Sambert语音合成

提供SAMBERT+NSFGAN深度神经网络算法与传统领域知识深度结合的文字转语音服务,兼具读音准确,韵律自然,声音还原度高,表现力强的特点。语音合成API基于达摩院改良的自回归韵律模型,具有推理速度快,合成效果佳的特点。开发者可以通过...

基于二部图GraphSAGE算法实现推荐召回

二部图GraphSAGE是经典的图神经网络算法,而GraphSAGE为二部图场景扩展,被用于淘宝的推荐召回场景。在二部图场景下,可以将User和Item作为图中的点,User-Item之间的关系(点击或购买等)作为图中的边。对于User和Item,其邻居分别按照 ...

CREATE MODEL

TFT TFT(Temporal Fusion Transformer)算法是基于Transformer机制的深度神经网络算法,详细信息,请参见 TFT论文。时序异常检测 TIME_SERIES_ANOMALY_DETECTION esd 达摩院自研算法,适用于尖刺型异常(例如监控曲线出现尖刺的现象),...

模型创建

TFT TFT(Temporal Fusion Transformer)算法是基于Transformer机制的深度神经网络算法,详细信息,请参见 TFT论文。时序异常检测 esd 达摩院自研算法,适用于尖刺型异常(例如监控曲线出现尖刺的现象),对于数据点中有少量显著离群点的...

数据库内机器学习

目前Lindorm ML支持的算法如下表所示:任务类型 算法 说明 时序预测 DeepAR DeepAR算法是基于RNN的深度神经网络算法。详细信息,请参见 DeepAR论文。TFT Temporal Fusion Transformer算法是基于Transformer机制的深度神经网络算法,详细...

概述

矩阵分解、深度神经网络模型等算法都可以生成用户和物品的embedding向量,然而常规的模型还是需要依赖用户和物品的交互行为数据来建模,并不能很好地泛化到冷启动的用户和物品上。现在也有一些可以用来为冷启动用户和物品生成embedding向量...

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...

人工神经网络

功能说明 人工神经网络组件支持使用人工神经网络算法对分类或回归问题进行建模。人工神经网络(Artificial Neural Network,缩写ANN),简称神经网络或类神经网络,是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统,特别是大脑)的结构和功能...

创建安全联邦学习任务(任务模式)

适用特征维度特别多,特别是神经网络算法。数据集设置 配置使用方和加持方的数据信息,用于后续的数据处理。使用方:指需要数据的一方。加持方:指提供数据的一方。训练集:需训练的数据表。Label字段:指标签字段,用于后续训练学习。对齐...

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...

安全联邦学习-任务模式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...

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)...

TairVector性能白皮书

200 1,183,514 10,000 902 MB COSINE Deep-image-96-angular 该数据集是ImageNet图片经过GoogLeNet模型训练,从最后一层神经网络提取的向量。96 9,990,000 10,000 3.57 GB COSINE Random-s-100-euclidean 该数据集为测试工具随机生成,不...

Word2Vec

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组件的上游需要接入 词频统计 组件。说明 词频统计的...

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...

在GPU实例上使用RAPIDS加速图像搜索任务

本文案例中,使用开源框架TensorFlow和Keras配置生产环境,然后使用ResNet50卷积神经网络完成图像的特征提取及向量化,最后使用RAPIDS cuML库的KNN算法实现BF方式的向量索引和检索。说明 BF(Brute Force)检索方法是一种百分百准确的方法...

组件参考:所有组件汇总

条件随机场 条件随机场CRF(conditional random field)是给定一组输入随机变量条件下,另一组输出随机变量条件的概率分布模型,其特点是假设输出随机变量构成马尔可夫随机场。文章相似度 文章相似度是在字符串相似度的基础上,基于词,...

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...

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...

视频分类训练

算法简介 视频分类模块提供主流的3D卷积神经网络和Transformer模型用于视频分类任务的训练,目前已经支持的模型包括X3D系列的X3D-XS、X3D-M及X3D-L和Transformer模型的swin-t、swin-s、swin-b、swin-t-bert,其中swin-t-bert支持视频加文本...

AutoML使用限制及规格

AutoML的使用限制以及规格,包括当前支持的地域,支持的搜索算法TPE、GridSearch(网络搜索)、Random(随机搜索)、Evolution(演化算法)、GP(贝叶斯优化)、PBT(异步优化算法),以及对应的应用场景。支持地域(region)当前AutoML...

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...

自动机器学习(AutoML)

AutoML使用限制及规格 AutoML的使用限制以及规格,包括当前支持的地域,支持的搜索算法TPE、GridSearch(网络搜索)、Random(随机搜索)、Evolution(演化算法)、GP(贝叶斯优化)、PBT(异步优化算法),以及对应的应用场景。...

随机森林回归算法(Random Forest Regression)

本文介绍了随机森林回归算法(Random Forest Regression)相关内容。简介 随机森林回归算法(Random Forest Regression)是随机森林(Random Forest)的重要应用分支。随机森林回归模型通过随机抽取样本和特征,建立多棵相互不关联的决策树...

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...

条件随机

本文为您介绍 Designer 提供的条件随机算法组件。条件随机场CRF(conditional random field)是给定一组输入随机变量条件下,另一组输出随机变量条件的概率分布模型,其特点是假设输出随机变量构成马尔可夫随机场。条件随机场可用于不同...

预测

使用PAI命令,构建模型(以随机森林算法为例)。PAI-name randomforests-project algo_public-DinputTableName="pai_rf_test_input"-DmodelName="pai_rf_test_model"-DforceCategorical="f1"-DlabelColName="class"-DfeatureColNames="f0,f...

随机森林

随机森林是一个包括多决策树的分类器,其分类结果由单棵树输出类别的众数决定。组件配置 您可以使用以下任意一种方式,配置随机森林组件参数。方式一:可视化方式 在 Designer 工作流页面配置组件参数。页签 参数 描述 字段设置 选择特征列...

Alibaba Cloud Linux 2系统中TCP拥塞控制算法BBR对...

本文为您介绍Alibaba Cloud Linux 2系统中TCP拥塞控制算法BBR(Bottleneck Bandwidth and RTT)对网络性能有影响的原因及解决方案。问题描述 符合下列条件的ECS实例中,内核TCP拥塞控制算法默认为BBR算法。该算法会在CPU使用率高、网络数据...

公共参数

取值:1.0 SignatureNonce String 是 唯一随机数,用于防止网络重放攻击。在不同请求间要使用不同的随机数值。公共返回参数 API返回结果采用统一格式,返回2xx HTTP状态码代表调用成功;返回4xx或5xx HTTP状态码代表调用失败。调用成功返回...

公共参数

取值:1.0 SignatureNonce String 是 唯一随机数,用于防止网络重放攻击。用户在不同请求间要使用不同的随机数值。Format String 是 返回参数的类型,取值:json 请求示例 以下示例查询杭州区虚拟集群 MyCluster 下,ID为MySparkId的作业的...

创建和管理VPN网关实例

背景信息 VPN网关类型说明 依据加密算法网络类型的不同,VPN网关划分为以下类型,不同类型的VPN网关建立加密隧道的方式也不相同,满足不同场景的网络连接需求。VPN网关类型 支持的加密算法 支持的网络类型 支持的网络连接方式 建立加密...

公共参数

SignatureVersion String 是 签名算法版本,取值:1.0 SignatureNonce String 是 唯一随机数,用于防止网络重放攻击。在不同请求间要使用不同的随机数值。ResourceOwnerAccount String 否 本次API请求访问到的资源拥有者账户,即登录用户名...

公共参数

SignatureVersion String 是 签名算法版本,取值:1.0 SignatureNonce String 是 唯一随机数,用于防止网络重放攻击。在不同请求间要使用不同的随机数值。ResourceOwnerAccount String 否 本次API请求访问到的资源拥有者账户,即登录用户名...

公共参数

SignatureVersion String 是 签名算法版本,取值为1.0 SignatureNonce String 是 唯一随机数,用于防止网络重放攻击,不同请求间会使用不同的随机数值。ResourceOwnerAccount String 否 本次API请求访问到的资源拥有者账户,即登录用户名。...

公共参数

SignatureVersion String 是 签名算法版本,取值为1.0 SignatureNonce String 是 唯一随机数,用于防止网络重放攻击,不同请求间会使用不同的随机数值。ResourceOwnerAccount String 否 本次API请求访问到的资源拥有者账户,即登录用户名。...

应用场景

为防止违法金融行为带来经济损失,通过使用异常检测算法网络金融交易领域的应用,准确识别网络金融交易中存在的异常交易情况,及时阻止违法金融行为。通过图数据库,识别支付用户的设备信息、支付环境信息、转账信息、社交信息,检测可能...
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