如何提升训练效率，同时减少与OBS的交互？ 场景描述 在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时，训练数据通常存储在 对象存储服务 （OBS）中，且训练数据较大时（如200GB以上），每次都需要使用GPU资源池进行训练，且训练效率低。 希望提升训练效率，同时减少与 对象存储OBS 的交互。可通过如下方式进行调整优化。

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面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能 面向智慧商超的车牌识别技能。

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Migration，简称 CDM ），是一种高效、易用的批量数据迁移服务。 CDM围绕大数据迁移上云和 智能数据湖 解决方案，提供了简单易用的迁移能力和多种数据源到 数据湖 的集成能力，降低了客户数据源迁移和集成的复杂性，有效的提高您数据迁移和集成的效率。 产品首页 图说E CS 立即使用 立即使用

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应用场景 推荐系统支持深度智能挖掘用户和物品的关联关系，将对应场景的推荐结果推送给用户，代替低纬度的人工规则，提升了相关运营指标和用户的体验。包含了互联网信息流，短视频/直播/音乐/阅读，广电媒资，社交，电商等场景。 RES+电商应用场景 场景描述 电商场景中，通常涉及首页推荐、购

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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本文使用ModelArts上的NPU Snt9B 裸金属服务器 以及其提供的昇腾镜像EulerOS-2.10-Arm-rc3-64bit-for-Snt9B-BareMetal-with-CANN7.0.RC1，具体镜像环境可参考NPU Snt9B裸金属 服务器 支持的镜像详情。该Snt9B资源中的Python环境为3

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介绍TensorFlow的框架，TensorFlow2.0的基础与高阶操作，TensorFlow2.0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍

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不同源端数据源的作业分片维度有所不同，因此某些作业可能出现未严格按作业“抽取并发数”参数分片的情况。 CDM依次将Task提交给运行池运行。根据集群配置管理中的“最大抽取并发数”参数，超出规格的Task排队等待运行。 性能影响因素 根据迁移模型，可以看出CDM数据迁移的速率受源端读

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RDS会在数据库实例的备份时段中创建数据库实例的自动备份，自动备份为全量备份。系统根据您指定的备份保留期保存数据库实例的自动备份。如果需要，您可以将数据恢复到备份保留期中的任意时间点。 开启自动备份策略后，会自动触发一次全量备份，备份方式为物理备份。之后会按照策略中的备份时间段和备份

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RDS会在数据库实例的备份时段中创建数据库实例的自动备份，自动备份为全量备份。系统根据您指定的备份保留期保存数据库实例的自动备份。如果需要，您可以将数据恢复到备份保留期中的任意时间点。 开启自动备份策略后，会自动触发一次全量备份，备份方式为物理备份。之后会按照策略中的备份时间段和备份周期进行全量备份。

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云小课合集 云计算知识哪家强，云上小课来开讲！ 云图说合集 云图说系列，是您了解华为云的必备利器 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的的 智能问答机器人 ，有问题欢迎随时求助哦！ 社区求助 华为云社区是华为云用户的聚集地。这里有

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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。依据开发者提供的标注数据及选择的场景，无需

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S高防对DDoS原生高级防护对象中的云资源进行防护，业务流量经过DDoS高防转发。DDoS阶梯调度工作原理如图1所示。 图1 DDoS阶梯调度工作原理 父主题： DDoS调度中心常见问题

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Scheduler是负责Pod调度的组件，它由一系列action和plugin组成。action定义了调度各环节中需要执行的动作；plugin根据不同场景提供了action 中算法的具体实现细节。Volcano Scheduler具有高度的可扩展性，您可以根据需要实现自己的action和plugin。

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段映射，统一把数据保存在数据库大宽表中）。 您可以围绕对象这一核心，定义相关的字段、字段校验规则、界面样式、字段变更时的触发事件等。如果把待开发的业务系统比作一部电影，对象就是电影中的一个个角色，需要勾勒角色的外貌、性格特点、人物关系和所经历的剧情。 租户开发者可以自定义对象（Custom

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活动图元（Activities）：是BPM的核心图元，可理解为节点或者步骤，例如调用脚本、用户需要做的任务。 3 BPM设计操作区域。在该区域可对BPM进行具体流程设计、组件放置。 不同色块的表示不同的泳道，BPM由一个或多个泳道组成，泳道中包括了实现不同功能逻辑的图元。 选中泳道或者某个图元

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增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 MongoDB/DDS增量迁移 父主题： 进阶实践

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池需要扩容的节点数量。 Simulator： 负责缩容场景下，找到满足缩容条件的节点。 Expander： 负责在扩容场景下，根据用户设置的不同的策略来，从Estimator选出的节点池中，选出一个最佳的选择。当前Expander有多种策略，如表1。 表1 CCE支持的Expander策略

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Calcite调整Join顺序的具体过程如下： 针对所有参与Join的表，依次选取一个表作为第一张表。 依据选取的第一张表，根据代价选择第二张表，第三张表。由此可以得到多个不同的执行计划。 计算出代价最小的一个计划，作为最终的顺序优化结果。 代价的具体计算方法： 当前版本，代价的衡量基于Join

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的磁盘空间。 图2 副本集备份原理图 单节点实例 单节点的备份是在仅有的一个节点上进行的，最终的备份文件将以压缩包的形式存储在对象存储服务（OBS）中，不会占用实例的磁盘空间。 单节点的备份基于mongodump实现，备份过程中会额外占用节点的CPU、内存等资源，资源不足时会出现

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