归一化批预测
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...
Z-Score归一化
在机器学习领域，Z-Score归一化经常用于数据处理，例如神经网络、聚类分析等应用。组件截图 二、参数说明 参数名称 参数说明 选择归一化字段 选择需要归一化的字段。可多选。三、有配置文件可读 在上游有配置文件可以选择的时候，可以使用...
创建安全联邦学习任务（任务模式）
适用特征维度特别多，特别是神经网络算法。数据集设置 配置使用方和加持方的数据信息，用于后续的数据处理。使用方：指需要数据的一方。加持方：指提供数据的一方。训练集：需训练的数据表。Label字段：指标签字段，用于后续训练学习。对齐...
模型仓库（FastNN）
PAI模型仓库FastNN（Fast Neural Networks）是一个基于PAISoar的分布式神经网络仓库。目前FastNN已经支持了Inception、Resnet、VGG等经典算法，后续会逐步开放更多的先进模型。目前FastNN已经内置于 Designer 平台中，并且可以直接在该平台...
组件参考：所有组件汇总
归一化 该组件支持将稠密数据或稀疏数据进行归一化处理。标准化 该组件分为可分化方式和PAI命令方式生成标准化实例。KV2Table 该组件可以将KV（Key:Value）格式的表转换为普通表格式。Table2KV 该组件分为可分化方式和PAI命令方式，可以...
TairVector性能白皮书
200 1,183,514 10,000 902 MB COSINE Deep-image-96-angular 该数据集是ImageNet图片经过GoogLeNet模型训练，从最后一层神经网络提取的向量。96 9,990,000 10,000 3.57 GB COSINE Random-s-100-euclidean 该数据集为测试工具随机生成，不...
针对有异常标签的数据创建智能巡检任务
数据集结果可视化 统计图表可视化展示训练集和验证集数据的变化情况，您可以通过鼠标拖动查看更为精细的曲线状态。其中：蓝色区域代表训练集部分，红色区域代表验证集部分。红竖线表示该时间点存在异常数据，与红色竖线重叠的绿线表示为该...
针对无标签数据创建智能巡检任务
数据集结果可视化 统计图表可视化展示训练集和验证集数据的变化情况，您可以通过鼠标拖动查看更为精细的曲线状态。蓝色区域代表训练集部分，红色区域代表验证集部分。其中，红竖线表示异常点，与红色竖线重叠的绿线表示为该点预测的异常...
异常指标监控
PAI提供了特征编码、模型训练及模型评估全套功能，您只需要抽取异常行为特征，并对其进行标记，即可快速构建异常指标监控模型。背景信息 用户系统中的异常数据（例如运维系统的CPU消耗突然增高或某平台突然产生大量不良信息）属于平台异常...
召回定制分析器
配置型信息（只读）：包含基础分析器、训练字段、归一化配置字段，为创建/配置模型时选择的配置信息。训练历史：包含模型版本、配置信息、版本状态、训练开始时间、训练结束时间、引用索引，其中可对模型进行效果测试：效果对比支持典型...
保障离线在线一致性的CTR预估方案
本案例使用经典的CTR点击率预估数据集Avazu进行一体化模型训练，并将离线调试完成的 归一化预测->独热编码预测->向量聚合->FM预测 流程完整部署到EAS。您在线上环境进行模型预测时，也可以使用离线训练时的数据预处理和特征工程逻辑，以...
归一化
本文为您介绍归一化组件。功能说明 对输入的数据进行归一化处理，支持min-max和Z-score两种方法。计算逻辑原理 min-max归一化：将数据进行一次线性变换，将数据映射到[0,1]区间。其公式为：Z-score归一化：经过处理后的数据符合正态分布。...
数据归一化
本文为您介绍数据归一化组件。功能说明 数据归一化对指定的变量进行归一化处理。在很多项目中，数据来源不同，量纲及量纲单位不同，为了让它们具备可比性，需要采用标准化方法消除由此带来的偏差。归一化的方法包括：min-max和z-score两种...
数据准备与预处理
拆分 组件默认将原始数据按4:1拆分为模型训练集和模型预测集。您也可以单击 拆分 组件，在右侧 参数设置 页签，设置 切分比例。单击画布上方的 保存，保存工作流配置。step4：调试运行工作流 右键单击画布中的 类型转换-1 组件，在快捷菜单...
基于eGPU优化套件的ResNet50模型训练和推理
本文以卷积神经网络模型ResNet50的训练和推理为例，为您介绍如何通过Docker或Kubernetes使用eGPU优化套件，进行GPU容器虚拟化和资源共享。本实践中的ResNet50模型基于NVIDIA官方开源代码DeepLearningExamples实现。步骤一：准备模型和数据...
数据归一化
模块介绍 数据归一化模块的作用是对接入的数据进行归一化处理，提供IDmapping的相关能力，同时数据归一化后，按照OneID的形式合并展示，其中数据归一化的级别分成POI级别归一、roomno级别归一两个归一的级别类型。支持修改、删除、重新查询...
归一化训练
在数据预处理中，为了降低不同列的数据量级和范围大小带来的影响，需要将各列数据进行归一化操作。归一化之后，不同列的数据都会被限定到同一个数据范围内。使用限制 支持的计算引擎为MaxCompute和Flink。算法简介 将数据转换到minValue和...
解密ADB高效基因检测系统
如 DNA序列转向量 所示的一段12BP的基因序列，在这段基因序列中抽取出5个8-mers，然后将这5个8-mers转换成对应的向量，求和归一化之后，就是这段12BP基因序列的向量。为提升精度，也可以使用doc2vec[6]等学习模对整段基因片段进行转化。...
基础排序函数
适用场景1：对price字段做归一化，但是不知道price的值域，可以使用如下公式进行归一化normalize(price)场景2：对price字段做归一化，但是只知道price的最大值为100，可以使用如下公式进行归一化normalize(price,100)场景3：对price字段做...
Designer使用案例汇总
其他通用案例 案例名称 描述 保障离线在线一致性的CTR预估方案 介绍如何使用经典的CTR点击率预估数据集Avazu训练一体化模型，并将离线调试完成的 归一化预测->独热编码预测->向量聚合->FM预测 流程完整部署到EAS。心脏病预测 介绍如何通过...
在GPU实例上使用RAPIDS加速图像搜索任务
本文案例中，使用开源框架TensorFlow和Keras配置生产环境，然后使用ResNet50卷积神经网络完成图像的特征提取及向量化，最后使用RAPIDS cuML库的KNN算法实现BF方式的向量索引和检索。说明 BF（Brute Force）检索方法是一种百分百准确的方法...
Kohya使用方法与实践案例
此时您可以选择借助神经网络，完成对所有图片批量生成文本描述的工作。您也可以在Kohya中选择使用一个叫做BLIP的图像打标模型。打标 数据集 在Kohya-SS页面，选择 Utilities>Captioning>BLIP Captioning。选择已创建的数据集里面上传的图片...
基本概念
cuDNN NVIDIA推出的用于深度神经网络的GPU加速库。DeepGPU 阿里云专门为GPU云服务器搭配的具有GPU计算服务增强能力的免费工具集合。AIACC-Taining 阿里云自研的分布式训练任务AI加速器，可以显著提升训练性能。AIACC-Inference 阿里云自研...
如何缩放画面
新增导播台布局接口、修改导播台布局接口提供了画面高度、宽度归一化参数，您可通过调整该参数实现画面的缩放。接口及参数设置方式参见如下说明：设置接口：AddCasterLayout（新增导播台布局）。ModifyCasterLayout（修改导播台布局）。...
如何缩放画面
新增导播台布局接口、修改导播台布局接口提供了画面高度、宽度归一化参数，您可通过调整该参数实现画面的缩放。接口及参数设置方式参见如下说明：设置接口：AddCasterLayout（新增导播台布局）。ModifyCasterLayout（修改导播台布局）。...
如何创建自定义布局
VideoLayer.1.HeightNormalized 1.0 视频元素高度归一化值，设置高度后宽度会按照等比例缩放。VideoLayer.1.PositionNormalized.1 1.0 视频元素归一化水平坐标X值。VideoLayer.1.PositionNormalized.2 1.0 视频元素归一化垂直坐标Y值。...
如何创建自定义布局
VideoLayer.1.HeightNormalized 1.0 视频元素高度归一化值，设置高度后宽度会按照等比例缩放。VideoLayer.1.PositionNormalized.1 1.0 视频元素归一化水平坐标X值。VideoLayer.1.PositionNormalized.2 1.0 视频元素归一化垂直坐标Y值。...
数据集管理
已建训练集查看界面如下图：训练集搜索、下载与删除 进入智能对话分析系统后，选择 智能工具>语义模型训练工具>数据集管理>训练集，进入训练集编辑查看界面；根据实际业务需求，点击“搜索、下载或删除”按钮完成训练集的搜索、下载或删除...
内积和余弦距离
可选参数 使用NormalizeConverter 针对原始向量可进行归一化的场景，所使用的方法原理是通过对原始的doc或query向量进行L2归一化，归一化之后内积与欧式距离关系满足：，二者可相互转化，此时内积可以用于距离计算，因此归一化后就可以根据...
训练数据
训练集和评测集是训练提升及评估模型效果的重要数据，可通过此处统一管理训练集和评测集。上传训练集 点击上传数据集，下载模板（数据集模板/评测集模板）并再上传数据内容，点击完成。上传完成后，在列表中查看对应的数据，用户模型训练...
修改导播台组件
BorderWidthNormalized：文字边框宽度归一化值，该归一化值是基于文字的size来计算的，即“BorderWidth/FontSize”，取值范围[0,1]，如果根据归一化方式反计算出来的值超过16，取16，默认0。FontName：字体名称，取值请参见 导播台字体说明...
如何控制画面的叠加顺序
新增导播台布局接口、修改导播台布局接口提供了画面高度、宽度归一化参数，您可通过调整该参数实现画面的缩放。导播台支持多画面布局，用户可以在新增或修改布局时指定多个画面的叠加顺序。接口及参数设置方式参见如下说明：设置接口：...
操作指南
您可以参考以下指南配合使用地址标准化接口服务参考势力和位置资产管理操作流程。地址标准化 API参考 SDK参考 位置资产管理 地址标准化接口服务 开始使用 数据中心 数据接入管理 数据标准化 数据归一化 下载中心
如何控制画面的叠加顺序
新增导播台布局接口、修改导播台布局接口提供了画面高度、宽度归一化参数，您可通过调整该参数实现画面的缩放。导播台支持多画面布局，用户可以在新增或修改布局时指定多个画面的叠加顺序。接口及参数设置方式参见如下说明：设置接口：...
如何创建单画面布局
设置高度后宽度会按照等比例缩放 VideoLayer.1.PositionNormalized.1 1.0 视频元素归一化水平坐标X值 VideoLayer.1.PositionNormalized.2 1.0 视频元素归一化垂直坐标Y值 VideoLayer.1.PositionRefer topLeft 视频元素参考坐标系，以播放...
如何创建单画面布局
设置高度后宽度会按照等比例缩放 VideoLayer.1.PositionNormalized.1 1.0 视频元素归一化水平坐标X值 VideoLayer.1.PositionNormalized.2 1.0 视频元素归一化垂直坐标Y值 VideoLayer.1.PositionRefer topLeft 视频元素参考坐标系，以播放...
偏最小二乘回归
是 2[1,99999999]是否归一化 是否对训练数据做归一化处理。是 是 是 否 最大迭代次数 奇异值分解乘幂法的最大迭代次数。是 500[1,10000]迭代截止条件 乘幂法迭代截止条件中使用的收敛准则公差。是 1e-06[0,1]测试集比例 测试模型的数据占总...
精模建筑模型质量标准及优化建议
本文介绍空间构建平台内上传自制的精模建筑模型时的质量标准及模型优化建议。精模建筑模型质量标准 质量标准 说明 几何规范 模型比例与真实世界近似，DataV中三维场景使用的单位是...模型缩放属性建议归一化 以Blender为例：归一化前 归一化后
UpdateRecordTemplate
Backgrounds.N.Height Float 否 0.2456 窗格高，归一化百分比。Backgrounds.N.Y Float 否 0.7576 坐标Y，归一化百分比。Backgrounds.N.Url String 否 https://www.example.com/image.jpg 图片的HTTP或HTTPS地址。Backgrounds.N.Display ...
DescribeRecordTemplates
Height Float 0.2456 背景图片窗格高，归一化百分比。Url String https://www.example.com/image.jpg 背景图片的HTTP或HTTPS地址。Width Float 0.2456 背景图片窗格宽，归一化百分比。X Float 0.7576 背景图片坐标X，归一化百分比。Y Float...
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