线性回归
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率。但是，线性回归模型对于离群点、噪声数据和非线性关系的数据比较敏感，需要进行特征标准化和正则化处理。组件...
相关性分析
皮尔逊相关系数：用于衡量两个数据集是否在一条线上面，即针对线性数据的相关系数计算，针对非线性数据便会有误差。肯德尔相关系数：用于反映分类变量的相关性，即针对无序序列的相关系数计算，非正太分布的数据。斯皮尔曼相关系数：用于非...
AutoML使用限制及规格
它可以处理复杂、非线性、高纬度且计算代价较大的问题。TPE的缺点是无法发现不同参数之间的联系。参考文献：Algorithms for Hyper-Parameter Optimization GridSearch：网格搜索算法，将所搜空间均匀分成网格，然后遍历所有可能的组合来...
文本与段落格式
关联内容格式 知识内容之前通常存在一些非线性的联系，这个时候我们可以通过关联的方式，在一个在线文档中关联另一个已有的内容，避免同时维护多份同样的内容。关联内容包含：云效知识库文档、文件夹、文件，与云效任务、日程、文件、...
建模优化
选择属于线性规划、非线性规划或约束类问题。添加模型序列。即创建索引，在索引创建中，选择 索引类型 为 普通索引，并赋予 索引名称，该名称将用于模型构建中的引用。您可以通过 手动输入 或者 关联表 的方式获取 索引值。定义变量。变量...
什么是优化求解器
1.数学规划求解 用于求解数学规划问题，即目标、变量、约束可用量化公式来定义的数学规划问题，如线性规划（LP）、非线性规划（NLP）、混合整数规划（MIP）等。当前已经上线的求解能力是线性规划（LP）、凸二次规划（convex QP）、半定规划...
基本概念
数学规划求解常见的子问题类别还有混合整数规划（Mixed Integer Programing,MIP)、非线性规划（Nonlinear Programing，NLP）等。除此外，当前还有 仿真优化 和 在线优化 类别能力，可联系我们获取。本地运行版 本地运行版，简称本地版，是...
特征编码
特征编码是将非线性特征通过GBDT编码成线性特征。功能介绍 特征编码由决策树和Ensemble算法挖掘新特征的一种策略，特征来自一个或多个特征组成的决策树叶子结点的one-hot结果。例如，下图有三棵树，共有12个叶子结点。根据树的顺序依次编码...
MLP二分类/MLP多分类/MLP回归
多层感知机是一种前馈神经网络，通过多个神经元的组合对输入特征进行非线性变换和特征提取，最终输出一个连续的预测结果。在训练过程中，利用反向传播算法（Backpropagation）和梯度下降算法（Gradient Descent）来优化模型参数，以最小化...
FM算法
FM（Factorization Machine）算法兼顾特征之间的相互作用，是一种非线性模型，适用于电商、广告及直播的推荐场景。组件配置 Designer 提供的FM算法模板包括FM训练和FM预测组件，您可以在原PAI-Studio控制台首页的 FM算法实现推荐模型 区域...
功能发布记录
2022年5月 求解器SDK更新V0.19.x版本（V0.19.0下载）：新增非线性规划（NLP）中的 凸二次规划（convex QP）问题；提升了单纯形法、内点法的性能，改进AMPL、并发法功能和稳定度；License管理新设计，增加createEnv等相关API，可支持大批量...
横向MLP二分类/MLP多分类/MLP回归
多层感知机是一种前馈神经网络，通过多个神经元的组合对输入特征进行非线性变换和特征提取，最终输出一个连续的预测结果。在训练过程中，利用反向传播算法（Backpropagation）和梯度下降算法（Gradient Descent）来优化模型参数，以最小化...
基于Alink框架的FM推荐
FM（Factorization Machine）算法兼顾特征之间的相互作用，是一种非线性模型，适用于电商、广告及直播等推荐场景。Designer 预置了FM算法模板，便于您快速构建基于Alink框架的FM推荐模型，快速实现推荐系统并应用于上述场景。本文为您介绍...
光伏发电异常检测提效
例如：如下图所示：光伏发电系统的P-T曲线具有强烈的非线性，在光线充足、电池无故障的情况下，其几何形态近似于一个开口向下的马蹄形抛物线。该抛物线顶点对应的功率即为该日最大输出功率点。正常状态下P-T曲线：如下图所示：当出现外界...
组件参考：所有组件汇总
推荐方法 FM算法 FM（Factorization Machine）算法兼顾特征之间的相互作用，是一种非线性模型，适用于电商、广告及直播的推荐场景。ALS矩阵分解 交替最小二乘ALS（Alternating Least Squares）算法的原理是对稀疏矩阵进行模型分解，评估...
内存诊断
Vmalloc Linux操作系统的一种基于伙伴系统的非线性映射内存分配器。filecache Linux在读写文件时，用内存缓存磁盘文件的内容，程序访问文件时直接操作内存，从而加快程序对文件的读写。匿名内存 在系统运行过程中动态分配（new、malloc、...
GBDT回归
梯度渐进回归树GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一种迭代决策树算法，适用于线性及非线性回归场景。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置GBDT回归组件参数。方式一：可视化方式 在 Designer 工作流页面配置组件参数。页签 ...
历史版本下载
V0.19.0下载 发布时间：2022.05.11 linux64-x86 windows64 osx64-x86 文件：mindopt-install-linux-0.19.0.sh 文件：mindopt-0.19.0.msi 文件：mindopt-install-osx-0.19.0.sh 修改记录：新增非线性规划（NLP）中的二次规划（convex QP问题...
求解器用户手册
非线性规划：支持求解凸 二次规划（QP）问题、求解 半定规划（SDP）问题。优化问题的输入方式 优化问题支持3种输入方式：文件输入、数据建模APIs输入、外部建模工具调用。方式1：文件输入 支持 MPS 格式 和 LP 格式，如.mps 和.lp，以及...
单波段拉伸
说明 Gamma校正是一种用于调整图像亮度和对比度的非线性变换技术，可以纠正由于显示设备的不一致性而导致的图像亮度失真问题。后期效果 辉光 强度：设置辉光的强度值，范围为0~5。半径：设置辉光的半径大小，范围为0~1。阈值：设置辉光的...
RGB色彩
说明 Gamma校正是一种非线性变换技术，用于调整图像的亮度和对比度。它可以纠正由于显示设备的不一致性而导致的图像亮度失真问题。后期效果 辉光 强度：设置辉光的强度值，范围为0~5。半径：设置辉光的半径大小，范围为0~1。阈值：设置辉光...
电子罗盘
QMC5883L 采用异相磁阻（anisotropic magnetoresistance AMR）技术，这些各向异性传感器具有在轴向高灵敏度和线性高精度的特点。传感器具有的对正交轴低灵敏度的固相结构能用于测量地球磁场的方向和大小，其测量范围从毫高斯到 8 高斯。它...
向量介绍
多模态能呈现文本无法表达的信息，如：颜色、形状、运动动态、声音、空间关系…… 同时各个领域信息的模态也有大幅度的变化：信息在这种多模态的场景下被分为两大类（结构化和非结构化）：非结构化的数据往往让计算机难以理解，传统的文本...
PostGIS地理信息分析
ST_Reverse ST_Reverse(geom)GEOMETRY ST_Reverse可反转线性和面积几何的折点顺序。对于点或多点几何，将返回原始几何的副本。对于几何体集合，ST_Reverse将反转集合中每个几何体的折点顺序。V1.3版本HQE支持。ST_setPoint ST_SetPoint...
AICS实现对积分过程的稳定控制
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，而是会线性增加或者减少，积分环节过程是一个不稳定的过程。因此，设计一个合理的控制器稳定控制积分环节过程就显得尤其重要。工业场景中大多数容器的动态过程...
函数概览
聚合函数 函数名称 说明 支持SQL 支持SPL arbitrary函数 返回x中任意一个非空的值。avg函数 计算x中的算术平均值。bitwise_and_agg函数 返回x中所有值按位与运算（AND）的结果。bitwise_or_agg函数 返回x中所有值按位或运算（OR）的结果。...
什么是AI分布式训练通信优化库AIACC-ACSpeed
AIACC-ACSpeed优化原理 场景说明 使用单机多卡或多机多卡进行AI分布式训练时，分布式通信的线性度可作为单卡训练扩展到多卡的性能指标，线性度的计算方式如下：单机内部扩展性：线性度=多卡性能/单卡性能/单机卡数 多机之间扩展性：线性度=...
监控指标说明
用于测量整个数据流每秒钟输出的记录数，适用于需要监控整个数据流的输出速度的场景。例如，您可以使用numRecordsOutPerSecond来观察整个数据流的输出速度是否达到了预期的水平，以及在不同的输出数据负载下性能的变化情况。条/秒 所有连接...
基本概念
在数据同步服务中，该机制产生了两种行为：持久化数据和非持久化数据。持久化数据：当⽤户或设备不在线时，数据将持久化⾄数据库，待⽤户或设备上线后，数据同步 SDK 将触发同步。非持久化数据：当用户或设备在线时，立即推送数据；不在线...
块存储FAQ
例如，云服务器ECS存储增强型实例g7se的存储I/O性能跟实例规格成线性关系，同一类型的实例规格等级越高可获得的存储IOPS和吞吐量越高。当您创建某个规格的g7se实例并挂载ESSD云盘时：如果ESSD云盘的性能总和不超过实例规格族所对应的存储I/...
调用链采样配置最佳实践
接口Top N采样使用变种LFU算法实现，在单位时间内只对每个接口的有限条目请求进行采样，其目的是为了保证数据采集规模不随接口的实际流量而线性增长。小流量兜底采样是指在单位时间内，每个接口都至少保证有1次采样。这样可以在流量比较低...
基于TairZset实现分布式架构排行榜
背景信息 实现分布式架构排行榜有精确排名法和非精确排名法（线性插值法）两种解决方案。表 1.实现分布式架构排行榜的解决方案 解决方案 说明 精确排名法（推荐）将数据分别分配到在不同的Key上进行计算，查询时，查询目标数据在各Key中的...
如何实现悬浮窗和画中画功能
然而，对于非视频内容，如文本、图像等，可能需要禁用无缝大小调整，以避免内容在小窗口中变得不可读或失真。通过禁用无缝大小调整，可以确保非视频内容在画中画模式下保持良好的可见性和可操作性。在画中画模式下继续播放视频。当Activity...
如何实现悬浮窗和画中画功能
然而，对于非视频内容，如文本、图像等，可能需要禁用无缝大小调整，以避免内容在小窗口中变得不可读或失真。通过禁用无缝大小调整，可以确保非视频内容在画中画模式下保持良好的可见性和可操作性。在画中画模式下继续播放视频。当Activity...
压力预估图
本文将说明如何解读压力预估图，并综合说明压测模式、Cookie共享、压测量级等配置的不同，对性能测试压力的影响。前提条件 已了解施压配置基本操作，更多信息，请参见 压力模式与量级配置。虚拟用户自动递增模式下的压力预估图 以压测场景...
压力预估图
本文将说明如何解读压力预估图，并综合说明压测模式、Cookie共享、压测量级等配置的不同，对性能测试压力的影响。前提条件 已了解施压配置基本操作，更多信息，请参见 压力模型。并发自动递增模式下的压力预估图 以压测场景中是否使用数据...
线性回归
本文为您介绍线性回归组件。功能说明 线性回归（Linear Regression）是分析因变量和多个自变量之间的线性关系模型。计算逻辑原理 回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性...
高斯过程回归
功能说明 高斯过程回归是使用高斯过程先验对数据进行回归分析的非参数模型。计算逻辑原理 高斯过程回归中支持三种核函数：高斯核：，其中尺度因子，尺度 是高斯核函数的参数。线性核：，其中偏移 和尺度因子，是线性核函数的参数。二次有理...
QueryCommercialUsage-查询可观测用量数据
目前仅支持 byte_sum byte_sum QueryType string 是 查询的数据返回类型：instantQuery 非时序 timeSeriesQuery 时序 instantQuery 返回参数 名称 类型 描述 示例值 object Code string 接口状态，取值说明如下：2XX：成功。3XX：重定向。4...
QueryCommercialUsage-查询可观测用量数据
目前仅支持 byte_sum byte_sum QueryType string 是 查询的数据返回类型：instantQuery 非时序 timeSeriesQuery 时序 instantQuery 返回参数 名称 类型 描述 示例值 object Code string 接口状态，取值说明如下：2XX：成功。3XX：重定向。4...
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