存在源码泄露风险 打包镜像时，源代码容易被打包到镜像中，从而产生源代码泄漏的风险。多阶段构建优势 针对Java这类的编译型语言，使用Dockerfile多阶段构建，具有以下优势：保证构建镜像的安全性 当您使用Dockerfile多阶段构建镜像时，...
源码结构说明├─Android│├─AUIBaseKits/基础组件│├─AUICall/场景方案源代码│├─README.md/README│├─app/主工程模块入口│├─build.gradle/工程配置文件│├─config.gradle/工程配置文件│└─settings.gradle/工程配置文件 ...
源码结构说明├─Android│├─AUIBaseKits/基础组件│├─AUICall/场景方案源代码│├─README.md/README│├─app/主工程模块入口│├─build.gradle/工程配置文件│├─config.gradle/工程配置文件│└─settings.gradle/工程配置文件 ...
适用场景 将编辑器内修改的 Java 源代码更新到远端应用里，快速验证修复方法的有效性，而免去耗时的构建、集成和部署过程；对于本地无法搭建运行环境的应用，可以结合应用观测和热部署功能实现远程调试和修复验证。前提条件 部署的目标主机...
6 配置文件Windows Initialization 90 PGP文件 7 Java源代码 91 FTP会话文件 8 BAT文件 92 二进制文件 9 Objective-C源代码 93 EML邮件文件 10 Pascal源代码 94 Visio文档 11 Perl源代码 95 Iwork文档 12 Python源代码 96 WPD文档 13 Ruby...
使用PAI-Rec建设推荐系统的特点是：白盒化：提供大量源代码，让用户理解推荐算法细节，可自定义代码灵活满足业务需求 推荐算法定制：只需配置用户表、物品表、行为表，即可生成召回、排序脚本和配置文件 提供完整的引擎管理和实验管理...
这意味着项目的源代码使用 Java 8 特性编写，且编译后的字节码也将兼容 Java 8 运行时环境。这样的设置可以确保项目在编译和运行时能够正确地处理 Java 8 的语法和特性。说明 Java 1.8 和 Java 8 是同一个版本的不同命名方式。代码如下：...
完成基本信息配置后，需要向AIRec传入行为/用户/物品数据，这是推荐算法运行过程必要的输入。本文主要介绍数据源的管理和数据接入环节常见问题的诊断方法。一、原始数据源配置 AIRec有两类数据源：启动数据源和实时数据源。启动数据源是在...
曝光数据作为用户后续任何行为数据的前提，对于智能推荐算法来说是必须的，但如果您暂时没有办法提供准确的曝光数据，您可以选择让AIRec智能推荐自动补足曝光数据，以快速启动实例。如您需要开启此功能：操作设置：在智能推荐控制台中，...
AIRec智能推荐行业运营版版本功能详解 行业运营版简介 行业运营版是AIRec智能推荐专为中小型流量推荐场景打造的智能推荐算法，行业运营版拥有完整的阿里巴巴自研推荐算法体验 行业运营版特色 丰富的行业模板 包含电商、新闻、内容行业算法...
但是某些语言无法这样使用，例如Java源代码必须经过编译才能执行，通过UDT功能将这些语言也可以直接写入SQL中。使用限制 目前版本不支持使用UDF/UDAF/UDTF读取以下场景的表数据：做过表结构修改（Schema Evolution）的表数据。包含复杂数据...
这意味着项目的源代码使用 Java 8 特性编写，且编译后的字节码也将兼容 Java 8 运行时环境。这样设置可以确保项目在编译和运行时能够正确地处理 Java 8 的语法和特性。说明 Java 1.8 和 Java 8 是同一个版本的不同命名方式。代码如下：...
这意味着项目的源代码使用 Java 8 特性编写，且编译后的字节码也将兼容 Java 8 运行时环境。这样设置可以确保项目在编译和运行时能够正确地处理 Java 8 的语法和特性。说明 Java 1.8 和 Java 8 是同一个版本的不同命名方式。代码如下：...
这意味着项目的源代码使用 Java 8 特性编写，且编译后的字节码也将兼容 Java 8 运行时环境。这样设置可以确保项目在编译和运行时能够正确地处理 Java 8 的语法和特性。说明 Java 1.8 和 Java 8 是同一个版本的不同命名方式。代码如下：...
这意味着项目的源代码使用 Java 8 特性编写，且编译后的字节码也将兼容 Java 8 运行时环境。这样设置可以确保项目在编译和运行时能够正确地处理 Java 8 的语法和特性。说明 Java 1.8 和 Java 8 是同一个版本的不同命名方式。代码如下：...
这意味着项目的源代码使用 Java 8 特性编写，且编译后的字节码也将兼容 Java 8 运行时环境。这样设置可以确保项目在编译和运行时能够正确地处理 Java 8 的语法和特性。说明 Java 1.8 和 Java 8 是同一个版本的不同命名方式。代码如下：...
这意味着项目的源代码使用 Java 8 特性编写，且编译后的字节码也将兼容 Java 8 运行时环境。这样设置可以确保项目在编译和运行时能够正确地处理 Java 8 的语法和特性。说明 Java 1.8 和 Java 8 是同一个版本的不同命名方式。代码如下：...
算法配置版简介 算法配置版是AIRec智能推荐为中大型流量、有多个差异化页面需要使用推荐算法的场景打造的版本，算法配置版包括了全部行业运营版的功能与能力，在此之上，算法配置版更增加了实验平台功能，并拥有推荐算法召回链路与排序链路...
阅读指引：为方便用户快捷体验PAI-Rec产品，本文提供了一份公开数据集，用户可按照文档说明按步骤体验PAI-Rec推荐算法定制的特征工程、召回、精排等关键功能的配置，生成代码并部署到 DataWorks 相应的业务流程中。1.克隆公开数据集 我们在...
为了演示如何使用Designer中EasyRec组件来完成推荐算法中特征工程、样本生成、排序、向量召回、模型评估等功能，PAI准备了以下几个案例帮助您更好的理解以上功能：特征工程 排序 DSSM向量召回 基于etrec的U2I2I召回 以上案例中的代码均来自...
java:存放 Java 源代码的目录。com : 存放 Java 包的根目录。oceanbase:存放项目的根目录。testtomcat：存放 JFinal 框架的相关代码。config：配置文件目录，包含应用程序的配置类文件。UserConfig.java：用户配置类文件。controller：控制...
深度学习推荐算法 在PAI-TensorFlow基础上，PAI开发了经典的深度学习推荐算法，即源码级开源的DeepFM代码，详情请参见 使用TensorFlow实现分布式DeepFM算法。DeepFM中详细描述了读取MaxCompute数据表、特征处理、构造Graph、训练及评估等...
生成数据源，上传到ATP 假设我们观察到生产环境中的应用出现如下内存不足的报错：java.lang.OutOfMemoryError:Java heap space Exception in thread"Thread-3"Exception in thread"Thread-1"java.lang.OutOfMemoryError:Java heap space ...
推荐全链路深度定制开发平台PAI-Rec选型主要包括如下两个部分：一、服务选型 为便于开发者更加便捷地使用服务，将为企业开发者提供3种不同的推荐算法服务。序号 服务类型 说明 目录价 1 标准版服务 推荐引擎配置 服务发布管理 指标注册与...
使用可视化大屏查看分析报告 预置算法组件库 支持数据源、数据预处理、特征工程、统计分析、机器学习、时间序列、推荐算法、异常检测、自然语言处理、网络分析、金融板块、视觉算法、语音算法、自定义算法等上百种PAI内置算法组件，开箱即...
您可以使用PyAlink脚本调用Alink的分类算法做分类、调用回归算法做回归、调用推荐算法做推荐等。PyAlink脚本也支持与其他Designer的算法组件无缝衔接，完成业务链路的搭建及效果验证。本文为您介绍如何使用PyAlink脚本。背景信息 PyAlink...
本文介绍TPP方案代码SDK的使用方法。概况 这里的SDK只给出了方案开发必须的最小集合，例如：方案执行的入口XXXSolution.java 方案执行的上下文XXXContext.java 方案执行的结果XXXResult.java 方案生命周期配置LifeCycleConfig.java 常用的...
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，...
PAI组件包括数据预处理、特征工程、统计分析、异常检测、推荐算法、时间序列、视觉类算法、语音类算法等。不同的PAI组件，其调用参数一般不同，通常情况下，PAI命令调用语法格式如下所示。PAI-name COMPONENT[-project algo_public][-...
冷启动对推荐系统来说是一个挑战，究其原因是因为现有的推荐算法，无论是召回、粗排还是精排模块，都对新用户、新物品不友好，它们往往过度依赖系统收集到的用户行为数据，而新用户和新物品的行为数据是很少的。这就导致新物品能够获得的...
高级版：增加了数据诊断（用于对接初期、中期、数据变更期智能诊断与分析数据质量，优化推荐效果）、推荐算法定制、一键部署功能。收费项2：实施交付或高阶能力部署 若需要阿里侧工程师进行系统搭建、算法定制等服务，可通过商务洽谈的方式...
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...
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 ...
3 机器学习PAI 建模、编辑和调度特征工程、样本和模型训练的代码 4 对象存储OSS 存储模型的checkpoint和save model文件，配置文件等 5 推荐全链路深度定制开发平台PAIRec 数据诊断、推荐算法定制、推荐引擎管理、a/b testing实验和报表管理...
区分类型 详情 从使用场景来区分 传统机器学习组件 包括数据预处理、特征工程、统计分析、异常检测、推荐算法、时间序列及网络分析等算法组件。深度学习框架组件 包括基于PAI-Easy系列的视觉类算法、语音类算法、自然语言处理算法，以及...
智能推荐算法平台已经将包含数据和完整使用链路的推荐召回案例内置于模板业务节点中。在画布左上角的“商品推荐召回模型”，右键从模板创建。会生成如下图所示的实验，先点击运行按钮执行实验。右键数据源，点击查看数据。数据源：本数据源...
有助于更好的理解推荐算法的原理，校验推荐结果是否符合业务诉求，辅助运营助手、算法调优的相关功能进行迭代。2022.08.29 所有用户 返回结果 新手引导“新手引导”功能可以帮助快速接入，更好发挥算法效果、提升接入体验：流程引导：围绕...
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...
语言 SDK 说明 Java 8 2021-10-15版本 SNAPSHOT 内测版不推荐 Java 8 2022-03-28版本 RELEASE 1.0 支持更高的安全性、并全部开源（开源地址 https://github.com/search?q=aliyun/aliyun-tpp ）Java 8 2022-07-08 版本 RELEASE 1.1 aliyun-...
概述 置顶管理功能支持您将指定的物品置于推荐流顶部，确保用户每次进入推荐页面时最先曝光这些物品。置顶功能可以在个性化推荐的基础上，满足您对推荐结果进行干预的诉求，常用的场景包括：国家领导人新闻置顶、独家新闻置顶、引流商品...