建模优化
如果不存在最优解，则会在达到最长运行时间后自动退出，并返回当前质量最优解。配置优化数据输出。配置时可选择是否回写，如果数据回写则需要选择目标数据库及写入规则。参数说明 IN1端口-输入参数 输入端口支持IGATE-IN以及DB-IN等方式。...
基于代价的SQL优化
多维度融合搜索 AnalyticDB MySQL 在搜索最佳查询执行计划时，会同时考虑多个维度的因素，找到一个综合的最优解。常见的JOIN顺序、数据shuffle方式、索引选择和聚合方式等，这些都会被融合在一起考虑，而不是像传统优化器那样分层搜索。...
PaaS应用场景
RetailBot会根据消费者问题、上下文、知识库、机器人配置等多个因素，智能计算最优解并返回给开发者，由开发者结合其他服务策略/工具，为消费者提供即时响应。公测MVP版本主要支持的业务场景包括：行业高频场景识别、消费者情绪识别、直连...
AutoML使用限制及规格
AutoML的使用限制以及规格，包括当前支持的地域，支持的搜索算法TPE、GridSearch（网络搜索）、Random（随机搜索）、Evolution（演化...PBT算法通过对单组超参不停迭代修改发现获得最优，而非通过全局结果来寻找单个最优解。相关文档 新建实验
什么是AutoML
这个机制下，可能不需要评估所有组合就已经得到了最优解，能帮助您节省计算资源的使用量。方便应用算力：与DLC、MaxCompute计算资源无缝衔接，方便您灵活配置并使用澎湃算力。AutoML HPO 应用场景 机器学习训练过程中，需要进行模型参数调...
PolarDB并行查询
并行查询实现 并行优化器 在PQ2.0中，由于计划形态会变得更加多样，如果拆分计划只是依靠简单规则和简单统计是很难得到最优解，因此我们重新实现了一套完全基于cost的并行优化器。基本的流程是在MySQL串行优化后，进一步做并行拆分，这里...
ST_MosaicFrom
step 匀色计算步长 integer 0.1 color_balance 为true时有效，步长越大，可以更快地获得结果，但可能无法得到最优解。iteration 匀色计算迭代次数 integer 50000 color_balance 为true时有效，迭代次数越多匀色效果越好，但会增加耗时。...
ST_MosaicFrom
step 匀色计算步长 integer 0.1 color_balance 为true时有效，步长越大，可以更快地获得结果，但可能无法得到最优解。iteration 匀色计算迭代次数 integer 50000 color_balance 为true时有效，迭代次数越多匀色效果越好，但会增加耗时。...
ST_MosaicFrom
step 匀色计算步长 integer 0.1 color_balance 为true时有效，步长越大，可以更快地获得结果，但可能无法得到最优解。iteration 匀色计算迭代次数 integer 50000 color_balance 为true时有效，迭代次数越多匀色效果越好，但会增加耗时。...
广告流量分发-线性规划
objective 1.75.-结果-目标函数总收益是：1.746043956043956 目标的最优解是：1.75。更多解的细节，如决策变量的取值、验证约束是否正确，可以通过print命令打印来显示，变量的取值也可以从程序运行写的.sol文件里面获取，还可以调用 ...
人员排班-任务分配(混合整数规划)
objective 99.00 目标的最优解是：99。更多解的细节，如决策变量的取值、验证约束是否正确，可以通过 print 命令打印来显示，变量的取值也可以从程序运行写的.sol 文件里面获取，还可以调用 display 获取所有变量的。如运行如下指令，验证...
交通调度-网络流最大流问题
objective 130.00.-结果-经过优化后，最大流量=130 目标的最优解是：130。更多解的细节，如决策变量的取值、验证约束是否正确，可以通过print命令打印来显示，变量的取值也可以从程序运行写的.sol文件里面获取，还可以调用 display 获取...
Cost-based SQL诊断引擎
基于代价模型 与基于规则不同，DAS中的SQL诊断优化服务采用的是基于代价模型方式实现，即采用和数据库优化器相同的方式去思考优化问题，最终会以执行代价的方式量化评估所有的（或尽可能所有的，因为是最优解求解的NP类问题，因此在一些...
营养搭配-线性规划
objective 101.01.-结果-最低价格是：101.0110471806674 目标的最优解是：101。更多解的细节，如决策变量的取值、验证约束是否正确，可以通过print命令打印来显示，变量的取值也可以从程序运行写的.sol文件里面获取，还可以调用 display ...
部分索引
以上示例中并不是最优解。几乎可以肯定，使用一个非部分索引会更好一些，声明如下 CREATE INDEX mytable_cat_data ON mytable(category,data);虽然在这个更大的索引中进行搜索可能比在更小的索引中进行搜索要下降两倍以上的树级别，但这...
可重复基础设施
开发者在实际业务场景中权衡取舍，通过OpenAPI找到云业务自动化、效率、投入成本与产出之间的最优解。OpenAPI的调试与集成 调试OpenAPI：测试OpenAPI的请求以验证其是否满足业务需求，以确保API功能符合预期、响应稳定、设计规范，更是为了...
物流运输-网络流问题最小化成本
objective 2123.00.-结果-经过优化后，最低运输成本=2123 目标的最优解是：2123。更多解的细节，如决策变量的取值、验证约束是否正确，可以通过print命令打印来显示，变量的取值也可以从程序运行写的.sol文件里面获取，还可以调用 display ...
行业例：排产排程-采购和生产规划
objective 108250.00.-结果-最大利润=108250 目标的最优解是：108250。更多解的细节，如决策变量的取值，可以通过 print 命令打印来显示，也可以从程序运行写的.sol 文件里面获取，还可以调用 display 获取所有变量的。如运行如下指令，...
求解器用户手册
如下图示意运行 mindopt afiro.mps 后，文件夹中生成了 afiro.bas 和 afiro.sol 文件，.bas 文件保存的是基，.sol 文件保存的是求解的最优目标值和变量值的解。API求解和获取结果 说明 V1.x的API与V0.x的API大部分都不相同。请关注自己使用...
案例推理-预测
功能说明 案例推理-预测组件：用于模型预测，进行最优案例解推荐，根据输入的案例推理-训练组件的特征数据，输出案例推荐结果。仅支持案例推理-训练组件训练出的模型。计算逻辑原理 案例推理：案例推荐算法(CBR)是基于庞大的历史优质案例，...
云安全中心反弹Shell多维检测技术详解
因此，为了保障最优的检出效果，反弹Shell的检测方案需要综合考虑多种场景因素。常规检测方法 常见的检测方案是通过正则匹配的方式，提取反弹Shell命令的特征去匹配命令日志、流量日志。该方案具有以下不足：命令日志采集不完整：例如通过...
PolarDB处理TPC-H查询的挑战和机遇
Rich Join Order Optimization 在多表join时，应该尽可能枚举所有可能的join方式，来选取最优order，例如利用DPccp或DPhyp这种基于join graph的高效enumeration算法。MySQL基于greedy search的join ordering算法搜索空间是受限的，只能支持...
基本概念
编码方式（Codec）视频编码方式是指能够对数字视频进行压缩或解压缩（视频解码）的程序或者设备。通常这种压缩属于有损数据压缩。也可以指通过特定的压缩技术，将某个视频格式转换成另一种视频格式。常见的编码方式有：H.26X系列：由ITU...
SQL调优思路
示例如下：添加索引前 添加索引后 最优执行计划 执行计划并非最优执行计划，SQL执行时间未达到预期速度，通过执行计划发现SQL有调优空间，创建合适的索引。示例如下：使用最优执行计划前 使用最优执行计划后 SQL改写 SQL执行时间慢，通过...
基本概念
算法 基于训练数据集，根据学习策略，以及从假设空间中选择的最优模型，求解最优模型的计算方法。训练 机器在模拟人类大脑思维方式的过程中高度依赖于过往解决问题的经验数据，要把这种解决问题的规律告诉机器就需要进行训练，而在真实业务...
HTTPDNS 平台：域名返回的多个IP，哪个是最优IP？
首先说明，返回的IP是服务器这边筛选出的最佳IP列表，在服务器端权重是一样的，也就是没有顺序，具体到您需要客户端最优ip，是要结合客户端网络环境来确定的。另外需要关注：HTTPDNS 本身是递归域名解析服务，IP源来自权威DNS返回结果。...
httpDns iOS：接口返回的是最优的IP?
返回的是最优的IP？需要怎样处理？回复：在SDK 1.6.12+的版本上增加 IP优选 功能的接口：(void)setIPRankingDatasource:(NSDictionary*,NSNumber*>*)IPRankingDatasource;示例：NSDictionary*IPRankingDatasource={@"www.aliyun.com" : @80...
工业视觉智能基本概念
算法 基于训练数据集，根据学习策略，及从假设空间中选择的最优模型，来求解最优模型的计算方法。模型 在工业视觉智能产品中，模型特指能完成视觉分类、检测、分割等智能化识别工作的工具。是基于算法学习的成果，是最终应用于工业场景中的...
GPU拓扑感知调度概述
在训练过程中，选择不同的GPU组合，会得到不同的训练速度，因此在GPU的调度过程中，选择最优的GPU组合可以得到最优的训练速度。Kubernetes对节点的GPU拓扑信息不感知，调度过程中对GPU的选择比较随机，选择不同的GPU组合训练速度会存在较大...
TPC-H
复杂关联分析：多表Join、相关查询、数据多维过滤和高精度数值计算等，不仅对优化器是挑战（如何解相关、选择最优Join顺序、选择表的分发方式等），对计算引擎的实现也是挑战（内存管理、代码生成、执行调度等）。大批量实时写入：亿级数据...
为什么建表必须有分区键？
HybridDB for MySQL 目前仅支持分区表，用户可以指定一个分区键，HybridDB for MySQL 会根据该分区键为用户自动分布数据，如果没有分区键，HybridDB for MySQL 无法决定数据按何种方式分布最优。
功能概览
计算实例 支持以算子维度创建计算实例，最优智能多级调度、智能流控，确保海量码流能够得到及时处理，计算因子也处于最优工作状态，保障全链路秒级响应。存储服务 支持存储原始码流数据和分析后的非结构化数据，原始码流数据支持按时长存储...
整站加速
依托于遍布全球的3200+节点，基于CDN强大的静态资源加速能力，DCDN融合智能选路系统，自动规划最优网络路线访问源站获取动态数据，可实现一站式加速所有动态和静态业务。阿里云DCDN整站加速的实践应用场景如下：加速资源请求场景实践 DCDN...
自适应优化
传统查询优化器基于静态的统计...为了解决这些无法提前预料的变化因素可能导致的性能回退问题，PolarDB MySQL版 在查询优化器中引入了自适应能力，可以通过动态感知环境和执行相关因素来调整执行计划，保证执行效率的最优性。自适应执行能力
费用优化
配置：使用和数据量相匹配的配置，选择最优的解决方案，才能使成本最小化。优化配置 配置可以从以下两个方面进行优化：分区个数 一个分区最大可以处理5M/s的数据。只有readwrite的分区会收费。请调整分区个数，使其正好能处理5M/s的数据。...
HTTPDNS解析结果IP的连通性
问题描述 HTTPDNS解析结果IP的连通性是无序的 问题原因 HTTPDNS服务器将终端用户的IP信息直接交付给权威DNS，根据终端用户的IP信息...解决方案 可以配置IP探测 setIpProbeItems()来对结果IP进行排队以保证得到最优连通性的IP。适用于 HTTPDNS
测试集管理
测试集是验证模型性能好坏的重要数据来源，主要服务于训练流程中的评估模块在新建测试集界面上传一批数 据图片，在模型产出还未提取的评估界面进行测试关联，能快速验证多个模型的好坏，帮助用户决策最优模型。测试集管理 测试集管理可新增...
什么是DataTrust
DataTrust，结合了大量的场景实践，创新性提出了智能计算模式，能保障安全性的前提下，能根据场景、数据量、网络等情况，自动选择最优的协议、最优的计算引擎、最优的算法，自动为该场景匹配最优的计算模式。优质供给 随着全域群体智能兴起...
执行计划管理
查询优化器的稳定性，对于数据库性能的稳定性和可预期性都非常重要，尤其是对于变更操作频繁的事务型数据库系统，统计信息经常会出现滞后或不准确的问题，此外一些优化器固有的限制也可能导致偏离最优的执行方式，通过Query Cache和Outline...
功能特性
科学统一的评估参数决策最优模型 算法逻辑的复杂和专业性使得用户在面对生成的多个候选模型时筛选茫然，基于这种情况，我们在训练结束后可以进入评估环节，只要少量的测试集上传就可以根据平台提供的可视化数据评估指标来进行筛选和抉择，...
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