脏话识别服务
你不要说我说什么话都有节奏，*不怕我*的干嘛，我就说了咋地，*我不怕没有延迟的马路，*这种话怎么怎么了，*没怎么没怎么没怎么，只不过是这么说而已。\"};RunPreTrainServiceRequest request=new RunPreTrainServiceRequest();request....
ModifyInstanceAttribute-修改一台实例的部分信息
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...
函数概览
本文列举的函数与运算符可以被用在 SLS 的 SQL 或 SPL 两种语言中。函数与运算符 说明 您可以根据具体使用的功能、语言，在本文中查看具体的函数、运算符用法。下表中，√表示支持，×表示不支持。SQL 是一种广泛使用的查询、分析语言，...
特征离散
取值如下：Isometric Discretization（等距离散）Isofrequecy Discretization（等频离散）Gini-gain-based Discretization（基于Gini增益离散）Entropy-gain-based Discretization（基于熵增益离散）离散区间个数 离散区间的个数。...
APPROX_COUNT_DISTINCT
非精确的COUNT DISTINCT计算能提升查询性能，尤其是对于column的离散值比较大的情况，误差率平均可以控制在 0.1%-1%以内。该函数适用于对性能敏感并且可以接受误差的场景。同时，您也可以通过 COUNT DISTINCT(column)的方式进行精确的COUNT...
联邦预处理
离散化 离散化是对特征进行离散化处理，目前仅支持等宽分桶。函数路径 fascia.biz.preprocessing.discretize 函数定义 def discretize(fed_df:HDataFrame,columns:List[str]=None,n_bins=5,strategy='uniform',discretizer:...
基于分箱组件实现连续特征离散化
特征离散是将连续的数据进行分段，使其变为多个离散化区间。针对该场景，PAI推出了分箱组件和数据转换模块组件。首先使用分箱组件将连续特征离散化，再使用 数据转换模块 将原始数据从连续值转换为离散值。本文为您介绍如何使用Designer...
聚合函数
这个误差是基于所有可能集合上的标准误差的正常分布。它并不能保证在特定集合上的误差上限。approx_distinct(x,e)→bigint 返回输入参数中不重复值的近似个数。这个函数提供 count(DISTINCT x)这个方法的近似计算。如果所有输入参数均为...
VAML协议接入指南
{uuid}"><section><avatar ai_action="true">动作code1"interrupt="true"/>动作code2"interrupt="true"/>动作code3"interrupt="false"/></avatar><frame>家用大功率吹风机，"/>不伤发快速干发。然后它的附加功能是速干的。...
HLL近似去重
HLL的特点是具有非常优异的空间复杂度O(log(logn))和时间复杂度O(n)，并且计算结果的误差可控制在1%~2%左右（误差与数据集大小以及所采用的哈希函数有关）。HyperLogLog原理 近似去重算法HyperLogLog是LogLog算法的升级版，作用是能够提供...
范围类型
例如，timestamp 的范围可以被用来表达一个会议室被保留的时间范围。在这种情况下，数据类型是 tsrange（“timestamp range”的简写）而 timestamp 是 subtype。subtype 必须具有一种总体的顺序，这样对于元素值是在一个范围值之内、之前或...
如何查询配额的调整范围？
您可以通过配额中心控制台查询配额的调整范围。...如果 申请配额 项显示为一个调整框或下拉列表，说明该配额的取值是离散的，其取值可以在该调整框或下拉列表中设置。如果 申请配额 项未显示，说明该配额没有设置调整范围。
分区合并
场景 1：目标分区是不含二级分区的一级分区 对于离散分区（list/list column策略），合并多个分区后，新分区的values取合并前多个分区的values的合集；对于连续空间的分区（range/range column/hash/key），合并多个相邻分区后，新分区的...
ListQualityResultsByEntity
DiscreteCheck Boolean true 是否为离散校验。取值如下：true：是离散校验。false：非离散校验。EndTime Long 1600704000000 查询校验结果的截止时间。MethodName String count_distinct 采集样本数据的方法。包括avg、count、sum、min、...
ListQualityResultsByRule
DiscreteCheck Boolean true 是否为离散校验。取值如下：true：是离散校验。false：非离散校验。EndTime Long 1600704000000 查询校验结果的截止时间。MethodName String max 采集样本数据的方法。包括avg、count、sum、min、max、count_...
网络安全保护
推荐采用微服务的理念，将各个组件、子系统、微服务认为是离散的、互不信任的，并采用安全措施进行认证、防护和监测。网络规划设计的核心环节之一就是定义各个资源所在的网络边界，并在各个网络边界之间设计访问控制机制。这个环节可以通过...
配置规则：按模板（批量）
DiscreteCheck Boolean true 是否为离散校验。取值如下：true：是离散校验。false：非离散校验。EndTime Long 1600704000000 查询校验结果的截止时间。MethodName String max 采集样本数据的方法。包括avg、count、sum、min、max、count_...
经验概率密度图
算法中采用内核分布估计样本数据的概率密度，和直方图类似都是产生函数描述样本数据的分布，区别是内核分布叠加各部分的贡献而产生连续平滑的分布曲线，而直方图是离散地描述。采用内核分布时，非样本的数据点概率密度并非0，而是各样本...
DT-PID V2.1.0
计算逻辑原理 DT-PID-v2组件采用增量式PID控制，控制量u离散化描述满足如下 其中，u(k-1)是上一时刻系统的控制量，也可以是初始时刻的外部参考值，为当前时刻控制量增量。DT-PID-v2组件中控制增量有如下形式 其中，为积分系数，为微分系数...
线性回归
在统计学中，线性回归是用来确定两种或两种以上变量间的相互依赖关系的统计分析方法，与分类算法处理离散预测不同。回归算法可对连续值类型进行预测。线性回归算法定义损失函数为样本集的最小平方误差之和，通过最小化损失函数求解权重矢量...
组件参考：所有组件汇总
协方差 该组件用于衡量两个变量的总体误差。经验概率密度图 该组件是采用经验分布和内核分布两种算法。全表统计 该组件用于统计全表，或某些选中的列。卡方拟合性检验 该组件用于变量为类别型变量的场景，旨在检验单个多项分类型变量在各...
基于组件化EasyRec框架快速搭建深度推荐算法模型
可以为主干网络配置一个可选的 MLP 模块。案例2：DeepFM 模型 配置文件：deepfm_backbone_on_movielens.config 这个Case重点关注下两个特殊的 block，一个使用了 lambda 表达式配置了一个自定义函数；另一个的加载了一个内置的keras layer ...
转换Log为Metric
Log是离散的事件，Trace可以认为是带请求追踪的事件，Metric是带统计量的事件。Log、Trace、Metric本质上都是事件，满足事件存储的系统都可以用来存储这三类数据。日志服务提供两种存储：Logstore 日志服务中Log的采集、存储和查询单元。更...
PS线性回归
最小收敛误差 优化算法终止条件。最大特征ID 最大的特征ID或特征维度，该参数取值可以大于实际值。如果未配置该参数，则系统启动SQL任务自动计算。执行调优 核心数 默认为系统自动分配。每个核的内存大小 默认为系统自动分配。方式二：PAI...
名词解释
名词 说明 维度 维度是度量的环境，用来反映业务的一类属性，如时间、地域、性别、类别等，是一组离散的值。度量 即被聚合（观察）的统计值。是聚合运算的结果，如UV（用户数）、交易金额等经过统计的数值。数据集 以二维表表现的数据集合...
优化内部表的性能
选择数据分布均匀离散的列作为分布列。更多关于Distribution Key的原理和使用详情请参见 分布键Distribution Key。设置Distribution Key场景示例 例如设置Distribution Key，表tmp和tmp1做Join，通过执行explain SQL语句看到执行计划中有...
名词解释
名词 说明 维度 维度是度量的环境，用来反映业务的一类属性，如时间、地域、性别、类别等等，是一组离散的值。度量 即被聚合（观察）的统计值。是聚合运算的结果，如UV（用户数）、交易金额等经过统计的数值。数据集 以二维表表现的数据...
Link Visual的常见问题
播放端网络不佳 播放端所处下行网络带宽至少需要大于当前码流，播放器提供获取码流的接口可以用来展示当前实际码流信息。请检查播放端网络带宽是否符合要求，并建议您展示当前码流（建议码流展示样式为：24fps 80KB/s），便于以后定位问题...
首页信息屏
刷新显存到屏幕上 ADC操作与电量获取 背景介绍 ADC即模拟数字转换器（英语：Analog-to-digital converter）是用于将模拟形式的连续信号转换为数字形式的离散信号的一类设备。与之相对的设备成为数字模拟转换器（DAC）。典型的模拟数字转换...
基本概念
分辨率 分辨率（Resolution）用来描述视频对细节的分辨能力，通常表示为每一个方向上的像素数量，比如1280x720等。分辨率决定了视频画面细节的精细程度。通常情况下，视频的分辨率越高，所包含的像素就越多，画面就越清晰。分辨率是决定...
基本概念
采样率（Sample Rate）采样率也称为采样速度或者采样频率，定义了每秒从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数，单位为赫兹（Hz）。采样率是指将模拟信号转换成数字信号时的采样频率，也就是单位时间内采样多少点，采样频率越高声音的...
PolarDB处理TPC-H查询的挑战和机遇
但这里会有个trade-off，因为随着plan tree的上升，tuple的数据倾向于越来越稀疏，因此scan会越来越离散，无法利用顺序IO/Prefetch IO的优势。因此晚物化比较理想的场景是，当需要最后获取时，所涉及的tuple数量较少，比如有聚集，或者有...
列存索引如何实现高效数据过滤
例如关系R，S的分区键均为a，查询 select count(1)from R,S where R.a=S.a and R.a>10，利用 R.a=S.a 以及 R.a>10 可推导出 S.a>10，从而用来做关系S的分区剪枝。不同分区类型的剪枝算法描述如下：对于RANGE分区，其不同分区的分界点有序...
特征离散化
是 等间隔离散化 等间隔离散化 等距离散化 离散化方法：等间隔离散化 参数名 参数描述 是否必填 参数默认值 参数范围 离散区间间隔 数据分段间隔。例如：离散区间间隔为2时，离散化处理会将属性值处理成固定步长为2的数据。否 1[0,99999999...
机器学习开发示例
pyspark from pyspark.ml.evaluation import RegressionEvaluator#使RegressionEvaluator用来计算均方根误差。evaluator=RegressionEvaluator(metricName="rmse")RMSE=evaluator.evaluate(predictionsA)print("ModelA:Root Mean Squared ...
决策树
均方误差：父节点和子节点之间的均方误差的差额将被用来作为特征选择的标准，这种方法通过使用叶子节点的均值来最小化L2损失。费尔德曼均方误差：它使用费尔德曼均方误差，这种指标使用费尔德曼针对潜在分枝中的问题改进后的均方误差。平均...
随机森林
均方误差：父节点和子节点之间的均方误差的差额将被用来作为特征选择的标准，这种方法通过使用叶子节点的均值来最小化L2损失。平均绝对误差：它使用叶节点的中值来最小化 L1 损失。否 均方误差 均方误差 平均绝对误差 其他参数 参数名 参数...
通用联邦学习模板
三、名词解释 Category特征：是指数据集中的离散型变量，其取值通常为一个有限的集合，并且这些取值之间没有大小或序的关系。例如，性别、婚姻状况、职业、城市等都是Category类特征。在DataTrust中用String标识。Numeric特征：取值通常是...
Label Encoder
一、组件说明 Label Encoder是一种用于将离散分类变量转换为数值变量的编码方法。它将每个离散变量的取值映射到一个整数，从而将离散变量转换为连续变量。例如，一个有三个取值的离散变量“颜色”（红色、绿色、蓝色），使用Label Encoder...
横向LabelEncoder
一、组件说明 Homo Label Encoder是一种用于将离散分类变量转换为数值变量的编码方法，适用于横向联邦场景。它将每个离散变量的取值映射到一个整数，从而将离散变量转换为连续变量。例如，一个有三个取值的离散变量“颜色”（红色、绿色、...
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