MySQL中出现“Too many connections”报错
方法二：查找报错日志信息定位问题 在数据库中，执行以下SQL语句，查看日志文件所在路径。show global variables like 'log_error';根据返回的信息，查看对应目录下的日志文件内容，根据文件内容定位问题。方法三：重启连接服务器的服务 ...
查看样本信息
方法二：通过 所在节点、所属机构、状态 进行查找。单击 数据表名，查看离线样本的详细信息。离线样本的详细信息包括数据表的 所属数据表类型、所属节点、所属机构、离线样本状态和表结构等。关联键：需在数据表授权阶段设置，可以在隐私求...
GBDT二分类预测V2
本文介绍GBDT二分类预测V2组件的配置方法。支持计算资源 支持的计算引擎为MaxCompute和Flink。算法原理 梯度提升决策树模型构建了一个由多棵决策树组成的组合模型。每一棵决策树对应一个弱学习器，将这些弱学习器组合在一起，可以达到比较...
评估模型
本文以评估二分类训练模型为例，为您介绍如何进行模型评估。前提条件 完成建模，详情请参见 算法建模。操作步骤 登录 PAI控制台，进入工作流页面。操作详情请参见 step1：进入工作流页面。构建预测节点。在组件列表中分别搜索 预测 组件，...
横向二分类评估
一、组件说明 横向二分类模型的评估任务，可以输出ACC值、AUC、KS值、ROC曲线等。支持使用单方或多方联合数据，评估横向二分类模型。组件截图 二、参数说明 参数名称 参数说明 标签字段 样本的label标签，用于当做Ground Truth，用于评估。...
数据建模
在左侧组件列表，将 机器学习>二分类 下的 逻辑回归二分类 组件拖入画布中。通过连线，将 逻辑回归二分类-1 节点作为 拆分-1 节点 输出表1 端口的下游节点。单击画布中的 逻辑回归二分类-1 节点，在右侧 字段设置 页签，将 特征列 设置为 ...
二分类评估
一、组件说明 二分类模型的评估任务，可以输出ACC值、AUC、KS值、ROC曲线等。组件截图 二、参数说明 参数名称 参数说明 标签字段 样本的label标签，用于当做Ground Truth，用于评估。单选。正样本标签值 正样本标签的原值或编码值，如：>50...
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 ...
MLP二分类/MLP多分类/MLP回归
一、组件说明 MLP二分类是指使用多层感知机（Multi-Layer Perceptron）进行二元分类问题的解决。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...
逻辑回归
cg（牛顿法）lbfgs（L-BFGS拟牛顿法）sag（随机梯度下降法）最大迭代次数 求解程序收敛所需的最大迭代次数 否 100[1,10000]分类方式 二分类目标：采用one-vs-rest策略进行分类 多分类目标：直接采用多分类逻辑回归模型 否 自动 自动 二分类...
横向MLP二分类/MLP多分类/MLP回归
一、组件说明 横向MLP二分类是指使用多层感知机（Multi-Layer Perceptron）进行二元分类问题的解决。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，...
群头像如何修改？
详细信息 群头像默认分为二分头像（两人）、三分头像（三人）、四分头像（四人及以上），可以自定义设置头像，但是只支持手机钉钉修改；修改群头像：【群聊天界面】-右上角【群设置】-点击【群头像】进行设置，系统对图片尺寸没有要求，...
MaxCompute PS-SMART二分类最佳实践
本文为您介绍如何通过提交一个使用MaxCompute计算资源的超参数调优实验，来运行PS-SMART二分类、预测和评估组件，以获取PS-SMART组件算法的较优超参数组合。前提条件 首次使用AutoML功能时，需要完成AutoML相关权限授权。具体操作，请参见 ...
横向逻辑回归二分类
横向逻辑回归的训练过程是利用最大似然估计方法，寻找能够最大化训练数据集中样本类别之间的差异性的模型参数。在二分类问题中，横向逻辑回归将输入数据特征映射到一个二元分类输出，即预测样本属于正例或负例的概率。组件截图 二、参数...
创建安全联邦学习任务（任务模式）
包括 Min-Max极差变换法、Z-Score归一化。数据分箱：仅支持用于数值类型。包括 等频分箱、等距分箱、卡方分箱。处理类型选择分箱处理后，则不能再选择其他处理类型。每个字段只能选择一种分箱处理。数据编码：仅支持用于字符类型。包括 One...
二分类评估
二分类评估通过计算AUC、KS及F1 Score指标，输出KS曲线、PR曲线、ROC曲线、LIFT Chart及Gain Chart。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置二分类评估组件参数。方式一：可视化方式 在 Designer 工作流页面配置组件参数。参数 描述 ...
XGBOOST二分类
隐私开销 epsilon 联邦学习中，差分隐私的隐私开销，数值越大，添加的噪声越小，隐私保护越弱，则越精确，训练效果越好；数值越小，隐私保护强度越强，则单样本噪音值越大，获取统计特征越困难。默认epsilon=3.0。训练成功后的模型保存 ...
逻辑回归二分类
经典逻辑回归是一个二分类算法，支持稀疏及稠密数据格式。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置逻辑回归二分类组件参数。方式一：可视化方式 在 Designer 工作流页面配置组件参数。页签 参数 描述 字段设置 训练特征列 输入数据源中...
逻辑回归二分类
逻辑回归的训练过程是利用最大似然估计方法，寻找能够最大化训练数据集中样本类别之间的差异性的模型参数。在二分类问题中，逻辑回归将输入数据特征映射到一个二元分类输出，即预测样本属于正例或负例的概率。组件截图 二、参数说明 字段...
评分卡预测
输出变量分 是否输出每个特征变量所对应的分数，最终的预测总得分为截距项的得分加所有的变量分。执行调优 核数目 使用的CPU Core数量，默认系统自动分配。每个核的内存大小 每个CPU Core所用的内存大小，默认系统自动分配。方式二：PAI...
GBDT二分类
GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）二分类算法的原理是设置阈值，如果特征值大于阈值，则为正例，反之为负例。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置GBDT二分类组件参数。方式一：可视化方式 在 Designer 工作流页面配置组件...
基于分箱组件实现连续特征离散化
使用 自动分箱 时，数据源必须包含 label 字段，且为二分类场景。本文以 等频 分箱为例。单击画布中的 数据转换模块 组件，在右侧面板，配置参数（仅配置如下参数，其他参数使用默认值即可）。页签 参数 描述 字段设置 不进行转换的数据列 ...
分箱
通过分箱组件可以进行特征离散化，即将连续的数据进行分段，使其变为多个离散化区间。分箱组件支持等频分箱、等宽分箱及自动分箱。配置组件 您可以使用以下任意一种方式，配置分箱组件参数。方式一：可视化方式 在 Designer 工作流页面配置...
性能监控指标
耗时分位数 分位数，也叫做分位点，是指将一个随机变量的概率分布范围划分为几个等份的数值点，例如中位数（即二分位数）可以将样本数据分为两个部分，一部分的数值都大于中位数，另一部分都小于中位数。相对于平均值，中位数可以有效的...
使用方法
本文介绍执行计划服务的使用流程以及管理方法。前提条件 已安装并激活了LE-V-B004型号边缘一体机，详细操作，请参见 激活边缘一体机。LE-V-B004型号边缘一体机已部署了算法应用，算法应用相关说明，请参见 算法应用。说明 若未部署算法应用...
查询流量包充值是否成功
本文介绍如何查询流量包是否到账成功。前提条件 控制台 查询到的该手机号...方法二：通过客服电话查询 拨打电话10000查询 方法三：通过电信营业厅APP查询 查询步骤 以北京电信为例：下载 电信营业厅 APP。在 剩余专用流量 一览点击 查看详情。
查找软件包
示例二：查找Mysql Server的软件包 执行以下命令，查找MySQL Server的软件包。yum search mysql-community-server 系统返回信息如下图所示，表示已找到MySQL Server的安装软件包及其名称。说明 若您未在CentOS系统中找到mysql-community-...
Linux系统木马查杀
cat/var/spool/cron/cat/etc/cron.hourly cat/etc/crontab 执行 find/-ctime 1 通过文件状态最后修改时间来查找木马文件。检查/etc/passwd 和/etc/shadow 文件，确认是否有可疑用户。检查临时目录/tmp、/vat/tmp、/dev/shm 下的文件，这些...
MongoDB 5.0新特性概览
方法二：新建一个分片集群并重新设定集合的分片键，然后通过定制迁移方式，将旧分片集群中需要重新分片的集合，按新的分片键写入到新的分片集群中。该过程中需要您自行处理查询路由和迁移逻辑、不断检查迁移进度，以确保所有数据迁移成功。...
缺陷跟踪
当缺陷分类较多时，可以使用放大镜功能，按名称搜索查找需要的分类。二、创建缺陷 点击右侧「+」创建缺陷，创建缺陷的窗口与创建任务类似，输入缺陷名称和字段内容后点击创建即可创建成功。默认的「缺陷」类型包含备注、Stroy Points、优先...
缺陷跟踪
当缺陷分类较多时，可以使用放大镜功能，按名称搜索查找需要的分类。二、创建缺陷 点击右侧「+」创建缺陷，创建缺陷的窗口与创建任务类似，输入缺陷名称和字段内容后点击创建即可创建成功。默认的「缺陷」类型包含备注、Stroy Points、优先...
欠票冲抵
操作流程 欠票可以通过以下两个方法处理，本文重点介绍方法二。说明 方法一：退票重开 如产生欠票对应原发票，您未入账抵扣，且适合退票重开，将原发票退回。退回后，阿里云小二将为您作废原发票，并处理冲抵掉欠票金额。此后您可以按照...
GetCategories-获取分类及子分类
一级分类层级为 0，二级分类层级为 1，三级分类层级为 2。0 SubCategories object[]子分类列表。Type string 分类类型。取值：default（默认值）：音视频/图片分类。material：短视频素材分类。default CateName string 分类名称。最多支持...
栏目导航
方法二：在添加完成后，可采用向指定导航的 右下方 拖动的方式，将一级导航设置为二级导航。并可编辑当前导航、删除当前导航等。3.2、应用拓展：如何设置三级导航 通过标签控件与导航控件的叠加，即可设置三级导航。添加指定标签控件：单击...
动态特征提取
支持8种计算方式，包括最大值、最小值、平均值、标准差、线性趋势、变化趋势、一阶差分和二阶差分。计算逻辑原理 最大值：取采样数据序列的最大值，作为输出。最小值：取采样数据序列的最小值，作为输出。平均值：取采样数据序列的平均值，...
根据标签筛选实例
为图数据库GDB实例绑定标签后，您可以在实例列表中通过标签来筛选实例，快速查找指定分类的实例以进行管理。本文介绍根据标签筛选实例的方法。操作步骤 登录 图数据库控制台。在页面左上角，选择实例所在地域。在实例列表上方，单击 标签...
根据标签筛选实例
为MongoDB实例绑定标签后，您可以在实例列表中通过标签来筛选实例，快速查找指定分类的实例以进行管理。前提条件 您需要使用阿里云账号登录MongoDB控制台，RAM用户暂时没有管理和使用标签的权限。操作步骤 登录 MongoDB管理控制台。根据...
如何解决关于表结构的报错？
方法二：手动在目标库创建依赖的自定义类型或插件，然后重新启动任务。报错：permission denied to create extension"XXXX"Hint:Must be superuser or user with all of rds_superuser to create this extension.可能原因：DTS任务使用的...
常见问题
方法二：如果有使用DBS创建逻辑备份，可以直接将其恢复至其它已有实例，具体请参见 恢复逻辑备份。恢复到本地数据库 方法一：先 恢复到新实例，验证数据后，再 迁移至自建数据库。方法二：如果有使用DBS创建逻辑备份，可以直接将其恢复至自...
管理组件包
查找授权用户和解除授权 在 已授权记录 模块中，您可以按照以下方法查找授权用户或解除授权：在 已授权记录 模块的右上角 搜索框 中，输入 用户识别码 查找指定的已授权用户。选择一个已授权的用户，单击右侧 操作 栏下的 解除授权，进行...
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