核密度估计函数

核密度估计(Kernel Density Estimation)在概率论中用来估计未知的密度函数,属于非参数检验方法之一。核密度估计函数采用平滑的峰值函数来拟合观察到的数据点,从而对真实的概率分布曲线进行模拟。函数格式 select kernel_density_...

人流热度图估计

本文介绍人流热度图估计CountCrowd的语法及示例。功能描述 人流热度图估计能力可利用热度图对图片中的人数进行估算。您可以在体验中心进行体验与试用。说明 阿里云视觉智能开放平台视觉AI能力API接入、接口使用或问题咨询等,请通过钉钉群...

多周期估计函数

多周期估计函数支持对不同时间段内的时序进行周期估计,通过傅立叶变换等一系列操作进行周期的提取。函数列表 函数 说明 ts_period_detect 对不同时间段内的时序数据进行周期估计。ts_period_classify 通过傅立叶变换,计算输入时序曲线的...

单目图像深度估计

本文介绍单目图像深度估计EstimateMonocularImageDepth的语法及示例。功能描述 单目图像深度估计能力可以从单张图像中估计出每个像素对应的三维深度值,输出深度图。关于该接口功能的示例图如下:原图 深度图 说明 阿里云视觉智能开放平台...

单目视频深度估计

本文介绍单目视频深度估计EstimateMonocularVideoDepth的语法及示例。功能描述 单目视频深度估计能力可以基于一段输入彩色图像视频帧,估计视频每帧图像相对应的深度图,并可合成输出点云。说明 阿里云视觉智能开放平台视觉AI能力API接入、...

双目立体视觉深度估计

本文介绍双目立体视觉深度估计EstimateStereoImageDepth的语法及示例。功能描述 双目立体视觉深度估计能力可以基于两张输入的双目彩色图像(左图和右图),估计并输出左图所对应的视差图。说明 阿里云视觉智能开放平台视觉AI能力API接入、...

3D视觉介绍

3D视觉基于阿里云的视觉分析技术和深度识别技术,提供深度估计、三维重建、人体重建等技术,可以广泛应用于工业制造、辅助驾驶、IPC摄像头、数字门店、电子商务等领域。服务开通 请单击立即开通在对应产品页面开通该服务,具体开通方式请...

统计分布概览

观测数观测数频数概率百分比密度绘制核密度估计图选择绘制直方图时是否同时绘制核密度估计图。核密度估计(kernel density estimation)是在概率论中用来估计未知的密度函数,属于非参数检验方法之一。通过核密度估计图可以比较直观的看出...

2021年

2021-03-25 华东2(上海)单目图像深度估计 双目立体视觉深度估计 可以基于两张输入的双目彩色图像(左图和右图),估计并输出左图所对应的视差图。2021-03-25 华东2(上海)双目立体视觉深度估计 2021年02月 类目名称 接口名称 功能描述 ...

概述

支持单时序序列的预测、异常检测、变点检测、折点检测、多周期估计算法。支持单时序序列的分解操作。支持多时序序列的多种聚类算法。支持多字段(数值列、文本列)的模式挖掘。使用限制 使用日志服务机器学习函数须遵循以下限制: 输入的...

逻辑回归

1)问题的模型,用于估计某种事物的可能性。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...

时序模型计量计费

此场景用于快速估算所需费用,其中数据写入费用按照0.21元/GB/日估计,数据读取费用按照0.1元/GB/日估计。时间线数据计费 数据存储 存储量为1 TB,容量型存储单价为0.3元/GB/月。单月费用:1 TB*0.3元/GB/月*1月=300元 数据写入 费用按照0....

能力开通

人体计数 DetectPedestrian 人体检测 PedestrianDetectAttribute 人体结构化属性 CountCrowd 人流热度图估计 DetectPedestrianIntrusion 行人区域进入检测 RecognizeHandGesture 静态手势识别 MonitorExamination 线上监考 ...

使用EXPLAIN阅读查询计划

第一个估计是得到第一行的启动代价,第二个估计是得到所有行的总代价。rows:这个计划节点输出的总行数。这个数字根据条件的过滤因子会小于被该计划节点处理或者扫描的行数。最顶层节点的是估算的返回、更新或者删除的行数。width:这个...

聚合操作

DataFrame提供了对列进行HyperLogLog计数的接口hll_count,这个接口是近似个数的估计接口。当数据量很大时,它可以较快地估计去重后的数据量。使用该接口计算海量用户UV时,可以快速得出估计值。df=DataFrame(pd.DataFrame({'a': np.random...

岭回归预测

岭回归是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法,实质上是一种改良的最小二乘估计法,通过放弃最小二乘法的无偏性,以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法,对病态数据的拟合要强于最小二乘法。...

参数说明

设置规划器对于从一个并行工作者进程传递一个元组给另一个进程的代价估计。默认是 0.1。min_parallel_table_scan_size 为必须扫描的表数据量设置一个最小值,扫描的表数据量超过这一个值才会考虑使用并行扫描。对于并行顺序扫描,被扫描的...

基础术语

置信区间置信区间是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。在统计学中,一个概率样本的置信区间(Confidence interval)是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度...

执行计划

第一个估计是得到第一行的启动代价,第二个估计是得到所有行的总代价。rows:这个计划节点输出的总行数。这个数字根据条件的过滤因子会小于被该计划节点处理或者扫描的行数。最顶层节点的是估算的返回、更新或者删除的行数。width:这个...

查询优化器介绍

查询优化器负责优化逻辑计划从而输出物理计划,其主要阶段包含查询改写和...代价估计的过程离不开基数估计,它利用各个表、列的统计信息,估算出各物理算子的输入行数、选择率等信息,提供给物理算子的代价模型,从而估算出查询计划的代价。

查询优化器介绍

查询优化器通过优化逻辑计划从而输出物理计划,其主要阶段包含查询改写和计划枚举。...代价估计的过程离不开基数估计,它利用各个表、列的统计信息,估算出各算子的输入行数、选择率等信息,提供给算子的代价模型,从而估算出查询计划的代价。

人工神经网络

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)的结构和功能的数学模型或计算模型,用于对函数进行估计或近似。人工神经网络有多层和单层之分,每一层包含若干神经元,各神经元...

避免下盘

以图中的执行计划为例,我们发现较大的算子落盘,进一步分析我们发现,在这个执行计划中,错误了估计了t2子表的行数(rows),导致t2一个大表被估计为1行的小表,进行了broadcast,并做了hashjoin的内标,导致了巨大的计算量。我们对t2表...

如何统计表行数

但如果用户的表没有更新,没有删除和TTL过期,显示的行数是完全准确的,可以在历史数据迁移完成时用于估计数据完整性。Lindorm集群管理系统中,单击左侧导航栏概览,在当前idc区域下,找到目标表,在预估行列中单击查看,查看目标表的粗略...

Lasso回归训练

operator)回归算法是一种压缩估计算法。Lasso回归训练组件基于该算法,支持稀疏、稠密两种数据格式,且支持带权重样本的训练。本文为您介绍Lasso回归训练组件的配置方法。使用限制 支持的计算引擎为MaxCompute和Flink。算法原理 Lasso回归...

岭回归训练

岭回归是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法,实质上是一种改良的最小二乘估计法,通过放弃最小二乘法的无偏性,以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法,对病态数据的拟合要强于最小二乘法。...

对象

n_mod_since_analyze bigint 从表最近一次被分析后被修改的行的估计数量。last_vacuum timestamp with time zone 最近一次表被手动清理的时间(不统计VACUUM FULL)。last_autovacuum timestamp with time zone 最近一次表被自动清理守护...

学习案例

a,x>+b 来描述,我们可以估计出 a 和 b 的值。本地版>|天池C/S版>6. 机器学习:带有L1正则项的SVM多分类问题分类是机器学习领域中最基本的任务之一。其目的是建立输入向量x与分类变量y之间的映射关系。例如把一张张图片根据其内容分类为...

分析概述

多周期估计函数 变点检测函数 极大值检测函数 预测与异常检测函数 序列分解函数 时序聚类函数 频繁模式统计函数 差异模式统计函数 URL请求分类函数 根因分析函数 相关性分析函数 核密度估计函数 时序补点函数 异常对比函数 SQL语法 GROUP ...

日志投递MaxCompute后,如何检查数据完整性

该方法不依赖API,判断方式简单但结果并不精确,仅用作粗略估计。使用自定义日志字段作为表分区列,如何判断分区数据已完整 比如日志中有一个字段date,取值:20170518,20170519,在配置投递规则时将date列映射到表分区列。这种情况下,...

PolarDB处理TPC-H查询的挑战和机遇

8.0的histogram引入也提升了cardinality估计的准确性,但在社区版本中,histogram并不支持自动更新,严重限制了其实用性。PolarDB进行了很多优化工作,不仅对histogram进行了增强,也支持了自动更新。此外增加了算法支持利用index+...

旧版行级权限升级到新版

注意事项 升级耗时是根据本组织内设置过行列权限的数据集的数量粗略估计做参考,请耐心等待。升级成功后请及时验证升级后权限管控效果是否同升级前一致, 如不一致,可联系Quick BI技术人员协助排查,如影响业务可选择回退到旧版。升级后...

Quick BI行级权限如何升级成新版行级权限

(1)升级耗时是根据本组织内设置过行列权限的数据集的数量粗略估计做参考,请耐心等待。(2)升级成功后请及时验证升级后权限管控效果是否同升级前一致, 如不一致,可联系Quick BI技术人员协助排查,如影响业务可选择一键回滚。另外若...

技术特性

以十种K线计算为例,证券数保守估计8000只,每天开市4小时,每秒刷新一次行情,共需计算12亿次。再加上实时,分时、市盈率、涨跌幅、委比、委差等十几项指标计算,每日计算量在15亿级别以上。行情指标时效性要求高 实时行情服务是券商的...

Prophet

估计默认值100。组件多线程线程个数组件多线程线程个数。执行调优节点个数与单个节点内存大小参数配对使用。取值为[1, 9999]的正整数。单个节点内存大小,单位M取值范围为1024 MB~64*1024 MB。通过代码方式配置组件您可以将以下代码复制到...

对象

n_mod_since_analyze bigint 从表最近一次被分析后被修改的行的估计数量。last_vacuum timestamp with time zone 最近一次表被手动清理的时间(不统计VACUUM FULL)。last_autovacuum timestamp with time zone 最近一次表被自动清理守护...

InfluxQL参考

SHOW DIAGNOSTICS"SHOW FIELD KEY CARDINALITY除非使用ON指定数据库,否则估计或精确计算当前数据库的field key集的基数。说明 ON、FROM、WITH KEY=、WHERE、GROUP BY 和LIMIT/OFFSET子句是可选的。当使用这些查询子句时,查询将回退到...

旧版行级权限升级到新版

注意事项 升级耗时是根据本组织内设置过行列权限的数据集的数量粗略估计做参考,请耐心等待。升级成功后请及时验证升级后权限管控效果是否同升级前一致, 如不一致,可联系Quick BI技术人员协助排查,如影响业务可选择回退到旧版。升级后...

图表组件

(4)聚合堆叠图基础配置该组件用于统计测点的估计结果,通过基础配置可以实现以时间范围统计。柱状堆叠图x轴的时间跨度,是按照时间选择组件设置的。(5)饼图基础配置饼图显示一个数据系列中各项的大小与各项总合的比例。

Contextual Bandit 算法

比如你掷一个标准的6面色子,它的平均值是3.5,而如果你只掷一次,比如说到2,那你对平均值的估计只能是2,但是这个置信度应该很低,我们可以知道,这个色子的预估平均值是2,而以95%的置信区间在[1.4,5.2]。UCB(Upper Confidence Bound-...
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