高斯分布拟合
功能说明 高斯拟合分布组件支持对给定数据点进行高斯分布拟合，利用KS检验数据是否服从高斯分布，输出拟合后的概率分布，以及KS检验结果、高斯分布均值、标准差。计算逻辑原理 高斯分布：若随机变量 服从一个位置参数、尺度参数为 的概率...
安全风控
库问题排行 通过库问题排行列表，管理者可以快速了解当前未解决问题在各个代码库的分布情况，建议联系库管理员尽快对问题进行修复。列表支持代码库名称搜索，支持按 Blocker 或问题总数排序。用户问题排行 通过用户问题排行列表，管理者...
电子表格支持函数说明
GAUSS 标准正常变量处于平均值的 z 标准差内的概率。GEOMEAN 计算数据集的几何平均值。HARMEAN 计算数据集的调和平均值。HYPGEOM.DIST 给定样本总量中的成功率，在每次检验后不恢复初始样本集的条件下，计算在指定检验次数中取得指定成功...
PolarDB-X适用场景
分布式快速改造 场景描述 当业务体量即将突破单机数据库承载极限和单表过大导致性能、维护问题时，分布式改造是解决上述问题的高性价比方案。数据库作为分布式改造的重点难点，"和使用单机数据库一样使用分布式数据库"一直是广大用户的核心...
卡方分布拟合
功能说明 卡方分布拟合组件支持对给定数据点进行卡方分布拟合，利用KS检验数据是否服从卡方分布，输出拟合后的概率分布，以及KS检验结果、卡方分布自由度。计算逻辑原理 卡方分布：卡方分布是统计推断中应用最广泛的概率分布之一。其定义为...
金融级云原生全栈解决方案
这一代的 SOFA 已经逐渐从一个解决分布式服务和分布式交易问题的框架，变成一个解决金融级系统构建的开放可扩展问题的架构方案。提供业内领先的完整成熟方案 针对传统金融客户在数字化转型过程中痛点—— 缺乏成熟稳定的金融级分布式架构...
原因分析
原因分析时通过对通话内容的挖掘，分析出客户投诉或者问题未解决的具体原因。分析客户投诉或问题未解决的热门、冷门原因、变化趋势、涨跌幅等情况。未解决原因分析 分析维度 未解决原因分析是以时间和数据来源的维度对未解决数据进行分析。...
与标准SQL的主要区别及解决方法
本文为您列举MaxCompute SQL与标准SQL的区别及常见问题解决方法。MaxCompute SQL与标准SQL的基本区别 主要区别 问题现象 解决方法 应用场景 不支持事务（不支持Commit和Rollback，不推荐使用INSERT INTO）。建议代码具备幂等性，支持重新...
泊松分布拟合
功能说明 泊松分布拟合组件支持对给定数据点进行泊松分布拟合，利用KS检验数据是否服从泊松分布，输出拟合后的概率分布，以及KS检验结果、泊松分布的期望（方差）。计算逻辑原理 泊松分布：泊松分布的概率密度函数为 泊松分布的参数是 单位...
常见问题
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...
离群点剔除
假设数据值的总体是服从正态分布的，那么：式中，μ、σ 分别表示数学期望与标准差。数据值中出现大于式中，或者小于数据值的概率是很小的。因此将之作为异常值，予以剔除。波峰剔除：步骤如下。对数据进行中心化处理。将数据进行等量划分...
应用场景
如果交易服务使用数据访问代理来分库分表，虽然数据访问代理本身不支持分布式事务，但是分布式事务可以轻松和数据访问代理集成，使得数据访问代理具备分布式事务的处理能力，解决分库分表后的跨库分布式事务问题。跨服务的分布式事务 例如...
产品相关问题
解决大规模分布式任务统一调度的问题，助力企业能够更加迅速地满足业务需求。典型的应用场景包括金融行业结息处理、日切处理、余额缓冲记账、政务数据批处理等。任务调度支持哪些任务类型？任务调度支持的基本任务类型包括：简单任务、集群...
数学统计函数
x,y)，其中x和y分别表示正态分布的均值和标准差。poisson_cdf函数 poisson_cdf(λ,v)计算泊松分布的累积分布函数P(N;λ)，其中λ表示随机事件发生的平均概率。weibull_cdf函数 weibull_cdf(x,y,v)计算韦布分布的累积分布函数P(N;x,y)，其中...
重复来电分析
一次性解决来电占比：相同问题一次性解决来电数量/通话总量 重复来电关联问题核心指标 一次性解决来电数量：以下两种情况均算作关联问题一次性解决 如果重复来电的两通电话，客户问的是非关联问题，则第一通算作一次性解决，该通话对应客服...
核密度估计函数
核密度估计函数采用平滑的峰值函数来拟合观察到的数据点，从而对真实的概率分布曲线进行模拟。函数格式 select kernel_density_estimation(bigint stamp,double value,varchar kernelType)参数说明 参数 说明 stamp UnixTime 时间戳数据，...
数据分析整体趋势
大数据与数据库一体化：早期大数据技术以牺牲一定程度一致性为基础提供分布式能力，解决了传统单机数据库的扩展性不足问题，在MapReduce基础上提供了标准SQL接口，架构上也逐步采用了部分MPP数据库技术；另一方面，分布式数据库也快速发展...
天弘基金
业务挑战 在大规模分布式应用中，曾经的单体应用按横向和纵向的维度被拆分到集群的各个节点之中，为了解决服务及数据调用的问题，引入了分布式服务框架、分布式消息集群、分布式文件存储、分布式缓存等一系列服务。应用的拆分及分布式中间...
Prompt最佳实践
分类：体育 现在，请对以下文章进行分类：文章内容：[用户提供的文章内容]让模型进行思考再回答 又名思维链（Chain-of-thought）prompting，目的是引导LLM逐步展示其解决问题或推理的逻辑步骤，而不仅仅是直接给出最终答案。通常的方法是：...
三方模型应用
例如，取值为0.8时，仅保留累计概率之和大于等于0.8的概率分布中的token，作为随机采样的候选集。取值范围为（0,1.0)，取值越大，生成的随机性越高；取值越低，生成的随机性越低。默认值为0.8。注意，取值不要大于等于1 0.8 Parameters ...
Logtail发布历史
修复原生插件丢弃超时日志时区处理错误的问题 修复解析任意含有content key的JSON后，原生JSON插件总是错误保留原始content字段的问题 修复原生分隔符插件的内存泄露问题 修复因检查点转储早于目录注册导致的日志重复问题 修复飞天日志无法...
GMM聚类
计算逻辑原理 高斯混合模型试图找到多维高斯模型概率分布的混合表示，从而拟合出任意形状的数据分布。图：GMM聚类过程 参数说明 IN端口 参数名 参数描述 是否必填 输入数据类型 数据源类型 特征变量 配置模型特征变量。是 整数或浮点数 ...
模型应用
例如，取值为0.8时，仅保留累计概率之和大于等于0.8的概率分布中的token，作为随机采样的候选集。取值范围为（0,1.0)，取值越大，生成的随机性越高；取值越低，生成的随机性越低。默认值为0.8。注意，取值不要大于等于1 0.8 Parameters ...
检索增强应用
例如，取值为0.8时，仅保留累计概率之和大于等于0.8的概率分布中的token，作为随机采样的候选集。取值范围为（0,1.0)，取值越大，生成的随机性越高；取值越低，生成的随机性越低。默认值为0.8。注意，取值不要大于等于1 0.8 Parameters ...
插件和流程编排应用
例如，取值为0.8时，仅保留累计概率之和大于等于0.8的概率分布中的token，作为随机采样的候选集。取值范围为（0,1.0)，取值越大，生成的随机性越高；取值越低，生成的随机性越低。默认值为0.8。注意，取值不要大于等于1 0.8 Parameters ...
概述
数据访问代理 SOFAStack 数据访问代理是金融级分布式数据库中间件，用于解决海量请求下数据访问的瓶颈及数据库的容灾问题，提供水平拆分、平滑扩缩容、读写分离的在线分布式数据库服务。数据访问代理兼容 MySQL 协议和语法，支持分库分表、...
常见问题
运维管理 容器应用服务常见问题 经典应用服务常见问题 中间件 SOFABoot 常见问题 微服务常见问题 微服务故障排查之 DRM 微服务故障排查之限流 微服务故障排查之 RPC 服务网格-故障排查 消息队列常见问题 任务调度常见问题 分布式链路跟踪...
什么是 SOFATracer
SOFATracer 是蚂蚁金服基于 OpenTracing 规范开发的分布式链路跟踪系统，其核心理念就是通过一个全局的 TraceId 将分布在各个服务节点上的同一次请求串联起来。通过统一的 TraceId 将调用链路中的各种网络调用情况以日志的方式记录下来，...
应用场景
综上，基于阿里云丰富的数据库，对地址信息进行标准化和完善，从地址源头层面提升发货效率及多环节配送效率，从根本解决误送，配送延迟，物流目的地模糊等问题。移动互联网 移动APP时代对于地址的需求不降反增，比如平时最常见的APP挪车，...
互联网服务：小打卡
PolarDB-X 专注解决海量数据存储、超高并发吞吐、大表瓶颈以及复杂计算效率等数据库瓶颈问题，历经各届天猫双十一及阿里云各行业客户业务的考验，助力企业加速完成业务数字化转型。本文介绍小打卡如何通过 PolarDB-X 应对业务挑战。所属...
应用场景
场景一：问题分析快速定位 在分布式场景下，服务调用错综复杂，问题分析与定位非常困难，分布式链路跟踪系统能迅速定位到有问题的服务，协助快速解决问题节点。完整的应用调用拓扑关系：自动发现该服务之前的调用以及对所有中间件的调用，...
效果问题
本文汇总了使用内容检测API时常见的识别效果问题。为什么正常文本内容被识别为辱骂违规？为什么文本检测没有识别出辱骂内容？为什么正常文本内容被识别为色情违规？为什么文本检测没有识别出色情内容？为什么文本检测无法识别出二维码等...
函数概览
array_except函数 计算两个数组的差集。array_intersect函数 计算两个数组的交集。array_join函数 使用指定的连接符将数组中的元素拼接为一个字符串。如果数组中包含null元素，则null元素将被忽略。使用指定的连接符将数组中的元素拼接为...
概述
实时监控是一整套海量数据实时分析解决方案，以日志、REST 接口、Shell 脚本、云产品接口等作为数据采集来源，提供资源、应用、业务等各种视角的监控能力，从而帮您快速发现问题、定位问题、分析问题、解决问题，为线上系统可用率提供有效...
DNS FAQ
本文介绍在容器服务ACK集群中DNS相关的常见问题。为什么通过exec无法进入CoreDNS Pod？问题现象 使用 kubectl-n kube-system exec-it {coredns pod} bash 及类似命令无法进入到CoreDNS Pod。问题原因 CoreDNS所使用的容器镜像是基于Scratch...
Java应用监控和诊断方案
在这个应用场景案例中，我们采用基于ARMS的应用监控方案来解决分布式Java应用监控中的业务痛点。互联网业务的高速发展带来了日益增长的流量压力，业务逻辑也日趋复杂，传统的单机应用已经无法满足需求。越来越多的网站逐渐采用了分布式部署...
Contextual Bandit 算法
赌徒要去摇老虎机，走进赌场一看，一排老虎机，外表一模一样，但是每个老虎机吐钱的概率可不一样，他不知道每个老虎机吐钱的概率分布是什么，那么每次该选择哪个老虎机可以做到最大化收益呢？这就是多臂赌博机问题（Multi-armed bandit ...
DDL 问题
SQL 执行失败 错误信息：TableName[{tableName}]{SQL 错误信息} 解决方法：根据 {SQL 错误信息} 来解决问题，可能的情况有，表已经存在、索引名重复、表不存在、列已存在、列不存在、主键重复等，问题解决后点击 重试 继续执行。...
应用场景
问题分析与快速定位 在分布式场景下，服务调用错综复杂，问题分析与定位非常困难，分布式链路跟踪系统能迅速定位到有问题的服务，协助快速解决问题节点。完整的应用调用拓扑关系：自动发现该服务的历史调用，以及对所有中间件的调用，绘制...
数据导入性能优化
常见问题及解决方法 当客户端导入压力不足时，会导致集群CPU使用率、磁盘IO使用率及写入响应时间处于较低水位。数据库服务器端虽然能够及时消费客户端发送的数据，但由于总发送量较小，导致写入TPS不满足预期。解决方法：调大单次导入的 ...
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