限流防护

使用ASMGlobalRateLimiter对入口网关和应用服务入口流量配置全局限流 本地限流的工作原理 Envoy代理使用令牌桶算法实现本地限流。令牌桶算法是一种限制发送到服务端的请求数量的方法,基于一定数量的令牌桶。存储桶以恒定的速率不断填充...

功能特性

限流算法默认是令牌桶算法,也支持漏桶、滑动窗口的限流算法。网关可以对 API 的响应内容进行缓存,降低对后端 Server 的压力。跨域资源共享 针对 HTTP 的跨域请求,API 网关支持 API 级别的跨域配置以及环境级别的跨域配置。支持设置标准...

限流算法选择

服务限流中主要使用了 QPS 限流算法和令牌桶算法两种限流算法,本文对这两种算法进行介绍。QPS 限流算法 QPS 限流算法通过限制单位时间内允许通过的请求数来限流。优点:计算简单,是否限流只跟请求数相关,放过的请求数是可预知的(令牌...

流量控制插件

blockingMode(可选):API网关使用了标准的令牌桶算法来实现流控功能,关于字段值以及算法详情如下:QUEUE(默认值):令牌桶算法有两个概念:令牌桶和一个Waiting Queue。API网关的引擎会定期向令牌桶发放令牌,客户端发送的请求进到API...

服务限流

详情请参见 令牌桶算法。令牌桶系数 设置令牌桶的系数,以决定令牌桶的最大值。默认为 1。令牌数最大值=(限流阈值÷单位时间)×令牌桶系数 单位时间 ms 设置限速规则的单位时间,单位为 ms。仅在 限流类型 为 QPS 时设置。限流阈值 根据...

添加限流规则

扩展令牌桶算法:控制发送到网络上的数据的数目,并允许突发数据的发送。有关算法的详细说明参见 限流算法说明。限流后置操作 限流后操作 配置限流后进行的后续操作,可选值:空配置:限流后不做任何处理,返回空值。抛出异常:限流后返回...

梯度提升回归树算法(GBRT)

本文介绍了梯度提升回归树算法(Gradient Boosting Regression Tree,下文简称GBRT)相关内容。简介 GBRT算法是集成学习Boosting家族的成员,使用了前向分布算法,但是弱学习器限定了只能使用CART回归树模型。前向分布算法的思想是基于当前...

Contextual Bandit 算法

相较A/B测试方案,能更快地收敛到最优策略 如何在一次请求中推荐多个候选物品,使用如下Multiple-Play Bandit Algorithm:算法详细描述 Bandit算法是一类用来实现Exploitation-Exploration机制的策略。根据是否考虑上下文特征,Bandit算法...

组件参考:所有组件汇总

源/目标 读OSS数据 该组件用来读取对象存储OSS Bucket路径下的文件或文件夹。读CSV文件 该组件支持从OSS、HTTP、HDFS读取CSV类型的文件数据。读数据表 该组件用于读取MaxCompute表数据,默认读取本项目的表数据。写数据表 该组件支持将上游...

配置M3U8标准加密改写

改写成功后会在M3U8文件内#EXT-X-KEY 标签后面增加加密参数(包括加密算法、密钥URI地址和鉴权参数),客户端收到被改写的M3U8文件以后,将会使用带鉴权参数的密钥URI来发起请求,从CDN节点获取到密钥以后将会使用对应的加密算法和密钥来...

新建实验

AutoML是PAI提供的机器学习增强型服务,集成了多种算法和分布式计算资源,无需编写代码,通过创建实验即可实现模型超参数调优,提高机器学习效率和性能。本文为您介绍如何新建实验。背景信息 AutoML的工作机制:实验会根据算法配置自动生成...

快速开始

一、Contextual Bandit 算法的适用范围 Contextual Bandit 算法虽然可以用来解决冷启动问题,但如果在一些基础条件不满足时,算法可能不能很好地收敛。注意:探索流量是否足够。如果一个场景新品数量很大,每时每刻都有新品源源不断地加...

CreateCsr-创建CSR

调试 授权信息 下表是API对应的授权信息,可以在RAM权限策略语句的 Action 元素中使用,用来给RAM用户或RAM角色授予调用此API的权限。具体说明如下:操作:是指具体的权限点。访问级别:是指每个操作的访问级别,取值为写入(Write)、读取...

拒绝推断

拒绝推断(Reject Inference)是一种在金融场景经常和评分卡模型一起使用的数据增强方法,可以用来解决样本偏差问题。本文为您介绍拒绝推断组件的配置方法。算法简介 以信贷场景为例,用评分卡模型对用户的偿还、违约情况进行建模时只用到...

GBDT二分类V2

梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Trees)二分类,是经典的基于梯度提升(Gradient Boosting)的有监督学习模型,可以用来解决二分类问题。支持计算资源 支持的计算引擎为MaxCompute。算法简介 梯度提升决策树(Gradient Boosting ...

APPROX_COUNT_DISTINCT

精度参数含义为HyperLogLog算法的分bit位个数,参数越大,代表分越多,理论精度越高。精度参数取值越高,计算时间和内存开销也会相应增大,但都远远小于精确的 COUNT DISTINCT(column)语句带来的开销,因此,推荐选用APPROX_COUNT_...

S3协议数据压缩

Lindorm S3兼容协议提供了(Bucket)级别的压缩功能,可以在上传文件时对内的所有对象进行压缩。本文介绍如何使用S3兼容协议数据压缩功能。前提条件 宽表引擎为2.4.3.2及以上版本。如何查看或升级当前版本,请参见 宽表引擎版本说明 和...

路由算法

本文介绍路由算法的定义、使用场景等内容。定义 路由算法是减少路由时开销的一种算法,可以通过给逻辑库配置路由算法,实现条件定位查询,提高操作效率。说明 若未配置路由算法,则在对逻辑表的数据进行操作时,会遍历逻辑表对应的每一个...

行业算法模型介绍

重要 算法实验功能仅对标准版实例开放。智能推荐根据不同的行业提供了归档的如下几类算法模型,您可以通过在线实验平台的实验参数配置针对性的进行开启或关闭以及具体算法子类型的优化。一、基于物品的协同过滤算法 协同过滤算法主要分为...

如何解决国密算法证书和浏览器兼容性问题?

针对上述情况,建议采用 RSA和SM2双算法证书解决方案,即在服务器同时配置国际通用的RSA算法证书和国密标准的SM2算法证书,国密算法证书负责加解密以满足合规要求,RSA算法证书满足浏览器兼容性的应用需求,同时也满足了金融、电子政务等...

RSA加密算法与ECC加密算法的区别?

RSA加密算法和ECC(椭圆曲线加密)算法都是非对称加密算法(通过公钥和私钥来进行数据的安全传输和验证),均为国际标准算法,广泛用于数据加密、数字签名等领域。以下是两者之间主要的区别:RSA:RSA加密算法是应用较早的算法之一,它在...

API使用说明

验证身份时,用户使用AK私钥签名,BaaS REST通过对应公钥验证签名,具体算法是 Sha256WithRSA 摘要算法,RSA 签名算法,签名内容是Access-ID和时间戳。为进一步保障安全,验证身份时会验证签名时效,获取的访问令牌也有使用时效。说明 关于...

算法

图计算服务GraphCompute新增图算法分析功能,提供分析查询一体化解决方案,方便用户快速进行全图数据分析。功能介绍 图计算服务GraphCompute新增图算法功能,基于当前服务的数据进行算法执行,方便用户快速进行全图数据的分析。只需要开通...

算法管理

算法信息主要包括算法能力集(算法支持的视频检测及分析能力)、算法能力值(算法最多支持的可分析视频流数量)、用户自定义的算法名称及版本号以及存储算法包的OSS相关信息。算法能力集 算法能力集可以理解为算法的标签,指算法支持的视频...

购买及启用私有CA

证书算法 选择通过私有CA签发证书时所使用的加密算法类型。可选项:RSA、SM(国密)、ECC。购买时长 选择服务使用时长。购买时长年,根CA有效期最大可设置为20年;购买时长>=1年,根CA有效期最大可设置为100年。说明 您可以在PCA服务使用时...

使用RSA密钥无法登录ECS实例问题

背景信息 RSA加密算法是一种非对称加密算法,在公开密钥加密和电子商业中RSA被广泛使用。非对称加密算法包含公钥(Public Key)和私钥(Private Key),公钥和私钥是一种通过算法得到的密钥对,在ECS中创建的密钥对默认采用RSA加密方式。更...

API 分组

开启验签开关后,需完成以下配置:加签算法:生成签名的算法。移动网关公有云支持 MD5、RSA、SM2 和 SM3 算法。密钥 Key:后端签名使用的密钥 Key,可以自定义。密钥内容:后端签名使用的密钥 Value。当加签算法是 MD5 时,可以自定义。当...

HASH

LINEAR HASH与HASH的不同之处在于,LINEAR HASH使用线性二次幂算法,而HASH使用散列函数值的模数。在语法上,LINEAR HASH和HASH的唯一区别是LINEAR在PARTITION BY子句中添加了关键字。示例 HASH类型的使用示例:CREATE TABLE sales_hash(s_...

调整物品特征优先级,适配行业特征优化效果

一、什么是用户偏好二阶传导算法 用户偏好二阶传导算法是阿里内部演进出来,针对特定物品特征的召回链路。可以让产品运营同学,依据自己的业务特征,更好的对推荐结果进行一定程度的干预。其中X表示的是物品特征:当用户对某一个item产品...

PMI

PMI算法组件用来统计若干文章中所有词的共现情况,计算两两之间的PMI(point mutual information)。本文为您介绍PMI算法组件的配置方法。背景信息 互信息(Mutual Information)是信息论里一种有用的信息度量,它可以看成是一个随机变量中...

算法说明

本文介绍预测算法的适用场景、参数配置等内容。算法简介 预测算法是基于Prophet预测模型中的原理进行研发的。Prophet将时序数据分解为趋势项、周期项和假日项,分别进行拟合与预测,最终整合为未来数据的预测结果。其中Prophet使用linear ...

PGVector

PGVector是一个高效的向量数据库插件,支持多种向量计算算法和数据类型,同时还能够高效存储与查询以向量表示的AI Embedding。本文档将为您介绍PGVector的背景、原理、使用方法及其他相关信息。背景信息 随着数据科学和机器学习等技术的...

Lasso回归训练

Lasso(Least absolute shrinkage and selection operator)回归算法是一种压缩估计算法。Lasso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Lasso回归训练组件的配置方法。使用限制 支持的...

Decrypt

例如,RSA解密(RSAES_OAEP_SHA_256)时,使用公钥对明文加密时使用的摘要算法是SHA-1,或者AES_ECB解密时,密文数据长度不是16字节(AES算法块大小)的倍数。请求参数指定的密钥不是加密时使用的密钥。如果已排除上述原因,请您通过 智能...

PGVector

PGVector是一个高效的向量数据库插件,支持多种向量计算算法和数据类型,同时还能够高效存储与查询以向量表示的AI Embedding。本文档将为您介绍PGVector的背景、原理、使用方法及其他相关信息。背景信息 随着数据科学和机器学习等技术的...

PGVector

PGVector是一个高效的向量数据库插件,支持多种向量计算算法和数据类型,同时还能够高效存储与查询以向量表示的AI Embedding。本文档将为您介绍PGVector的背景、原理、使用方法及其他相关信息。背景信息 随着数据科学和机器学习等技术的...

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...

K均值聚类算法(K-Means)

本文介绍了K均值聚类算法(K-Means Clustering Algorithm,以下简称K-Means)相关内容。简介 K-Means算法是一种迭代求解的聚类分析算法。该算法原理为:先将数据分为K组,随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚...

脱敏算法

脱敏算法运用哈希脱敏、遮盖掩码等方式对敏感数据(如姓名、账号、手机号等)进行脱敏处理,本文为您介绍如何查看和测试系统内置的脱敏算法。页面介绍 在Dataphin首页,单击顶部菜单栏 资产。按照下图指引,进入 脱敏算法 页面。参数 描述 ...

SimRank+相似度计算算法

本文介绍了推荐系统中一个常用的协同过滤算法SimRank,包括它的算法原理,及其应用在个性化推荐场景时的改进。同时,本文还描述了如何在生产环境部署SimRank+算法算法简介 SimRank算法是一种用于衡量结构上下文中个体相似度的方法,其...
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