使用OpenAPI诊断工具进行故障排查
阿里云OpenAPI平台提供使用诊断工具。本文介绍如何使用OpenAPI诊断工具进行故障排查。您可以登录 OpenAPI使用诊断，输入完整的RequestID或SDK报错信息，然后...如果诊断工具仍未能解决您的问题，您可以参考 故障排除、常见问题 获取解决方案。
监控服务概览
OpenAPI访问监控数据 OSS服务的相关监控指标数据可以通过云监控提供的OpenAPI访问，使用方法请参见：云监控SDK参考 访问监控数据 监控、诊断和故障排除 监控诊断和故障排除 通过详细介绍以下各个方面的内容帮助您更好地了解OSS服务的运行...
可观测性的设计原则
通过在系统中实现分布式跟踪，可以快速定位问题并进行有效的故障排除。链路跟踪可以通过在系统中添加跟踪标识符来实现。当请求进入系统时，标识符将被添加到请求中，并在整个系统中传递。每个组件都可以将标识符添加到它们的日志中，以便在...
创建安全联邦学习任务（任务模式）
参数 描述 算法分类 支持的算法分类为FL决策树、FL线性回归、FL逻辑回归、FL深度学习。FL决策树支持的算法为 XGBoostWithDp:Decision_Tree，用于二分类、多分类、回归。FL线性回归支持的算法为 LinearRegressionWithHe:Linear_Regression_...
模型管理
② 列表区 为您展示模型的名称、算法分类、训练类型、特征分布、数据格式、创建时间信息，同时您可对模型执行刷新、删除操作。您可点击模型名称前的图标，展开查看模型的版本。查看：可查看联邦学习过程中的验证、训练的评估指标和指标折线...
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...
支持的数据脱敏算法
算法分类 分类描述 算法描述 输入参数 适用类型和典型场景 哈希脱敏 不可逆算法。适用于密码或需要通过对比进行敏感数据确认的场景。支持常见的哈希算法，并支持偏移量（加盐值）配置。MD5 Salt值 敏感类型：密钥类 适用场景：数据存储 SHA...
时序异常检测的常见问题
当前Lindorm ML主要提供两类算法：统计类算法和分解类算法，更多请参见 时序异常检测算法分类。如果您的数据带有较强的周期性，比如每天或每周在相对固定的时刻出现峰值或者谷值，那么推荐您优先尝试分解类算法（ostl-esd和istl-esd），...
使用Grafana进行异常检测算法调优
当前Lindorm ML主要提供两类算法：统计类算法和分解类算法，更多请参见 时序异常检测算法分类。如果您的数据带有较强的周期性，比如每天或每周在相对固定的时刻出现峰值或者谷值，那么推荐您优先尝试分解类算法（ostl-esd和istl-esd），...
支持计划
配置指导以及故障排除 配置指导以及故障排除 配置指导以及故障排除 专属技术服务经理 不支持 不支持 专属技术服务经理（TAM）健康检查 可免费使用智能顾问Advisor 可免费使用智能顾问Advisor 可免费使用智能顾问Advisor。专属技术服务经理...
使用Grafana进行异常检测算法调优
当前Lindorm ML主要提供两类算法：统计类算法和分解类算法，更多请参见 时序异常检测算法分类。如果您的数据带有较强的周期性，比如每天或每周在相对固定的时刻出现峰值或者谷值，那么推荐您优先尝试分解类算法（ostl-esd和istl-esd），...
使用Grafana进行异常检测算法调优
当前Lindorm ML主要提供两类算法：统计类算法和分解类算法，更多请参见 时序异常检测算法分类。如果您的数据带有较强的周期性，比如每天或每周在相对固定的时刻出现峰值或者谷值，那么推荐您优先尝试分解类算法（ostl-esd和istl-esd），...
故障排除
CC API在调用时可能会遇到一些错误，遇到错误时以错误码为依据进行故障排除，本文为您介绍 常见错误码的解决方案。云产品运行时错误码 云产品API运行时返回的错误码。以下两个错误码为云产品运行时错误，如想获取云产品详细错误信息，需...
故障排查
如果您在使用 ACK Serverless集群 时出现故障，可根据以下故障分类匹配故障场景和解决方案，帮助您快速排查问题，提升运维效率。分类 相关文档 集群资源和集群组件异常问题排查 集群检查项及修复方案（包括升级集群、迁移集群、安装组件、...
常见问题FAQ
4.HDMI无信号 故障示意图如下：故障排除方案如下：1.见下遥控器说明，按电源键，重启魔盒。2.重复插拔HDMI线 3.重启屏幕 屏幕操作指南由屏幕供应商给出。4.屏幕的信号源切换到HDMI输入。屏幕操作指南由屏幕供应商给出。如无法排除故障：...
诊断网页加载过慢的问题
针对这类问题，ARMS前端监控的慢会话追踪功能提供页面静态资源加载的性能瀑布图，可深入定位页面资源加载情况，全方位地诊断故障根源，从而快速排除故障。问题描述 网页加载较慢是经常出现且前端非常关注的问题之一。定位、排查解决这类...
算法建模
本文以逻辑回归二分类算法为例，为您介绍如何使用PAI Designer训练模型。前提条件 完成数据可视化，详情请参见 数据可视化。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。构建逻辑回归二分类节点并...
时序异常检测
算法分类 时序引擎支持以下异常检测算法，算法名称和适用场景如下表：算法名称 适用场景 esd 检测对象为单个数据点。适用于尖刺型异常。对于数据点中有少量显著离群点的情况，检测结果准确。nsigma 检测对象为单个数据点。原理简单，便于...
组件参考：所有组件汇总
多分类评估 该组件是指基于分类模型的预测结果和原始结果，评估多分类算法模型的优劣性，从而输出评估指标（例如Accuracy、Kappa及F1-Score）。深度学习 PyTorch使用指南（即将下线）在深度学习组件列表中找到PyTorch组件，同时找到 读OSS...
异常指标监控
解决方案 PAI提供了一套基于指标监控的分类算法，将异常指标监控抽象为二分类场景，并将监控模型部署至在线系统，从而实现近线风控。该方案的要求如下：人力要求：需要熟悉机器学习经典算法，尤其是特征工程及二分类算法。开发周期：1~2天...
服务下线通知
情感分析 词性标注 中心词提取 智能文本分类 文本信息抽取 商品评价解析 迁移指引 NLP基础服务2.0的基础版中已完整包含 分词、命名实体识别、情感分析、词性标注、中心词提取、智能文本分类 算法服务，且定价低于1.0（1.0：0.0027元/次，2....
PyAlink脚本
您可以使用PyAlink脚本调用Alink的分类算法做分类、调用回归算法做回归、调用推荐算法做推荐等。PyAlink脚本也支持与其他Designer的算法组件无缝衔接，完成业务链路的搭建及效果验证。本文为您介绍如何使用PyAlink脚本。背景信息 PyAlink...
概述
同时提供了一系列内置的机器学习和人工智能算法，包括：分类算法、回归算法和聚类算法等。基于MLOps和内置的模型，PolarDB for AI 为数据驱动的智能应用提供了高效、可靠、方便的数据智能能力，打破了数据库和业务应用之间的系统墙，提供了...
【通知】NLP1.0相关商品停止售卖通知
情感分析 词性标注 中心词提取 智能文本分类 文本信息抽取 商品评价解析 NLP基础服务 迁移指引：NLP基础服务2.0的基础版中已完整包含 分词、命名实体识别、情感分析、词性标注、中心词提取、智能文本分类 算法服务，且定价低于1.0（1.0：0....
用户流失预警风控
因为某用户只有流失与不流失两种可能性，所以用户流失预警属于二分类问题，可以使用二分类算法进行处理。④ 使用 二分类评估 组件进行模型验证，可以通过AUC、KS及F1Score等指标评估模型效果。运行工作流并查看模型效果。单击画布上方的 ...
标签传播分类
标签传播分类为半监督的分类算法，原理为用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。标签传播分类组件能够输出图中所有节点对应的标签及其权重占比。算法说明 在算法执行过程中，每个节点的标签按相似度传播给相邻节点，在节点...
高效基因序列检索助力快速分析肺炎病毒
系统提取了每种病毒的论文，通过文本分类算法，将论文划分为检测类、疫苗类和药物类。其中，对SARS有效的荧光定量PCR检测，目前正应用于肺炎病毒的检测；基因疫苗的方法以及诱导体内免疫疫苗的方法，也正在展开研究；治疗药物中瑞德西韦...
设备显示离线
如果是静态路由接入，尝试通过交换机，能否 ping 通设备的每个接口IP，如果其中有无法 ping 通的接口，请参见 设备和交换机之间的链路故障，排除接口互联问题。如果是单机设备，观察设备机身的状态指示灯，确认右侧第二个和第三个灯是否为...
ping不通云服务ECS（SAG-1000）
如果是静态路由接入，尝试通过交换机，能否ping通设备的每个接口IP，如果其中有无法ping通的接口，请参见 设备和交换机之间的链路故障，排除接口互联问题。如果是单机设备，观察设备机身的状态指示灯，确认右侧第2和第3个灯是否有红色的。...
K近邻
功能说明 K近邻组件支持使用K近邻算法对分类或回归问题进行建模。分类分析时，在特征空间中，如果一个样本附近的k个最近（即特征空间中最邻近）样本的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。回归分析时，通过找出一个样本的k个...
XGBoost
功能说明 XGBoost组件支持使用xgboost算法对分类或回归问题进行建模。XGBoost(Extreme Gradient Boosting)，是一种高效的Gradient Boosting算法，集成算法的思路是迭代产生多个弱的学习器，然后将每个学习器的预测结果相加得到最终的预测...
LightGBM
功能说明 LightGBM组件支持使用lightgbm算法对分类或回归问题进行建模。lightgbm是一个梯度Boosting框架，使用基于决策树的学习算法。它可以说是分布式的，高效的，有以下优势：更快的训练效率 低内存使用 更高的准确率 支持并行化学习 ...
监控、诊断和故障排除
故障排除：提供常见的问题场景和故障排除方法。服务监控 监视总体运行状况 可用性和有效请求率 可用性和有效请求率是有关系统稳定性和用户是否正确使用系统的最重要指标，指标小于100%说明某些请求失败。可能因为一些系统优化因素出现暂时...
随机森林
功能说明 随机森林组件支持使用随机森林算法对分类或回归问题进行建模。随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方法。计算逻辑...
XGBoost预测
XGBoost算法在Boosting算法的基础上进行了扩展和升级，具有较好的易用性和鲁棒性，被广泛用在各种机器学习生产系统和竞赛领域，该算法支持分类和回归。XGBoost预测组件是在开源社区的基础上进行包装，您可以使用该组件对XGBoost训练组件...
支持向量机
功能说明 支持向量机组件支持使用支持向量机算法对分类或回归问题进行建模。支持向量机（SVM）是在分类分析中分析数据的监督式学习模型与相关的学习算法，也被拓展运用于回归问题。支持向量机在高维度或无穷维度空间中，构建一个超平面或者...
决策树
决策树组件支持使用决策树算法对分类或回归问题进行建模。计算逻辑原理 决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个特征上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类或回归的结果，本质是一棵由多个判断...
视频分类训练
针对原始视频数据，您可以使用视频分类训练算法组件对其进行模型训练，从而获得用于推理的视频分类模型。本文介绍视频分类训练算法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 云产品依赖与授权：...
DMS分类分级扫描原理介绍
分类分级扫描基于识别模型扫描，但两者相互独立，互不干扰。识别模型扫描 识别模型扫描支持如下两种识别方式：数据内容识别（正则匹配）通过识别模型匹配字段内容来对字段进行归类。例如识别模型名称为身份证，若字段数据符合身份证校验...
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