GetBucketEncryption
如果响应中未包含此元素，表明Object使用AES256加密算法。此选项仅当SSEAlgorithm取值为KMS有效。取值：SM4 KMSMasterKeyID 字符串 9468da86-3509-4f8d-a61e-6eab1eac*显示当前使用的KMS密钥ID。仅当SSEAlgorithm为KMS且指定了密钥ID时返回...
统计分析
支持查看近7天、近30天、最近180天内自定义时间下全部服务组的事件总数、MTTA（总）、MTTR（总）、MTTA（当日）、MTTR（当日）、升级事件数、未响应升级事件数、未完结升级事件数的天维度的整体趋势；查看当前租户下整体的事件情况及完成...
如何配置升级策略
根据服务的需求，对未响应和未完结单独配置升级策略：若只想对未响应的事件加强升级通知，仅设置事件未响应的升级策略即可；同理未完结场景。重要 单个升级条件下的升级策略最多可以设置10条。编辑/启用/禁用/删除升级策略 编辑：升级策略...
事件告警被收敛的问题
本文介绍告警被收敛导致用户不能及时收到通知的问题及解决方案。用户场景 基于流转规则产生事件后，...可通过配置升级策略，将长时间未响应或未完结的事件进行故障升级，并及时处理。如果需要接收所有报警通知，可通过流转规选择"报警"模式。
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），...
请求通过CDN回源后未正常启用Gzip压缩
启用CDN后 请求头含有 Accept-Encoding:gzip,deflate，但响应头返回的是 Content-Length，并未响应 Content-Encoding:gzip。问题原因 源站Nginx服务器中Gzip相关配置错误，CDN的回源请求未启用Gzip压缩功能，详情如下：客户端请求经过CDN...
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），...
开启和管理健康检查
如果在响应超时时间（3秒）之内，全球加速实例收到终端节点返回的RST数据包，则认为终端节点未响应健康检查端口，判定健康检查失败。如果已超出响应超时时间（3秒），全球加速实例还未收到终端节点返回的SYN+ACK数据包，则认为网络无法到达...
使用ASM构建分布式系统的容错能力
reset 如果上游服务未响应就发生了连接断开、重置、读取超时事件，进行重试。5xx 如果上游服务返回任何5XX的响应码（例如500、503等），或上游服务无响应，进行重试。说明 5XX包含connect-failure和refused-stream的条件。gateway-error 当...
使用ASM构建分布式系统的容错能力
reset 如果上游服务未响应就发生了连接断开、重置、读取超时事件，进行重试。5xx 如果上游服务返回任何5XX的响应码（例如500、503等），或上游服务无响应，进行重试。说明 5XX包含connect-failure和refused-stream的条件。gateway-error 当...
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...
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...
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
Row-oriented AI NL2BI：用自然语言实时查看BI报表 典型解决方案 ID-Mapping在游戏领域的解决方案 通义千问大模型数据推理和交互 核心算法 LightGBM算法 DeepFM算法 K均值聚类算法（K-Means）随机森林回归算法（Random Forest Regression）...
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 ...
即时日志
EdgeResponseCompressionAlgo string DCDN 节点响应的压缩算法。EdgeResponseCompressionRatio float DCDN 节点响应的压缩比。EdgeResponseContentType string DCDN 节点响应的Content-Type信息。EdgeResponseStatusCode int DCDN 节点响应...
采集字段说明
EdgeResponseCompressionAlgo string DCDN 节点响应的压缩算法。EdgeResponseCompressionRatio float DCDN 节点响应的压缩比。EdgeResponseContentType string DCDN 节点响应的Content-Type信息。EdgeResponseStatusCode int DCDN 节点响应...
ECS系统事件概述
说明 如果ECS事件Code示例列为未定义，代表该系统事件未在ECS控制台中展示，不支持直接在ECS控制台和通过OpenAPI响应。更多事件说明，请参见 ECS系统事件汇总。类别 ECS事件Code示例 云监控事件名称示例 说明 计划内运维事件 ...
基本概念
QUIC在应用程序层面就能实现不同的拥塞控制算法，不需要操作系统和内核支持，相比于传统的TCP协议，拥有更好的改造灵活性，非常适合在TCP协议优化遇到瓶颈的业务。HTTP状态码 HTTP状态码（英文：HTTP Status Code），是用来表示HTTP响应...
基本概念
QUIC在应用程序层面就能实现不同的拥塞控制算法，不需要操作系统和内核支持，相比于传统的TCP协议，拥有更好的改造灵活性，非常适合在TCP协议优化遇到瓶颈的业务。HTTP状态码 HTTP状态码（英文：HTTP Status Code），是用来表示HTTP响应...
云市场常见问题
通常是算法服务无法正确处理您的调用图片，如您调用身份证接口，算法服务无法做到100%的正确识别，错误分类的情况下，返回的结果可能是464错误（错误返回情况下并不会扣除您的调用次数）。OCR算法服务是基于深度学习的AI产品，无论是分类...
异步检测
msg String OK 请求信息的响应信息。dataId String videoId xxx 检测对象对应的数据ID。说明 如果在检测请求参数中传入了 dataId，则此处返回对应的 dataId。taskId String taskId xxx 本次检测任务的ID。results JSONArray 返回结果，调用...
语音审核增强版多语言服务
标签分类包括但不限于如下所示：标签类型 分类 一级标签（labels）violence：暴恐 contraband：违禁品 sexuality：色情 profanity：亵渎辱骂 pullinTraffic：广告引流 regional：地域对立 C_customized：用户库命中 细分标签（riskTips）...
DescribeProtectionModuleRules
category：String类型|可选|当设置的查询防护模块为白名单（whitelist）时，可通过设置该参数查询指定白名单分类，取值：waf：表示网站白名单。ws：表示Web入侵防护白名单。ac：表示访问控制/限流白名单。ds：表示数据安全白名单。orderBy...
换脸鉴别
Label String normalface 检测结果的分类，取值包括：normalface：真脸照片 deepfakeface：换脸照片 如果未检测到人脸，则Label返回为 deepfake。Confidence Float 36.6455 取值范围为[0.00,100.00]。数值越低表示属于真脸的概率越大。Rect...
请求CDN加速资源时无法命中CDN缓存
未返回响应头ETag和Last-modified 当CDN未配置缓存规则时，如果静态文件未返回响应头ETag和Last-modified，则该静态文件不能缓存在CDN节点上。可在源站配置返回ETag和Last-modified，或者直接在CDN上配置缓存规则。如何配置缓存规则，请...
云端服务调用说明
params String 否 节点算法参数 响应结果如下：{"code":"200","data":"JSON字符串","success":true,"message":"success"} 其中，data字段数据结构为算法的返回结果。异步调用 请求参数与同步调用相同，参见 表2。响应结果如下：{"code":...
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...
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 ...
配置回源HTTP响应头
压缩传输：如果源站支持压缩传输但没有启用，或者使用的压缩算法不是最有效的，可以通过设置回源响应头中的 Accept-Encoding 来让源站使用最优的压缩方式。示例：将 Accept-Encoding:gzip,deflate 更改为 Accept-Encoding:br，以优先使用...
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...
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