性能指标
100维*100维 离线预测 100分钟 逻辑回归-LogisticRegressionWithHe 1亿 100维*100维 离线预测 70分钟 神经网络MLP 1亿 100维*100维 离线预测 100分钟 决策树-XGBoostWithDp 100维*100维 在线预测 qps：100 rt:1秒 决策树-GBDTWithDp 100维*...
创建安全联邦学习任务（任务模式）
适用特征维度特别多，特别是神经网络算法。数据集设置 配置使用方和加持方的数据信息，用于后续的数据处理。使用方：指需要数据的一方。加持方：指提供数据的一方。训练集：需训练的数据表。Label字段：指标签字段，用于后续训练学习。对齐...
人工神经网络
人工神经网络（Artificial Neural Network，缩写ANN），简称神经网络或类神经网络，是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。人工神经网络有多层和单层之分...
灵骏常见问题
您使用神经网络进行的许多计算都可以很容易地分解成更小的计算，各个小计算不会相互依赖。智能计算灵骏与普通GPU托管服务有什么不同？智能计算灵骏集群采用专为大规模AI计算场景所设计的系统架构和多层性能优化技术，能充分利用整体的计算...
模型创建
时序预测 DeepAR DeepAR算法是基于RNN的深度神经网络算法。详细信息，请参见 DeepAR论文。TFT TFT（Temporal Fusion Transformer）算法是基于Transformer机制的深度神经网络算法，详细信息，请参见 TFT论文。时序异常检测 esd 达摩院自研...
数据库内机器学习
目前Lindorm ML支持的算法如下表所示：任务类型 算法 说明 时序预测 DeepAR DeepAR算法是基于RNN的深度神经网络算法。详细信息，请参见 DeepAR论文。TFT Temporal Fusion Transformer算法是基于Transformer机制的深度神经网络算法，详细...
安全联邦学习-任务模式FL
三、安全联邦学习已支持的能力 用途 算法分类 已支持算法 分类 决策树 XGBoostWithDp GBDTWithDp 逻辑回归 LogisticRegressionWithHe 神经网络 神经网络MLP 回归 线性回归 LinearRegressionWithHe 神经网络 神经网络MLP 四、如何进行安全...
CREATE MODEL
时序预测 TIME_SERIES_FORECAST DeepAR DeepAR算法是基于RNN的深度神经网络算法。详细信息，请参见 DeepAR论文。TFT TFT（Temporal Fusion Transformer）算法是基于Transformer机制的深度神经网络算法，详细信息，请参见 TFT论文。时序异常...
预测与异常检测函数
使用场景：计量数据的预测、网络流量的预测、财务数据的预测、以及具有一定规律的不同业务数据的预测。ts_anomaly_filter 针对批量曲线进行时序异常检测后，可以按照用户定义的异常模式来过滤异常检测的结果。能帮助用户快速找出异常的实例...
使用Lindorm AI进行时序预测
例如，单品的销量预测是网络购物平台订货、库存和补货调拨的主要依据之一。前提条件 已开通Lindorm AI引擎。开通方式，请参见 开通指南。时序引擎的版本为3.4.21及以上版本。查看或升级时序引擎版本的方法，请参见 时序引擎版本说明 和 ...
安全联邦学习-工作流FL
三、安全联邦学习已支持的能力 用途 算法分类 已支持算法 分类 决策树 XGBoostWithDp GBDTWithDp 逻辑回归 LogisticRegressionWithHe 神经网络 神经网络MLP 回归 线性回归 LinearRegressionWithHe 神经网络 神经网络MLP 四、如何进行安全...
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...
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...
Z-Score归一化
在机器学习领域，Z-Score归一化经常用于数据处理，例如神经网络、聚类分析等应用。组件截图 二、参数说明 参数名称 参数说明 选择归一化字段 选择需要归一化的字段。可多选。三、有配置文件可读 在上游有配置文件可以选择的时候，可以使用...
支持向量回归算法（SVR）
sigmoid：使用该函数作为核函数时，效果类似多层神经网络。c 松弛系数的惩罚项系数。取值为大于0的浮点数，可不填。默认值为1。说明 如果数据质量较差，可以适当降低惩罚项 c 的值。epsilon SVR损失函数的阈值。当预测值与实际值的差值等于...
PAI-TF概述
背景 TensorFlow是Google最新的开源深度学习计算框架，支持CNN、RNN及LSTM等多种神经网络模型，对语音、图像及文本等领域的模型训练效率极佳。TensorFlow的功能丰富且强大，并拥有高度灵活的API，受到业界的高度关注。PAI-TF是人工智能平台...
机器学习
MADlib机器学习模块主要解决以下问题：分类/回归问题：提供一系列算法如K最近邻、MLP多层感知神经网络、SVM支持向量机、决策树等算法来解决二元分类/回归问题，集成最小二乘法、GLM广义线性回归、逻辑回归、多项式回归等模型来解决回归问题...
组件参考：所有组件汇总
序列标注预测（MaxCompute）（即将下线）该组件用来加载训练好的模型，对输入数据表进行预测，并产出预测结果。机器阅读理解预测 使用该组件对生成的机器阅读理解训练模型进行离线预测。BERT文本向量化（MaxCompute）（即将下线）该组件是...
什么是人工智能平台PAI
社交网络服务关系挖掘场景：微博粉丝领袖分析或社交关系链分析。文本类场景：新闻分类、关键词提取、文章摘要或文本内容分析。非结构化数据处理场景：图片分类或图片文本内容提取。其他各类预测场景：降雨预测或足球比赛结果预测。机器学习...
配置 MPC 项目
因此，需要保证项目中训练节点和预测节点的网络互通。测试环境 选择一个节点作为测试环境的隐私计算节点，节点来源于 节点管理 模块中，在测试环境使用预测引擎的节点。生产环境 选择一个节点作为生产环境的隐私计算节点，节点来源于 节点...
轨迹生成
在车联网场景中，为了方便分析和预测，车辆的实时位置点会被聚合为一条轨迹线，每产生一个新的位置点都会被追加至轨迹线中。因为位置点是实时上传的且数据量较大，所以数据库在处理追加数据的操作时通常会消耗大量的IO。为解决这一问题，...
API概览
ListIvrTrackingDetails 获取IVR轨迹详情列表 调用ListIvrTrackingDetails获取指定实例下指定通话的IVR轨迹详情。ListRealtimeAgentStates 获取实时坐席状态报表 调用ListRealtimeAgentStates获取指定实例下一个或多个指定坐席的实时状态...
常见问题
表格存储 可以自动根据您的业务量的增长进行扩容，还可自动进行故障检测和数据迁移，对您的应用程序屏蔽机器和网络的硬件故障，为您完成一切运维任务。使用 表格存储 您只需专注于业务研发，无需担心软硬件预置、配置、故障、集群扩展、...
容量规划
网络延迟指标：根据业务需求和用户分布，选择合适的地域和可用区部署服务，可以结合网络智能服务观测和评估地域之间的网络连接数据。安全需求：根据业务的规模和安全要求，可以选择包括云防火墙、云原生防护、DDoS防护、访问控制等一系列...
事件消息定义
事件按功能分类 将事件按功能分成坐席事件、话务事件、督导事件、IVR轨迹事件、实时流事件、预测式外呼、其他事件七类，详细介绍各类事件的功能及发生场景。坐席事件 坐席事件用于通知坐席状态变化，维护坐席状态，统计坐席的工作情况。...
会话追踪
此功能根据用户名称或用户ID实现全链路追踪，复现用户访问的行为轨迹，包括页面加载、接口请求、JS错误和用户操作等，帮助有效定位和分析出错原因。功能入口 登录 ARMS控制台。在左侧导航栏选择 前端监控>前端列表，然后单击目标应用名称。...
路网轨迹层
当轨迹层请求完成时 轨迹层请求失败时（请求失败的情况可能是：网络问题或接口报错等）返回并经过过滤器处理后抛出的事件，同时抛出处理后的JSON格式的数据。具体数据示例请参见画布编辑器中组件右侧配置面板 数据 页签的 数据响应结果 ...
网络洞察仪
您可以将网络洞察仪作为业务单元的网络监测件，通过配置业务相关资源，网络洞察仪将为您分析业务单元流量的实时运行状况，帮助您及时感知业务网络异常，并提供网络质量评估和事件影响面分析。基本概念 术语 说明 网络洞察仪 由用户自定义的...
轨迹层
当数据接口请求失败时 轨迹线层请求失败时（请求失败的情况可能是：网络问题或接口报错等）返回并经过过滤器处理后抛出的事件，同时抛出处理后的JSON格式的数据。具体数据示例请参见画布编辑器中组件右侧配置面板 数据 页签的 数据响应结果...
应用场景
隐私保护下的链上数据交叉核验 网络货运平台，将业务订单中的货源、运单、轨迹、支付订单数据上传到数字物流区块链平台，将链上链下的加密数据输入至 C3S 计算平台，通过比对第三方轨迹信息、云资金支付信息，数字物流平台对业务订单中时间...
轨迹线层（v3.x版本）
本文介绍轨迹线层的图表样式和各配置项的含义。图表样式 轨迹线层是基础平面地图 3.0的子组件，支持独立的样式和数据配置，能够以一批轨迹点连线的形式表示人或物体移动的轨迹。配置面板 搜索配置：单击 配置 面板右上角的 搜索配置，可在 ...
动态轨迹层（v3.x版本）
本文介绍 动态轨迹层 的图表样式和各配置项的含义。图表样式 动态轨迹层是3D平面地图（v3.x版本）的子组件，支持独立的样式和数据配置，能够以两点之间的水平连线的形式表示人或物体移动的轨迹。配置面板 搜索配置：单击 配置 面板右上角的...
简介
应用场景举例 互联网出行 适应于互联网出行高并发轨迹数据写入、历史轨迹存储、订单轨迹查询、时空范围查询等场景；向上可以支撑互联网出行涉及到运力的调度、拼车、供需预测、热力图等业务。传感网与实时GIS 在环保、气象、水利、航海航空...
ALIYUN:ESS:ScalingRule
预测值大于初始最大值时，预测任务的最大值采用预测值。PredictiveValueOverrideMaxWithBuffer：预测值会附加一定比例。预测值会按照PredictiveValueBuffer比例增加，当增加后的值大于初始最大值时，会采用增加后的值。DisableScaleIn ...
时空分析
轨迹模型：轨迹数据是针对移动对象（Moving Feature）所记录的连续位置变化信息，例如车辆的轨迹、人的轨迹等。应用场景 商业场景 商业选址，人流和人口分布特征分析；配送人员跟踪/打卡，配送轨迹/路径分析；LBS消息推送，LBS广告推送；...
DescribeScalingRules
PredictiveTaskBufferTime Integer 30 预测规则自动创建的预测任务默认均在整点执行，您可以设置预启动时间提前执行预测任务，预先准备资源。可能值：0~60，单位：分钟。MinSize Integer 1 伸缩组最小实例数。ScalingGroupId String asg-bp...
内置时空数据引擎Ganos
提供拓扑网络路径分析和大规模点云存储与查询支持 Ganos所包含的几何网络数据库引擎支持Node-Edge拓扑网络构建，支持Turn、U-Turn等概念，支持TSP（旅行商问题）、KSP（多条线路最短路径）、TRSP（转向限制的最短路径）等一系列路径规划...
ModifyScalingRule-修改一条伸缩规则
50 PredictiveTaskBufferTime integer 否 预测规则自动创建的预测任务默认均在整点执行，您可以设置预启动时间提前执行预测任务，预先准备资源。取值范围：0~60。30 InitialMaxSize integer 否 伸缩组实例数上限，和 ...
ModifyScalingRule
PredictiveTaskBufferTime Integer 否 30 预测规则自动创建的预测任务默认均在整点执行，您可以设置预启动时间提前执行预测任务，预先准备资源。取值范围：0~60。InitialMaxSize Integer 否 100 伸缩组实例数上限，和...
CreateScalingRule-创建一条伸缩规则
50 PredictiveTaskBufferTime integer 否 预测规则自动创建的预测任务默认均在整点执行，您可以设置预启动时间提前执行预测任务，预先准备资源。取值范围：0~60，单位：分钟。默认值：0。30 InitialMaxSize integer 否 伸缩组实例数上限，...
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