 和 高级告警设置。参数 说明 告警...
在传统的优化处理中，这一过程一般完全依赖人力驱动，常常会暴露出两个方面的严重不足：T1过于偏后，即异常发现不及时、响应不及时，即使发现时，问题可能已堆积多时，已处在故障的边缘。T2-T1所代表的处理时间过长，一方面严重影响用户...
推荐使用上海地域的OSS链接，对于文件在本地或者非上海地域OSS链接的情况，请参见 文件URL处理。说明 对于该接口，系统会自动将OSS链接地址转成内网地址然后再下载文件，所以调用该接口并不会产生OSS流量计费。Tasks.N.ImageData String 否...
推荐算法定制 案例名称 描述 特征工程 介绍推荐算法定制生成的特征工程。DSSM向量召回 介绍推荐解决方案中生成的DSSM（Deep Structured Semantic Model）向量召回。排序 介绍推荐解决方案-排序的实现方法。基于etrec的U2I2I召回 介绍推荐...
选型建议 行业运营版：建议想要补全推荐算法能力，希望便捷快速的上手使用，同时不需要有过多算法调参能力的客户使用。我们有丰富的运营工具可以供运营与业务人员方便的进行策略效果调优。算法配置版：建议想要补全或增强推荐算法能力，...
在工作流列表，选择推荐算法-商品推荐工作流，单击 进入工作流。系统根据预置的模板，自动构建工作流，如下图所示。区域 描述 ① 根据关联规则生成推荐列表。将7月份之前的购物行为作为数据源，先通过SQL脚本获取用户购买行为数据，再使用...
评审人推荐 评审人推荐算法主要基于以下条件衡量分析：文件特征：评审人评审过同一个文件或同一个目录下的文件；评论特征：评审人评论过同一个文件或同一个目录下的文件；分支特征：评审人参与过同一个目标分支的评审；历史评审人特征：...
面向AIGC中文文生图模型的WebUI使用 AI个人写真 推荐算法定制概述 推荐解决方案综述 灵骏智算资源组使用指南 智能文创解决方案 智能货柜商品分析解决方案 机器阅读理解解决方案 多模态检索解决方案 工业质检解决方案 图像内容风控解决方案 ...
本文的目标：提供一份公开数据集，用户可按照文档一步步体验PAI-REC推荐算法定制的召回、特征工程、精排等关键功能的配置，生成代码并部署代码到 DataWorks 上面。同时我们提供补数的流程图，方便用户按照顺序执行补数任务。1.克隆公开数据...
二、评估指标 一般从业务提升角度来讲，使用推荐算法的目的为：1、从海量商品中，聚焦到每个用户，千人千面的筛选出符合每个用户喜好的个性化内容，以提高用户浏览意愿；2、推荐用户感兴趣的商品，提高用户浏览粘度，避免用户因看不到感...
在获取推荐结果的同时，我们也会返回推荐的原因，这有助于您更好的理解推荐算法的原理，并校验推荐结果是否符合您的业务诉求。例如：常见的推荐原因有热门物品推荐、新品推荐、根据用户历史行为推荐、用户偏好品牌/店铺/标签/频道/作者/...
利用 Bandit 算法设计的推荐算法可以较好地解决上述问题。根据是否考虑上下文特征，Bandit算法分为context-free bandit和contextual bandit两大类。算法伪代码（single-play bandit algorithm）：与传统方法的区别：每个候选商品学习一个...
资源负载评估 此部分展示了针对目标资源的负载情况云监控智能算法给出的评估结果。根据资源水位情况不同，将目标资源划归为高负载、正常和低负载三个类别。说明 部分资源可能由于数据不足无法判定，从而被归为未知类别。目前仅云服务器ECS...
为了降低阿里云用户应用深度学习解决推荐问题的难度，PAI推出了EasyRec算法包，包含DeepFM、DIN、MultiTower及DSSM等经典推荐排序和召回算法，可以帮助您在PAI平台上快速训练推荐算法模型、验证模型效果及部署模型，详情请参见 使用EasyRec...
系统会基于智能算法给出节省计划的购买水位，通常情况下节省计划的水位无需覆盖全部的按量付费金额，算法会根据您在阿里云的折扣给出具体的方案。优化方案：在“优化方案”部分，会展示建议的优化执行方案，点击“立即购买”按照推荐的优化...
AIRec推荐算法是需要用户的行为数据来学习用户喜好的。启动数据：指AIRec实例启动之前，准备好的已有的历史数据，该部分数据可以用于模型启动，让其更快的拥有推荐效果。实时数据：实例启动完成后，仅可以通过SDK上传的，增量的数据。...
资源负载评估 此部分展示了针对目标资源的负载情况云监控智能算法给出的评估结果。根据资源水位情况不同，将目标资源划归为高负载、正常和低负载三个类别。说明 部分资源可能由于数据不足无法判定，从而被归为未知类别。目前仅云服务器ECS...
如不确定阈值时，可在优质案例-筛选方式选择‘百分位数’，则算法会根据数据的情况计算出一个阈值。否 0.0[-99999999,99999999]阈值-评价标准：指定范围 参数名 参数描述 是否必填 参数默认值 参数范围 上界 优质案例筛选的上限。上界的值...
什么情况下才能判定是在“摇”呢？水平摇、垂直摇还是快摇、慢摇？别着急，HaaS EDU K1中提供的陀螺仪以及加速度计就可以完全地展示这个算法是如何打造出来的。本案例中包括以下主要知识点：三轴加速度传感器的原理和使用 随机数生成的方法...
客户价值 菜鸟通过PolarDB for AI的应用和部署，实现了如下业务价值：非专业算法同学通过已有的SQL+Java技术栈，具备一定的算法理论基础的情况下，即可通过PolarDB for AI的能力进行算法的全生命周期开发，降低了算法研发门槛和维护成本。...
接下来问题诊断部分会将gc日志中应用存在的较为严重的问题，标在时间轴上，下方会指出这些问题中最严重，最应该优先解决的问题，给出问题发生的时间段（可通过点击时间来查看该时间段的数据以便于分析问题），然后给出常见的排查和调优方法...
本文将向您介绍，在终端用户在刷新推荐结果的过程中，如果想要更加直观地促进用户感受到“随着兴趣的变化，推荐结果进一步关怀用户兴趣”即“实时反馈”，应当如何配置算法策略、配合相关产品功能从而达到此效果。一、记录用户行为并实时...
V3.3.28推出全新功能模块——智能实验室，包括品牌高潜预测、商品匹配推荐功能，为企业实现精细化运营提供科学的算法策略指导，提升企业会员的复购率、购买力和转化率：品牌高潜预测：基于用户既往购买行为记录，通过训练算法模型，预测...
基于 PolarDB for AI 的智能推荐算法和知识图谱技术，再结合阿里巴巴电商策略，为企业提供贯穿推荐能力的一站式服务，助力企业快速过渡冷启动过程。面向不同的业务场景定制个性化解决方案，持续提升核心业务能力，以实现业务营收增长。优势...
除上述2点要求外，企业还需 自行开展 安全评估/双新评估（具体要求参见法规《具有舆论属性或社会动员能力的互联网信息服务安全评估规定》）并履行算法备案（具体要求参见法规《互联网信息服务算法推荐管理规定》），审批通过后上线。...
背景信息 EasyRec算法库是阿里云 PAI 的推荐算法工具，包含DeepFM、DIN、MultiTower及DSSM等经典推荐排序和召回算法，可以帮助您在PAI平台上快速训练推荐算法模型、验证模型效果及部署。EasyRec算法库已经在信息推送、游戏、直播及竞价广告...
说明 系统将根据您配置的推荐策略尽可能全面满足您的诉求，但是对于可推荐物品不足的情况，推荐策略也可能无法满足，这种情况建议您减少推荐策略并丰富物品数量、提升物品多样性。去重规则 功能介绍 在一些业务场景下，算法重复推荐相同...