附录：公共数据集
PAI官方提供的相似图像匹配和图像检索解决方案请参见 相似图像匹配与图像检索解决方案。Deepfashion2图像数据集的存储地址和下载方法如下：数据集地址 华东1（杭州）：oss:/pai-vision-data-hz2.oss-...
SDK端接入
步骤四：SDK用户库操作 初始化成功后，如果要使用SDK的人脸1：N检索能力，需要进行相应用户库操作，向人脸库中添加人脸图片，否则人脸检索将无法匹配。如果要使用SDK的人脸1:1比对能力，则可以不关注用户库操作，请参见 人脸识别 部分的...
Dataphin中文名称脱敏算法对有些名称不生效
问题原因‘店小二’的‘店’不是一个姓氏，与中文名称脱敏算法不匹配，所以整体返回值为空。解决方案 中文名称脱敏算法的输入值要符合姓和名的规则，比如‘张小二’的脱敏返回结果如下。如果是非姓名的字符串需要脱敏的话，也可以尝试选择...
应用场景
如今，企业使用AI图像技术，将带有产品缺陷的5万多张图片上传到云计算平台，通过深度学习与图像处理技术进行算法训练。优化的AI算法，其识别准确度可达到95%以上，碎片率（瑕疵品）下降50%。不仅如此，从图像拍摄到数据接收、处理，然后到...
算法说明
在 日志模板匹配 阶段，您可以使用 相似度聚类算法、哈希聚类算法 或者 相似度匹配算法 在线监控日志数据。文本分析中的算法采用LogParser和异常检测技术，提供日志分析报表帮助您了解日志的全局信息和可能存在的异常情况，包括：通过日志...
K近邻
计算逻辑原理 最近邻方法的原理是找到距离新点最近的预定义数量的训练样本，并从中预测标签。样本数量可以是用户定义的常数（k-最近邻学习），也可以根据点的局部密度（基于半径的邻居学习）而变化。通常，距离可以是任何度量标准：标准...
通过消费组读取文本日志进行模板匹配
高级配置 参数 说明 匹配方式 选择不同的匹配方式 字符匹配：直接根据字符是否相同匹配日志与日志模板，适用于日志量和模板量较小的场景 向量匹配：将日志和模板向量化后进行匹配，适用于日志量和模板量较大的场景 哈希匹配：通过相似性...
PGVector
IVFFLAT是一种基于倒排索引的近似最近邻搜索算法，可以用于高效地查询向量之间的相似度。它将向量空间分为若干个划分区域，每个区域都包含一些向量，并创建倒排索引，用于快速地查找与给定向量相似的向量。IVFFLAT是IVFADC算法的简化版本，...
PGVector
IVFFLAT是一种基于倒排索引的近似最近邻搜索算法，可以用于高效地查询向量之间的相似度。它将向量空间分为若干个划分区域，每个区域都包含一些向量，并创建倒排索引，用于快速地查找与给定向量相似的向量。IVFFLAT是IVFADC算法的简化版本，...
PGVector
IVFFLAT是一种基于倒排索引的近似最近邻搜索算法，可以用于高效地查询向量之间的相似度。它将向量空间分为若干个划分区域，每个区域都包含一些向量，并创建倒排索引，用于快速地查找与给定向量相似的向量。IVFFLAT是IVFADC算法的简化版本，...
图像搜索检索效果不准怎么办？
常见原因如下：图片的风格与购买的实例服务类型不匹配。例如，图片大多是商品图片（裙装、鞋包等），但图搜实例的服务类型却选择了布料搜索，这样搜索效果会有一定程度的下降。如果您选择的是商品搜索，在搜索和查询过程中，建议开启自助...
产品简介
召回 搜索召回是指搜索产品根据用户的查询词，在庞大的数据集中找出与查询相关的文档，一般通过算法模型或规则匹配文档的关键词、标题、内容等信息，以及利用文档的相关性、权重等指标进行排序以提供准确、快速的搜索结果 排序 对召回结果...
图像度量学习训练（raw）
如果您的业务场景涉及度量学习，则可以通过图像度量学习训练（raw）组件构建度量学习模型，从而进行模型推理。本文为您介绍图像度量学习训练（raw）组件的配置方法和使用示例。前提条件 已开通OSS并完成授权，详情请参见 开通OSS服务 和 云...
文本搜索函数和操作符
ts_rank(to_tsvector('raining cats and dogs'),'cat')→0.06079271 ts_rank_cd([weights real[],]vector tsvector,query tsquery[,normalization integer])→real 使用覆盖密度算法计算一个分数，显示 vector 与 query 的匹配程度。...
使用Grafana进行异常检测算法调优
Lindorm Machine Learning提供了Grafana插件，支持以可视化的方式进行时序异常检测，您可以通过该插件调试出合适的异常检测算法与参数。操作流程 整体操作流程如下。步骤一：创建Grafana工作区 您可以在阿里云 应用实时监控服务ARMS 中快速...
使用Grafana进行异常检测算法调优
Lindorm Machine Learning提供了Grafana插件，支持以可视化的方式进行时序异常检测，您可以通过该插件调试出合适的异常检测算法与参数。操作流程 整体操作流程如下。步骤一：创建Grafana工作区 您可以在阿里云 应用实时监控服务ARMS 中快速...
使用Grafana进行异常检测算法调优
Lindorm Machine Learning提供了Grafana插件，支持以可视化的方式进行时序异常检测，您可以通过该插件调试出合适的异常检测算法与参数。操作流程 整体操作流程如下。步骤一：创建Grafana工作区 您可以在阿里云 应用实时监控服务ARMS 中快速...
高效基因序列检索助力快速分析肺炎病毒
当前的基因匹配算法太慢，迫切需要高效匹配算法进行基因序列检索。阿里云 AnalyticDB MySQL版 团队将基因序列片段转化成对应的1024维特征向量，将两个基因片段的匹配问题，转换成了两个向量间的距离计算问题，从而大大降低了计算开销，实现...
搜索增强
boolean 用于索引布尔值，即true或false binary 用于索引二进制数据，例如图片、文件等 文本块切分/chunk 在搜索增强场景中，字段勾选文本切分chunk,那么会对改字段进行进一步的切分以满足下游任务使用的要求,针对不同的数据源、使用场景，...
图像分类训练（torch）
如果您的业务场景涉及图像分类，则可以通过图像分类训练（torch）组件构建图像分类模型，从而进行模型推理。本文为您介绍图像分类训练（torch）组件的配置方法及使用示例。前提条件 已开通OSS并完成授权，详情请参见 开通OSS服务 和 云产品...
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...
SQL闪回
SQL闪回针对误操作SQL，支持模糊匹配与精确匹配两种丢失数据的定位策略，以及自动选择匹配策略的能力，请参见 精确匹配与模糊匹配。面向不同的使用场景，SQL闪回提供 回滚SQL与原始SQL 两种方式来恢复数据。功能优势 操作简单：轻松配置，...
机器学习（MADlib）
插件简介 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...
多轮对话搜索
boolean 用于索引布尔值，即true或false binary 用于索引二进制数据，例如图片、文件等 文本块切分/Chunk 当该字段文本长度比较长且需要作为大模型回答的参考内容时，建议勾选该字段。勾选后该字段的长文本会被切分为短的文本块；若不勾选...
时序异常检测的常见问题
若待检测数据包含了过多时间线，在进行异常检测时需较长的等待时间，建议您设置 WHERE 条件，先过滤出少量时间线进行测试，获取符合预期的算法与参数后再逐步增加时间线。若原始数据的时间间隔不规则，建议结合时序引擎降采样算子（SAMPLE ...
案例：搭建以图搜图系统
向量检索 向量检索又称为最近邻(Nearest Neighbor Search，NNS)检索，主要负责在海量特征向量中快速地查找与查询向量距离最近的k个记录。虽然可以通过遍历的方法，依次计算查询向量与数据库中所有向量的距离，然后排序，得到结果，但是这种...
解决方案：免费体验AnalyticDB PostgreSQL版以文搜图
使⽤如下SQL语句完成对⽂本向量的最近邻查询：SELECT id,path,l2_distance({image_vector},Array{text_embedding}:real[])AS similarity FROM public.text_search_graphic ORDER BY {image_vector}<->Array{text_embedding}:real[]LIMIT {...
业务排序函数
时效性 timeliness:时效分，用于衡量文档的新旧程度，单位为秒 timeliness_ms:时效分，用于衡量文档的新旧程度，单位为毫秒 算法相关性 category_score：类目预测函数，返回参数中指定的类目字段与类目预测query的类目匹配分 popularity：...
商品理解介绍
商品理解技术是基于阿里云深度学习算法，结合图像或视频的商品检测、分析/比对技术，为您提供对商品类目、标签、属性的识别以及置信度信息等能力。可广泛应用于电子商务、零售、生产等行业，实现货架商品识别、商品二维码识别、商品属性...
自主排查IPsec-VPN连接问题
如果对端网关设备在 IPsec配置 阶段配置了多种 加密算法，则建议修改对端网关设备的配置，使对端网关设备的 加密算法 与IPsec连接的 加密算法 相同。认证算法不匹配 IKE认证算法不匹配 authtype mismatched rejected hashtype ...
管控台概览
概览页支持用户了解千寻搜索算法产品定位，支持场景。同时支持开发者快速体验并了解...图片搜索 通过文字描述，检索图片库，返回匹配图片及相关结构化信息结果。文件搜索 通过文字描述，检索相关文件，返回匹配文件列表及相关结构化信息结果。
什么是三维空间重建
产品优势 开放与兼容 提供平台侧的API和SDK接口 兼容市面上所有的全景相机 算法能力 基于全景图像深度学习的空间结构预测 基于移动终端的自动化建模能力 基于全景图像的单目深度估计与融合算法 建模高效 平均100平米室内空间拍摄及制作时间...
智能搜索
搜索联想 猜你想找 为您推荐与关键词匹配度最高的搜索结果，包括作品、工作空间、功能入口和帮助文档。作品 搜索范围包括组织群空间内的作品、作品目录，种类包含数据门户、仪表板、数据大屏、电子表格、即席分析、自助取数、数据填报。...
Decrypt
不同密钥规格对应的加密算法与填充模式如下表所示。密钥规格 加密算法 填充模式 说明 Aliyun_AES_128 Aliyun_AES_192 Aliyun_AES_256 AES_GCM（默认值）不涉及 采用GCM模式进行AES加密。AES_CBC PKCS7_PADDING（默认值）NO_PADDING 采用CBC...
图片新增
本文介绍图像搜索服务新增图片的四种方式，控制台图片新增（适用于功能体验场景）、通过API新增、SDK新增（适用于小规模、实时的数据增量操作）、批量操作（适用于较大规模（百万级）、离线数据操作）。请根据您的实际情况进行选择。说明 ...
Encrypt
使用说明 不同密钥规格对应的加密算法与填充模式如下表所示。密钥规格 加密算法 填充模式 说明 Aliyun_AES_128 Aliyun_AES_192 Aliyun_AES_256 AES_GCM（默认值）不涉及 采用GCM模式进行AES加密。AES_CBC PKCS7_PADDING（默认值）NO_...
图搜使用问题
一般来说有以下几类原因：选择的OSS Bucket与图像搜索实例不在一个地域，目前支持的地域有华东2（上海）、华东1（杭州）、华北2（北京）、华南1（深圳）、亚太东南1（新加坡）、中国香港、亚太东北 1（东京）、欧洲中部 1（法兰克福）、...
K近邻
全表 k 否 最近邻的数量。取值范围为1~1000。100 enableSparse 否 输入表数据是否为稀疏格式。取值范围为 {true,false}。false itemDelimiter 否 如果输入表数据为稀疏格式，则KV对之间的分隔符。英文逗号（,）kvDelimiter 否 如果输入表...
概述
向量索引通常属于近似最近邻搜索（Approximate Nearest Neighbors Search，ANNS）范畴。其核心思想是不仅仅返回最精确的结果项，而是只搜索可能是近邻的数据项，以提高检索效率。通过在可接受范围内牺牲一定的精确度，实现了向量数据库与...
SQL闪回
SQL闪回针对误操作SQL，支持模糊匹配与精确匹配两种丢失数据的定位策略，以及自动选择匹配策略的能力，请参见 名词解释。面向不同的使用场景，SQL闪回提供 回滚SQL与原始SQL 两种方式来恢复数据。功能优势 操作简单：轻松配置，填写少量误...
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