使用私有池保障节省停机模式ECS实例的重启成功率
但是节省停机模式重启成功率依赖于实例库存，当业务峰值到来时，开启了节省停机模式的实例可能会因为库存不足导致重启失败，对业务带来更大的影响。本文介绍如何通过私有池保障节省停机模式实例的重启成功率。操作步骤 假设已有一台按量...
评分卡训练
分数转换 评分卡的信用评分等场景中，需要通过线性变换将预测得到的样本odds转换成分数，通常通过如下的线性变换实现。您可以通过如下三个参数指定线性变换关系：scaledValue：给出一个分数的基准点。odds：在给定的分数基准点处的odds值。...
Logtail
正则默认最大处理能力为20 MB/s（与正则表达式的复杂度有关）。分隔符日志最大处理能力为40 MB/s。JSON日志最大处理能力为30 MB/s。通过启动参数 process_thread_count 设置多个处理线程，可提升1.5~3倍性能。最大监控目录及文件数 与内存...
Logtail限制说明
正则默认最大处理能力为20 MB/s（与正则表达式的复杂度有关）。分隔符日志最大处理能力为40 MB/s。JSON日志最大处理能力为30 MB/s。通过启动参数 process_thread_count 设置多个处理线程，可提升1.5~3倍性能。最大监控目录及文件数 与内存...
函数概览
正则式函数 函数名称 说明 支持SQL 支持SPL regexp_extract_all函数 提取目标字符串中符合正则表达式的子串，并返回所有子串的合集。提取目标字符串中符合正则表达式的子串，然后返回与目标捕获组匹配的子串合集。regexp_extract函数 提取...
评分卡预测
线性模型中特征值和模型权重值直接相乘相加的结果，对应到评分卡模型中，如果模型进行了分数转换，则该分数输出转换后的得分。prediction_prob DOUBLE 二分类场景中预测得到的正例概率值，原始得分（未经分数转换）经过Sigmoid变换后得到该...
组件参考：所有组件汇总
特征尺度变换 您可以通过该组件对稠密或稀疏的数值类特征进行常见的尺度变换。特征离散 该组件是将连续特征按照一定的规则进行离散化。特征异常平滑 该组件可以将输入特征中包含异常的数据平滑到一定区间，支持稀疏和稠密数据格式。奇异值...
关键缺陷通知
P2：选择性升级，偶尔发生的问题，具备应该改写方法，或重启即可修复。2024年缺陷 2024年04月 等级 报错/问题描述 缺陷原因 出现/修复版本 规避建议 P2 使用datediff函数按照指定的单位计算两个时间差值时，偶发返回结果与实际结果相差1。...
隔离损坏的本地盘
背景信息 隔离损坏的本地盘仅支持大数据型实例，隔离损坏的本地盘系统事件包括以下事件：本地磁盘出现损坏告警（Disk:ErrorDetected）因系统维护隔离坏盘（SystemMaintenance.IsolateErrorDisk）因系统维护重启实例并隔离坏盘...
正则解析
Logtail正则解析插件支持通过正则表达式提取日志字段，并将日志解析为键值对形式。功能入口 当您需要使用Logtail插件处理日志时，您可以在创建或修改Logtail配置时，添加插件。具体操作，请参见 概述。配置说明 参数名称 说明 原始字段 ...
Logtail采集详情
分行 如果Logtail采集配置中指定了行首正则表达式，则Logtail根据行首正则表达式对每次读取的日志进行分行，切分成多条日志；如果没有指定行首正则表达式，则将一行日志作为一条日志处理。解析 根据Logtail采集配置中配置的采集模式，对每...
线性回归算法（Linear Regression）
本文介绍了线性回归算法（Linear Regression，以下简称LR）相关内容。简介 LR是利用线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。使用场景 LR是一个回归模型，主要用于拟合数值。该模型简单，可...
常见问题
两者都是精确匹配，不支持正则。如需正则，请使用列值翻译。配置 key 出现乱码，该怎么办？现象：配置 key 出现乱码，如下图所示：出现的乱码的原因，一般情况是日志编码与服务器编码不统一。解决方案：进入 编辑 页面，基本信息 中打开...
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...
修改预约重启时间
在 计划内运维事件 列表中，在 云服务器 页签下，找到已经设置了重启计划的ECS实例，在 操作 列，单击 预约重启。在 预约重启时间 页面，选择 预约日期 和 预约时间。说明 预约重启时间不能超过 最晚可预约时间。其中，最晚可预约时间 比 ...
重启节点
PolarDB 提供了重启节点功能，您可以在控制台上手动重启节点解决数据库连接和性能问题。注意事项 重启只读节点之后新建的读写分离连接会转发请求到该只读节点。重启只读节点之前建立的读写分离连接不会转发请求到重启后的只读节点，您可以...
重启节点
PolarDB 提供了重启节点功能，您可以在控制台上手动重启节点解决数据库连接和性能问题。注意事项 重启只读节点之后新建的读写分离连接会转发请求到该只读节点。重启只读节点之前建立的读写分离连接不会转发请求到重启后的只读节点，您可以...
数据归一化
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：若x的值相同，则归一化输出0.5。Z-score归一化：经过处理后的数据符合正态分布。其公式为：若x的值相同，则归一化输出0。其中x是原始数据，min是...
逻辑回归
模型地址 字符 算法参数 参数名 参数描述 是否必填 参数默认值 参数范围 惩罚类型 用于指定惩罚中使用的规范 否 L2 L2 无惩罚 正则强度的倒数 必须为正浮点数，与支持向量机一样，较小的值指定更强的正则化 否 1.0[0,99999999]是否使用截距...
正则刷新说明
用户可以在刷新任务中提交含有正则表达式的URL，阿里云 CDN 会对匹配该正则表达式的所有URL进行批量刷新，这样可以更有针对性地刷新URL。当您的 刷新类型 选择 正则 时，可以提交含有正则表达式的URL，对符合该表达式的URL进行大批量刷新。...
岭回归训练
岭回归（Tikhonov regularization）算法是对不适定问题进行回归分析时，最常用的正则化方法。岭回归训练组件基于该算法，支持稀疏、稠密两种数据格式，且支持带权重样本的训练。本文为您介绍岭回归训练组件的配置方法。使用限制 支持的计算...
正则刷新说明
用户可以在刷新任务中提交含有正则表达式的URL，阿里云 DCDN 会对匹配该正则表达式的所有URL进行批量刷新，这样可以更有针对性地刷新URL。当您的 刷新类型 选择 正则 时，可以提交含有正则表达式的URL，对符合该表达式的URL进行大批量刷新...
重启节点
PolarDB 提供了重启节点功能，您可以在控制台上手动重启节点解决数据库连接和性能问题。注意事项 重启只读节点之后新建的读写分离连接会转发请求到该只读节点。重启只读节点之前建立的读写分离连接不会转发请求到重启后的只读节点，您可以...
Logtail配置
如果该值以^开头并且以$结尾，则为正则匹配，例如设置 EnvKey 为 NGINX_SERVICE_PORT，设置 EnvValue 为^(80|6379)$，表示可匹配服务端口为80、6379的容器。说明 多个白名单之间为或关系，即只要容器的环境变量满足任一白名单即可匹配。...
包年包月实例升配规格
如果选择了预约重启并设置了重启时间，您可以在ECS控制台的 事件>待处理事件>变配重启事件 中查看或修改预约时间。警告 重启实例会造成您的实例停止工作，可能导致业务中断，建议您在非业务高峰期时执行该操作。阅读升配须知，如无问题，...
自定义配置
脱敏规则中各元素通过英文半角逗号分隔，每一个元素代表一个不区分大小写的正则表达式，以 password 为例，脱敏规则等同于正则表达式.*password.*。探针在采集数据时会对数据的key按照对应的表达式进行过滤，如果满足条件，该key会被认为...
什么是Logtail
您也可以自定义提取日志的方式和提取字段的名称，日志服务支持通过正则表达式提取日志。由于日志服务中的日志数据模型要求每条日志必须有精确的时间戳信息，Logtail提供了自定义的日志时间格式，方便您从不同格式的日志数据中提取必要的...
续费降配
是否需要重启实例 降低实例规格：需要 若设置了重启时间，实例将在您设置的时间自动重启使规格配置生效。若未设置重启时间，必须在新的计费周期内手动重启实例，否则降配操作不会生效。变更公网带宽：不需要 转换数据盘计费方式：不需要 新...
线性规划-专题多篇
优化求解器的线性规划...机器学习：带有L1正则项的SVM多分类问题 分类是机器学习领域中最基本的任务之一。其目的是建立输入向量x与分类变量y之间的映射关系。例如把一张张图片根据其内容分类为“动物”、“植物”等类别。本地版Python代码>
PolarDB处理TPC-H查询的挑战和机遇
MySQL基于greedy search的join ordering算法搜索空间是受限的，只能支持线性的left-deep tree，所能支持的表数量也较少，而且一旦大于一定阈值就引入greedy策略。因此社区在8.0.2x版本中开始引入新的hypergraph优化器，目前还是开发中，...
续费降配
是否需要重启实例 降低实例规格：需要 若设置了重启时间，实例将在您设置的时间自动重启使规格配置生效。若未设置重启时间，必须在新的计费周期内手动重启实例，否则降配操作不会生效。变更公网带宽：不需要 转换数据盘计费方式：不需要 新...
Lasso回归训练
参数设置 惩罚因子：lambda 正则项系数，DOUBLE类型。收敛阈值 迭代方法的终止判断阈值，默认为1.0E~6。学习率 用于控制模型在训练过程中参数更新的速度。默认为0.1。最大迭代步数 最大迭代步数，默认为100。优化方法 优化问题求解时选择的...
归一化
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。其公式为：说明 公式中x是原始数据，min是数据的最小值，max是数据的最大值，mean是数据的平均值，...
SaveTraceAppConfig-应用监控自定义设置
convergence.pattern 收敛规则正则 可使用正则表达式设置收敛规则，多个正则表达式之间以英文逗号（,）分隔，直接填写 URL 原文表示不收敛此 URL，例如：/service/(.*?demo。Arthas 诊断字段说明 注：Arthas 诊断相关配置仅在探针版本大于...
向量计算函数
向量缩放函数 vector_scale(array(double)vector1,double alpha)vector_scale(varchar vector1,double alpha)结合向量的加减法和向量的缩放，可以做任何线性变换。cosine_similarity 函数 计算 x 的余弦相似度。使用示例 查询和分析语句*|...
线性回归
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。组件截图 二、参数说明 字段设置 参数名称 参数说明 标签字段 用于训练的标签字段，数值类型，单选。特征字段 用于预测的特征字段，...
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...
FM算法
0.01 lambda 否 使用英文逗号（,）分隔的三个浮点数，分别表示0次项、线性项及二次项的正则化系数。0.01,0.01,0.01 initStdev 否 参数初始化标准差。0.05 FM预测 predResultColName 否 预测结果列名。prediction_result predScoreColName ...
LightGBM算法
regression_l1：使用L1正则项回归模型。multiclass：多分类。num_leaves 叶子的个数。取值为整数。默认值为128。max_depth 树的最大深度。取值为整数。默认值为7。说明 如果设置为-1，则表示不对树的深度做限制。但为防止过拟合，建议合理...
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...
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