流量镜像策略说明 API网关提供了镜像客户端请求的能力，将发送到源后端的流量复制一份到镜像服务中，在不影响业务后端的情况下，便于对请求内容进行具体的分析和统计。 使用限制 使用前，请先了解前提条件。 镜像请求返回的响应会被忽略。 镜像请求的请求体大小受实例参数“request_b

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通过运行结果左侧两个图可以直观的看一下原始数据和数据的密度分布图。运行结果右侧的参数说明，如表1所示。 表1 特征画像参数说明 参数 说明 设备数 需要检测的KPI对象的数量，如设备或端口的数目。 样本数 训练数据总的样本数。 采样率 采样频率，单位为秒。60的含义为每60秒采样一次。 开始时间 采样的时间跨度。

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Boolean true或者false true weight 否 边上权重 String 空或字符串 * 空：边上的权重、距离默认为“1”。 * 字符串：对应的边上的属性将作为权重，当某边没有对应属性时，权重将默认为1。 说明： 边上权重应大于0。 - seeds 否 节点ID String

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Boolean true或者false true weight 否 边上权重 String 空或字符串 * 空：边上的权重、距离默认为“1”。 * 字符串：对应的边上的属性将作为权重，当某边没有对应属性时，权重将默认为1。 说明： 边上权重应大于0。 - seeds 否 节点ID String

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分类建议每类音频至少20条，每类音频总时长至少5分钟。 建议训练数据和真实识别场景的声音保持一致并且每类的音频尽量覆盖真实环境的所有场景。 训练集的数据质量对于模型的精度有很大影响，建议训练集音频的采样率和采样精度保持一致。 标注质量对于最终的模型精度有极大的影响，标注过程中尽量不要出现误标情况。

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态大小有限的一些小状态的场景。 FsStateBackend是文件系统状态后端，正常情况下将state存储在TaskManager堆内存中，当Checkpoint时将state存储在文件系统上，而JobManager内存中存储极少的元数据（高可用场景下存储在ZooKeeper）。

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计费说明 计费公式 自定义指标上报量 自定义指标上报量即采样点数量，采样点数量计算方式遵循开源Prometheus的数据模型。一条采样点数据包含指标名称、Label集合、采样时间时间戳及取值这几个部分，采样点以时间线的方式在逻辑上组织起来。例如，kube_node_status_al

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默认值，有可能该表没有进行ANALYZE，需要对该表执行ANALYZE。 提升统计信息质量 ANALYZE是按照随机采样算法从表上采样，根据样本计算表数据特征。采样数可以通过配置参数default_statistics_target进行控制，default_statistics_

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默认值，有可能该表没有进行ANALYZE，需要对该表执行ANALYZE。 提升统计信息质量 ANALYZE是按照随机采样算法从表上采样，根据样本计算表数据特征。采样数可以通过配置参数default_statistics_target进行控制，default_statistics_

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仿真服务常见问题 如何一键恢复在线仿真功能？ 如何解决不小心释放在线仿真机器的问题？ 仿真场景终止条件有几种？ 同一个任务配置运行多次仿真任务都可以改变什么？ 采样方式有几种？

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分别表示低、中、高CPU负载下的采样率，末位表示单个方法最低采样个数） traceCountStats string JAVA 20,10,5,1 2.0.0 - 默认采样率配置（例子：20,10,5,1 分别表示低、中、高CPU负载下的采样率，末位表示单个方法最低采样个数） excludeMethods

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表示是否在识别结果中输出分词结果信息，取值为“yes”和“no”，默认为“no”。 表3 property取值范围 property取值 说明 chinese_8k_general 支持采样率为8k的中文普通话 语音识别 ，采用新一代端到端识别算法，识别准确率更高。 区域支持cn-east-3和cn-north-4（

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查询和索引统计收集器 查询和索引统计收集器负责收集数据库系统运行中的统计数据，如在一个表和索引上进行了多少次插入与更新操作、磁盘块的数量和元组的数量、每个表上最近一次执行清理和分析操作的时间等。可以通过查询系统视图pg_stats和pg_statistic查看统计数据。下面的参数 设置服务器 范围内的统计收集特性。

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采样间隔，默认为10，PCM下默认为10不可修改，OPUS下可设置为10/20。 bitrate number 音频编码码率（单位：bps/s），默认为2*channels*sampleRate，OPUS下可以修改，取值范围[500, 512000]，PCM下不可修改。 输出参数 无 返回值 0：成功

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模型评估 训练时的评估指标是用训练的数据集中随机采样的记录计算的，完成训练后企业A也可以使用其他的数据集对同一个模型进行多次的评估。单击“发起评估”选择训练参与方不同的数据集即可发起模型评估。 至此使用可信联邦学习进行联邦建模的过程已经完成，企业A已经训练出了一个符合自己要求的算

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SSH登录机器后，检查NPU设备检查。运行如下命令，返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数

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eus的数据模型。一条采样点数据包含指标名称、Label集合、采样时间时间戳及取值这几个部分，采样点以时间线的方式在逻辑上组织起来。例如，kube_node_status_allocatable_cpu_cores指标监控了Kubernetes集群中每个节点的可分配CPU核心数，

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等数据采集类型，可以帮助开发者快速分析和诊断分布式应用架构下的性能瓶颈，提高微服务时代下的开发诊断效率。 App监控 APM Agent会周期性采集一些App监控的性能指标数据，用来衡量Android端、iOS端的总体健康状况。 接入APM：应用通过APM自身的AK/SK鉴权进行接入。

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定义慢请求阈值,超过该阈值的方法会定义为慢方法，默认提高调用链采样率。 方法配置 obj_array JAVA - 2.0.0 - 单独配置每个方法的慢请求阈值和采样率;采样方式包含2.百分比采样；3.每分钟固定数量采样；4.自动采样三种采样方式。 表2 Functiongraph监控指标说明

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云监控服务统计的弹性云服务器网络流量与云主机系统内工具检测不一致的问题 因为云监控服务与弹性云服务器系统内指标检测软件的采样周期不同。 云监控服务对弹性云服务器、云硬盘的采样周期是4分钟（云服务器类型为KVM的是5分钟），而系统内工具的采样周期一般为1秒，远远小于云监控服务的采样周期。

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默认值，有可能该表没有进行ANALYZE，需要对该表执行ANALYZE。 提升统计信息质量 ANALYZE是按照随机采样算法从表上采样，根据样本计算表数据特征。采样数可以通过配置参数default_statistics_target进行控制，default_statistics_

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