发布说明

提升了选择裁剪时间的准确性。优化了编辑播放能力,流畅播放不卡顿。优化了编辑合成的速度。修复了一些bug。合成支持退后台返回继续合成。考虑到SDK稳定性监控和未来数据相关需求,短视频目前必须要依赖库:手动集成需要添加AlivcConan....

PolarDB处理TPC-H查询的挑战和机遇

此外MySQL 8.0的histogram引入也提升了cardinality估计的准确性,但在社区版本中,histogram并不支持自动更新,严重限制了其实用性。PolarDB 进行了很多优化工作,不仅对histogram进行了增强,也支持了自动更新。此外增加了算法支持利用...

设置容器时区

本文介绍如何为容器配置时区,以此来保证容器中的时间与所处环境的时间一致,避免时区错误导致的时间一致性和准确性等问题。配置示例 创建一个ConfigMap,导入您需要指定的时区。以下为命令示例,其他时区请使用/usr/share/zoneinfo/目录下...

设置容器时区

本文介绍如何为容器配置时区,以此来保证容器中的时间与所处环境的时间一致,避免时区错误导致的时间一致性和准确性等问题。配置示例 创建一个ConfigMap,导入您需要指定的时区。以下为命令示例,其他时区请使用/usr/share/zoneinfo/目录下...

定时SQL

更多信息,请参见 如何保证SQL分析的数据准确性时间窗口 单次查询时间窗口最大为24小时,最小为1分钟。关联Metastore 不支持。LIMIT子句 在定时SQL中,只支持使用 LIMIT x,不支持使用 LIMIT y,x。数据写入 限制项 说明 目标Logstore写入...

使用限制

更多信息,请参见 如何保证SQL分析的数据准确性时间窗口 单次查询时间窗口最大为24小时,最小为1分钟。关联Metastore 不支持。LIMIT子句 在定时SQL中,只支持使用 LIMIT x,不支持使用 LIMIT y,x。数据写入 限制项 说明 目标Logstore写入...

数据质量教程概述

数据质量是数据分析结论有效性和准确性的基础。本文为您介绍数据质量保障教程的业务场景以及如何衡量数据质量的高低。前提条件 在开始本教程前,请您首先完成 搭建互联网在线运行分析平台 教程,详情请参见 业务场景与开发流程。业务场景 ...

数据质量教程概述

数据质量是数据分析结论有效性和准确性的基础。本文为您介绍数据质量保障教程的业务场景以及如何衡量数据质量的高低。前提条件 在开始本教程前,请您首先完成 搭建互联网在线运行分析平台 教程,详情请参见 业务场景与开发流程。业务场景 ...

使用场景

数据清洗与加工 DMS任务编排可以用于数据清洗和加工任务的编排和执行,如数据清洗、数据匹配、数据合并、数据转换等,确保数据的准确性和完整性。数据集成与汇总 使用DMS任务编排集成和汇总不同数据源的数据,进行数据聚合和分析,生成报表...

强制调用接口

您可以强制调用元数据列表以外的接口,并自行检查该接口相关信息的准确性。force 选项说明 在阿里云CLI中,如果调用了一个元数据中未包含的API或参数,会导致 unknown api 或 unknown parameter 错误。您可以通过使用-force 选项,强制调用...

教育行业模板-多路搜索

介绍 OpenSearch的 多路搜索功能 结合了文本搜索和向量搜索,做到了搜索延迟和计算消耗低于OR逻辑情况下更高的准确性,并在搜题场景已经得到有效验证。多路召回架构还可以使用到:图片向量召回、公式召回、个性化召回等场景中。纯文本查询...

什么是工业视觉智能

工业视觉智能基于计算机不间断、不疲劳的特性在质量检测方面提供远高于人工的准确性,不仅能降低工业用户在生产线的人力资源成本,更能通过瑕疵的准确分类,产品问题与产线优化的对应提升产品质量、调整与优化生产线。

什么是自学习

自学习平台基于计算机不间断、不疲劳的特性,以及在视觉检测方面提供远高于人眼的准确性和稳定性,不仅能降低企业用户在产品生产/业务运营/经营管理过程的人力资源成本,更能通过视觉AI模型的准确分类,在生产端提升产品质量、调整与优化...

什么是故障演练

验证监控告警的时效性 通过对系统注入故障,验证监控指标是否准确,监控维度是否完善,告警阈值是否合理,告警是否快速,告警接收人是否正确,通知渠道是否可用等,提升监控告警的准确性和时效性。定位与解决问题的应急能力 通过故障突袭,...

手动修正数据

您可以查看已有的敏感字段类型是否满足需求:满足需求:则选择其他已有敏感字段类型,并单击右侧的 图标进入 数据识别规则 页面修改原敏感字段类型对应的识别规则和修改后的敏感字段类型对应的识别规则,以保证后续识别的准确性。...

自动备份MongoDB数据

为保证按时间点恢复数据的准确性,建议您打开 日志备份 开关。重要 关闭日志备份后,日志备份的数据会被删除且不可恢复。日志备份保留天数 当打开 日志备份 开关时,您需要设置日志备份保留的天数,取值范围为7~730天,默认为7天。说明 ...

产品优势

深厚的模型原始积累和有针对性的独立工作区 自学习平台的工作区基于阿里云深厚的算法模型迭代生成的框架,能够保证用户在模型还未生成之前就比同等的初始模型多出一定比例的准确性,缩短模型优化时间,提升模型准确率。基于丰富的成功案例...

Redis大版本新特性与兼容

兼容 关于社区演进的Breaking change请参见 7.0 release note。例如不再支持 STRALGO 命令,替换为 LCS 命令。不再支持 CONFIG SET/GET 及其他子命令,您可以通过控制台或OpenAPI查询、修改实例的参数设置,更多信息请参见 设置实例参数...

端云互联问题

解决方案 请校准系统时间并进行重试。本地应用能否与云端组件互联?可以,请将Cloud Toolkit升级到2020.9.1及以上版本。升级完成后,本地应用内的所有请求均能通过跳板机转发到云端的Spring Cloud Gateway、数据库、Redis和消息等组件。

管理时间同步服务

时间的准确度对于ECS实例非常重要,它可以确保定时任务准确执行、日志时间戳正确记录等。为避免在ECS实例上运行业务时出现数据不一致、安全漏洞及业务流程故障等问题,阿里云提供了时间同步服务以确保实例的时间准确。时间同步服务简介 ...

配置NTP服务

配置说明 创建ECI Pod时,可以为Pod添加 k8s.aliyun.com/eci-ntp-server 的Annotation来指定NTP服务器的地址,使得Pod内的容器能与NTP服务进行时间同步,从而保证时间准确性。重要 Annotation请添加在Pod的metadata下,例如:创建...

配置NTP服务

对于这类时间敏感的业务场景,在部署容器应用时,您可以为ECI实例配置NTP服务来确保实例内容器的时间同步准确,从而解决时间不准确导致的问题,保证数据准确性和业务正常运行。配置说明 说明 仅支持通过OpenAPI配置,控制台暂不支持。调用...

运维阶段

运维人员或开发人员通过监控规则捕获、自主发现或其它方法获取关于数据产出时效性、数据准确性等指标的异常情况,并进行影响分析。异常情况包括但不限于:任务运行失败。任务运行时间过长。产出表中出现脏数据。开发人员根据影响分析的结果...

创建临时实例报“The operation is not permitted due...

实例进行过覆盖恢复后,云数据库 RDS 再通过API创建临时实例,在覆盖恢复的时间到上一个备份时间之间的时间段内禁止创建临时实例,即用户的覆盖恢复的时间点到上一个备份集之间是做了限制,不能再进行还原(即不能再创建临时实例)。...

查询

数据查询 数据查询目前支持单条时间线的某个时间范围以及准确时间点的数据查询。示例代码 查询某个时间范围内的所有数据。TimestreamIdentifier identifier=new TimestreamIdentifier.Builder("cpu").addTag("cluster","AY45").build();...

NTP服务

物联网平台提供NTP服务,为资源受限的嵌入式设备,解决无法实时地获取服务端时间的问题。原理介绍 物联网平台的NTP服务,借鉴NTP协议原理,将物联网平台作为NTP服务器。高精准度的时间校正流程如下:设备端通过指定Topic向物联网平台发送...

漏洞管理介绍

阿里云漏洞脆弱评分系统在使用CVSS确定漏洞修复优先级和严重的基础上,根据云上实际攻防场景下漏洞严重级别(严重、高、中和低),结合互联网实际披露的漏洞可利用程序状态,以及云安全中心入侵检测数据模型中的黑客利用漏洞的成熟度...

基本概念

F 分享次数 某段时间内,活动落地页上活动被点击分享的次数(具体实现依赖客户侧埋点的准确性)。分享率 指分享设备量在响应设备量中的占比。分享设备量 某段时间内,活动落地页上点击了分享按钮的设备去重总量(具体实现依赖客户侧埋点...

复核统计

其中复核准确性是根据文件人工复核后,或系统自动复核(命中规则勾选了"自动审核")后,命中规则的"是否正确命中"勾选情况来判定的:正确:所有命中规则的"是否正确命中"全部选择为"是"时,复核准确性为正确。错误:所有命中规则的"是否...

Callback 回调接口

然而 实时特征对准确性的要求很高,如通过离线卡时间窗口关联的方式,由于很难估计系统各链路间的延时,很容易就出现特征不准确、特征穿越的问题,加上这些不准确的特征达到适得其反的效果。如何定义准确性?一个训练样本S_i(对应推荐请求...

监控时效说明

如果对告警的准确性要求高(不重复报警,不漏报),建议查询范围使用整点分钟,如整点1分钟、整点5分钟和整点1小时等,并且将 检查频率 设置成一样的时间,如1分钟、5分钟和1小时等。如果对实时性要求高(第一时间收到告警,能够容忍重复...

功能特性

UAID查询 身份证二要素核验 核验用户姓名、身份证号的一致性和真实性 身份证二要素核验 企业类 企业二要素核验 核验企业名称、组织机构代码信息的一致性和准确性,同时返回企业经营状态。可核验的范围包括:企/事业单位、民事团体、个人...

数据及时监控

基于MaxCompute的离线任务对数据产出有严格的时间要求,在确保数据准确性的前提下,还需要让数据能够及时提供服务。本文为您介绍如何使用DataWorks智能监控的规则管理功能监控数据的及时性。前提条件 如果您想使用完整的智能监控功能,需要...

数据及时监控

基于MaxCompute的离线任务对数据产出有严格的时间要求,在确保数据准确性的前提下,还需要让数据能够及时提供服务。本文为您介绍如何使用DataWorks智能监控的规则管理功能监控数据的及时性。前提条件 如果您想使用完整的智能监控功能,需要...

企业二要素核验

功能简介 核验企业名称、组织机构代码信息的一致性和准确性,同时返回企业经营状态。可核验的范围包括:企/事业单位、民事团体、个人组织等。应用场景 平台型企业核实入驻商户资料的真实性。事业单位、政府机构核验企业主体资料的真实性。...

企业三要素核验

功能简介 核验企业名称、组织机构代码、法人姓名的一致性和准确性,同时返回企业经营状态。可核验的范围包括:企/事业单位、民事团体、个人组织等。应用场景 平台型企业核实入驻商户资料的真实性。事业单位、政府机构核验企业主体资料的...

企业四要素核验

功能简介 核验企业名称、组织机构代码、法人姓名、法人身份证号的一致性和准确性,同时返回企业经营状态。可核验的范围包括:企/事业单位、民事团体、个人组织等。应用场景 平台型企业核实入驻商户资料的真实性。事业单位、政府机构核验...

数据风险点监控

下面为您介绍使用DataWorks的数据质量(DQC)保障MaxCompute离线数据的准确性。说明 执行数据质量需使用DataWorks任务调度资源。DQC以数据集(DataSet)为监控对象,当离线MaxCompute数据发生变化时,DQC会对数据进行校验,并阻塞生产链路...

阿里邮箱的邮件收件时间与实际发件时间不符

问题原因 Outlook客户端或阿里邮箱网页版,默认收到的邮件所显示的时间为发件人本地计算机的时间,而Foxmail客户端使用服务器时间,若发件人的本地计算机时间准确,则收件人收到的邮件所显示的时间也不准确。解决方案 请发件人将本地...

GxP欧盟附录11标准合规包

12.4 应设计数据和文件管理系统,以记录输入、更改、确认或删除数据(包括日期和时间操作者的身份。13.1 应报告和评估所有事件,而不仅仅是系统故障和数据错误。应确定重大事件的根本原因,并应成为纠正和预防行动的基础。使用云安全...
共有200条 < 1 2 3 4 ... 200 >
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