支持机制

本文介绍了JCE Provider支持的安全随机算法、密钥类型、消息摘要、MAC/HMAC算法、最大加密和解密长度以及签名。支持的安全随机算法 算法 大小 AES-CTR-DRBG(FIPS compliant)AES-CTR-DRBG安全随机算法可以在HSM内为每个API调用生成多达8000...

负载均衡

负载均衡算法 SOFARPC 目前支持以下五种算法:类型 名称 描述 random 随机算法 默认负载均衡算法。localPref 本地优先算法 优先发现是否本机发布了该服务,如果没有再采用随机算法。roundRobin 轮询算法 方法级别的轮询,各个方法间各自...

蓝牙BLE非交互式广播规范

定义Random是3字节的随机字节,必须采用真随机算法,可以使用adc采样值来作为随机种子。三元组(又称设备证书,ProductKey、DeviceName、DeviceSecret)预先烧录在设备中。为了保证安全,Secret不进行空中传播,也不会传递到手机端。定义 ...

UUID生成器(UUID-OSSP)

利用这个方法生成的UUID不需要随机算法且不依赖任何运行相关的环境因素,生成过程是可重复的。uuid_generate_v4()此函数会生成一个v4版本的UUID。算法完全依靠随机数。uuid_generate_v5(namespace uuid,name text)此函数会生成一个v5版本的...

使用UUID-OSSP

利用这个方法生成的UUID不需要随机算法且不依赖任何运行相关的环境因素,生成过程是可重复的。uuid_generate_v4()此函数会生成一个v4版本的UUID。算法完全依靠随机数。uuid_generate_v5(namespace uuid,name text)此函数会生成一个v5版本的...

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...

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...

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...

组件参考:所有组件汇总

条件随机场预测 该组件是基于linearCRF在线预测模型的算法组件,主要应用于处理序列标注问题。Split Word(生成模型)该组件基于AliWS(Alibaba Word Segmenter)词法分析系统,根据参数和自定义词典生成分词模型。词频统计 该组件是指输入...

Contextual Bandit 算法

利用 Bandit 算法设计的推荐算法可以较好地解决上述问题。根据是否考虑上下文特征,Bandit算法分为context-free bandit和contextual bandit两大类。算法伪代码(single-play bandit algorithm):与传统方法的区别:每个候选商品学习一个...

GBDT二分类V2

对于一些常见的二分类问题,都可以使用这个算法解决,模型拥有较好的性能,且拥有不错的可解释性。该算法支持稀疏向量格式与多列特征格式的输入。输入为稀疏向量格式时,仅能选择1个String类型的列,每条数据是以单个空格为分隔符的键值对...

概述

如何解决冷启动问题 解决推荐系统的冷启动问题的算法(或策略)我总结为:“泛、快、迁、少”四字口诀。泛:即对新物品进行泛化,在属性或主题上往更宽泛的概念上靠。比如,新上架一个商品,可以推荐给以往喜欢同品类的用户,也就是从”...

HTAP中的行列混存查询优化

为了解决这个问题,IMCI选择按照数据块采样以减少读放大,同时使用COLLAPSE算法对distinct value的计算公式做了修正。即如果有多个相同的值出现在同一个block中,按只出现一次计算,因为上文的估计公式都很大程度上取决于,通过减少数据...

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)...

概述

针对时序数据分析场景,日志服务提供了丰富的时序分析算法,可以帮助您快速解决时序预测、时序异常检测、序列分解、多时序聚类等场景问题,兼容SQL标准接口,大大降低了您使用算法的门槛,提高分析问题和解决问题的效率。功能特点 支持单...

拒绝推断

拒绝推断(Reject Inference)是一种在金融场景经常和评分卡模型一起使用的数据增强方法,可以用来解决样本偏差问题。本文为您介绍拒绝推断组件的配置方法。算法简介 以信贷场景为例,用评分卡模型对用户的偿还、违约情况进行建模时只用到...

支持的检测规则

Golang安全检测 基于 gosec 静态分析 Go 代码,检测和识别潜在的安全漏洞和问题,并提供实时反馈和建议,帮助开发人员在上线前及时发现问题解决。Python开发规范 Python 分析 Python 代码中的错误,查找不符合代码风格标准、有潜在问题的...

列存索引中TopK算子的实现

动态选择内存磁盘算法 内存算法和磁盘算法不同,如果使用一个固定的阈值来作为选择内存算法或磁盘算法的依据(比如K小于阈值时使用内存算法,否则使用磁盘算法),那么针对不同的可用执行内存就需要设置不同的阈值,带来了人工干预的开销。...

逻辑回归

功能说明 逻辑回归(LogisticRegression)是一种用于解决二分类(0 or 1)问题的模型,用于估计某种事物的可能性。尽管名字是逻辑回归,但它是一种用于分类而不是回归的线性模型。Logistic 回归在文献中也称为 logit 回归、最大熵分类...

快速开始

一、Contextual Bandit 算法的适用范围 Contextual Bandit 算法虽然可以用来解决冷启动问题,但如果在一些基础条件不满足时,算法可能不能很好地收敛。注意:探索流量是否足够。如果一个场景新品数量很大,每时每刻都有新品源源不断地加...

LightGBM算法

is_unbalance 是否提高样本少的类别的权重,用于解决样本不平衡问题。取值范围如下:False(默认):不提高样本少的类别的权重。True:提高样本少的类别的权重。categorical_feature 类别型特征。取值为字符串数组。一般情况下,算法会通过...

SimRank+相似度计算算法

本文介绍了推荐系统中一个常用的协同过滤算法SimRank,包括它的算法原理,及其应用在个性化推荐场景时的改进。同时,本文还描述了如何在生产环境部署SimRank+算法算法简介 SimRank算法是一种用于衡量结构上下文中个体相似度的方法,其...

PolarDB for AI助力菜鸟实现一站式数据智能

这样工程开发同学以相对较低的学习成本,结合当前的业务场景,可以快速解决领域内的业务问题,开发工作量从7人日降低至3人日,部署工作量从2人日降低为0。PolarDB for AI相比原解决方案,消除了数据冗余,减少了计算资源,云资源成本降低了...

单模型部署在线服务

常见问题 执行一键部署时,如果有节点支持部署,但是置灰的不支持选择,如何解决?您需要在指定的组件右侧 字段设置 页签中,选中 是否生成PMML,并重新执行对应节点即可。详情请参见 支持一键部署的算法。相关文档 您可以前往PAI-EAS模型...

JindoData版本说明

JindoData是阿里云开源大数据团队自研的数据湖存储加速套件,面向大数据和AI生态,为阿里云和业界主要数据湖存储系统提供全方位访问加速解决方案。本文为您介绍JindoData各版本支持的功能。背景信息 JindoData是原阿里云EMR SmartData组件...

Word2Vec

本文为您介绍 Designer 提供的Word2Vec算法组件。Word2Vec算法组件利用神经网络,通过训练,将词映射为K维度空间向量,且支持对表示词的向量进行操作并和语义相对应。输入为单词列或词汇表,输出为词向量表和词汇表。使用说明 Word2Vec组件...

算法组件常见问题

本文为您介绍算法组件的相关问题。Designer算法支持哪些MaxCompute数据类型的字段 x13-auto-arima组件运行报错 Doc2Vec组件运行报错CallExecutorToParseTaskFail 如何将运行画布节点输出的临时表数据进行持久化存储?运行组件报错:提示...

使用实例时镜像相关问题

在使用ECS实例过程中,可能会遇到一些与镜像有关的问题或咨询,比如实例启动慢、系统负载高、如何编译内核等。本文介绍在使用ECS实例过程中遇到的镜像...reboot Fedora镜像问题 为什么我无法使用ssh-rsa签名算法的SSH密钥对远程连接Fedora ...

条件随机场预测

条件随机场预测是基于linearCRF在线预测模型的算法组件,主要应用于处理序列标注问题。本文为您介绍条件随机场预测算法组件的参数配置和使用示例。参数配置 Designer 支持通过可视化方式配置组件参数。参数 描述 请选择ID列 样本以N元组的...

淘宝App在短视频场景下的IETF QUIC最佳实践

QUIC协议与TCP协议对比 既然QUIC协议设计初衷是解决传输层协议问题,与其竞对的就是TCP协议,那么从传输协议特性分析两种协议设计差异,可得出以下对比:QUIC为每个加密级别使用单独的包号空间,除了0-RTT和1-RTT密钥使用相同的包号空间,...

常见问题

本文为您介绍您在使用智能视觉时,常见的问题场景和解决方案。智能视觉具体支持哪些算法能力?智能视觉支持多种场景的视觉算法能力,详细的列表请见 算法能力列表。API调用失败怎么办?首先检查输入参数是否正确。检查文件读取的权限设置...

常见问题

本文汇总了您在使用数字证书管理服务时可能遇到的各类常见问题和对应的解决方案。SSL证书售前相关问题 什么是公钥和私钥?阿里云SSL证书私钥保护原理是怎样的?HTTPS与HTTP有什么不同?常见SSL证书都有哪些格式?通配符域名证书都支持哪些...

在Tengine服务器安装RSA和SM2双算法证书

在部署支持国密算法的SSL证书时,为了确保与各类浏览器的兼容性,通常会采用SM2/RSA双证书部署方案,即您需要在服务器同时配置国际通用的RSA算法证书和国密标准的SM2算法证书。本文为您介绍如何使用Tengine+Tongsuo组合方式,实现Tengine...

如何解决国密算法证书和浏览器兼容性问题

针对上述情况,建议采用 RSA和SM2双算法证书解决方案,即在服务器同时配置国际通用的RSA算法证书和国密标准的SM2算法证书,国密算法证书负责加解密以满足合规要求,RSA算法证书满足浏览器兼容性的应用需求,同时也满足了金融、电子政务等...

推荐解决方案综述

为了降低阿里云用户应用深度学习解决推荐问题的难度,PAI推出了EasyRec算法包,包含DeepFM、DIN、MultiTower及DSSM等经典推荐排序和召回算法,可以帮助您在PAI平台上快速训练推荐算法模型、验证模型效果及部署模型,详情请参见 使用EasyRec...

什么是自动驾驶开发平台

能够解决问题如下 海量非结构化数据快速预处理 利用数据管理并行计算框架,在阿里云上以云原生的方式分布式处理海量非结构化数据,采集到的感知数据处理效率提高10倍。感知数据多模态检索 无论是经过标注还是未经标注的传感器输出数据,...

随机采样

随机采样算法组件按照给定的比例或者数目,对输入进行随机采样,每次采样是各自独立的。组件配置 您可以使用以下任意一种方式,配置随机采样组件参数。方式一:可视化方式 在随机采样工作流页面配置组件参数。页签 参数 描述 参数设置 采样...

DeepFM算法

取值如下:adam(默认):吸收了AdaGrad(自适应学习率的梯度下降算法)和动量梯度下降算法的优点,既能适应稀疏梯度(即自然语言和计算机视觉问题),又能缓解梯度震荡的问题。sgd:随机梯度下降。rmsprop:对AdaGrad算法进行改进,引入了...

什么是城市视觉智能引擎

完备的解决方案 针对各行各业中存在的痛点问题,为客户按需提供智能分析及完备的大规模视觉计算解决方案。全局直观的城市数字化感知 将真实信息投射到数字世界,得到虚拟的“真实世界”,通过全局沙盘推演和全局实时指挥,实现智慧城市的全...

连接pai-eas

本文介绍tpp方案代码调用pai-eas遇到的 网络问题 以及解决方案。前提:pai-eas和tpp在同一VPC下,如果不在请咨询aliyun相关同学。公网地址调用 TPP不允许调用公网,只能使用VPC地址调用 本地测试可以使用公网地址调用 VPC地址调用 您的pai-...
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