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典型SQL调优点
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典型SQL调优点 SQL调优是一个不断分析与尝试的过程：试跑Query，判断性能是否满足要求；如果不满足要求，则通过查看执行计划分析原因并进行针对性优化；然后重新试跑和优化，直到满足性能目标。 SQL自诊断 语句下推调优 子查询调优 统计信息调优 算子级调优 数据倾斜调优 父主题：
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典型SQL调优点
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典型SQL调优点 SQL调优是一个不断分析与尝试的过程：试跑Query，判断性能是否满足要求；如果不满足要求，则通过SQL执行计划介绍分析原因并进行针对性优化；然后重新试跑和优化，直到满足性能目标。 SQL自诊断 语句下推调优 子查询调优 统计信息调优 算子级调优 数据倾斜调优 父主题：
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典型SQL调优点
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典型SQL调优点 SQL调优是一个不断分析与尝试的过程：试跑Query，判断性能是否满足要求；如果不满足要求，则通过查看执行计划分析原因并进行针对性优化；然后重新试跑和优化，直到满足性能目标。 SQL自诊断 子查询调优 统计信息调优 算子级调优 父主题： SQL调优指南
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典型SQL调优点 SQL调优是一个不断分析与尝试的过程：试跑Query，判断性能是否满足要求；如果不满足要求，则通过查看执行计划分析原因并进行针对性优化；然后重新试跑和优化，直到满足性能目标。 SQL自诊断 子查询调优 统计信息调优 算子级调优 父主题： SQL调优指南
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交付件清单
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《xx项目XXX解决方案性能摸底测试报告》 《xx项目XXX应用鲲鹏性能调优指南》 《xx项目XXX解决方案性能测试验收报告》 验收通过，客户以签字盖章（含电子件）《xx项目XXX解决方案性能测试验收报告》进行验收确认，鲲鹏全栈调优支持服务工作结束。 父主题： 鲲鹏全栈调优支持服务
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PyTorch迁移精度调优
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一步做精度调优。下文将分别阐述精度诊断的整体思路和借助工具如何进行精度问题的定位。 精度调优总体思路 一般场景的训练模型都是包括随机种子、数据集shffule、网络结构dropout等操作的，目的是在网络训练阶段引入一定的随机性使得训练结果更加具有鲁棒性。然而在精度诊断或者对齐阶
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典型SQL调优点
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典型SQL调优点 SQL调优是一个不断分析与尝试的过程：试跑Query，判断性能是否满足要求；如果不满足要求，则通过查看执行计划分析原因并进行针对性优化；然后重新试跑和优化，直到满足性能目标。 SQL自诊断 语句下推调优 子查询调优 统计信息调优 算子级调优 数据倾斜调优 父主题：
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典型SQL调优点 SQL调优是一个不断分析与尝试的过程：试跑Query，判断性能是否满足要求；如果不满足要求，则通过查看执行计划分析原因并进行针对性优化；然后重新试跑和优化，直到满足性能目标。 SQL自诊断 语句下推调优 子查询调优 统计信息调优 算子级调优 数据倾斜调优 父主题：
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异常检测告警调优
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异常检测告警调优 由于超参设置或是数据特征发生变化，会导致预测的数据不够准确，导致误告警发生。本章节介绍不同类型异常告警及调优方法。 配置方法 在“异常检测”页面，单击异常检测任务所在行“操作”列的“模型”，默认显示“算法配置”页签，参考表1配置参数。 表1 算法配置参数说明 参数名称
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典型SQL调优点
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典型SQL调优点 SQL调优是一个不断分析与尝试的过程：试跑Query，判断性能是否满足要求；如果不满足要求，则通过查看执行计划分析原因并进行针对性优化；然后重新试跑和优化，直到满足性能目标。 SQL自诊断 语句下推调优 子查询调优 统计信息调优 算子级调优 父主题： SQL调优指南
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华为鲲鹏应用开发者培训
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服务及操作系统 应用性能测试及优化 介绍华为鲲鹏平台的使用概述，迁移评估，迁移工具及指导，迁移常见的问题及解决思路，迁移工具的使用和实践 应用部署与发布 介绍数据库、大数据、HPC的应用性能测试，性能优化分析工具及性能调优案例分析 华为鲲鹏平台应用软件移植调优综合实验 介绍应用部
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研发能力调研与诊断
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研发能力调研与诊断 使用ThoughtWorks特有的敏捷成熟度的体系框架，对客户IT现状进行多维度的评估，并定制转型方案及实施计划。 图1 ThoughtWorks AMM（Agile Maturity Model）敏捷成熟度评估 ThoughtWorks有一套已被行业验证的敏捷成熟度体系（Agile
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单模型性能测试工具Mindspore lite benchmark
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单模型性能测试工具Mindspore lite benchmark 在模型精度对齐后，针对SD模型性能调优，可以通过AOE工具进行自助性能调优，进一步可以通过profiling工具对于性能瓶颈进行分析，并针对性的做一些调优操作。 可以直接使用benchmark命令测试mindir
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异常检测告警调优
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异常检测告警调优 由于超参设置或是数据特征发生变化，会导致预测的数据不够准确，导致误告警发生。本章节介绍不同类型异常告警及调优方法。 配置方法 在“异常检测”页面，单击异常检测任务所在行“操作”列的“模型”，默认显示“算法配置”页签，参考表1配置参数。 表1 算法配置参数说明 参数名称
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AI辅助诊断
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AI辅助诊断
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IoTDB性能调优
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JVM堆内存，对于时间序列多，写入并发量大的场景，需要增大此配置。可以根据GC时长阈值告警或堆内存阈值告警进行调优，如果告警发生，参数值按照0.5倍速率调大。如果告警频繁发生，参数值按照1倍速率调大。调整HeapSize大小时，建议将Xms和Xmx设置成相同的值，这样可以避免JVM动态调整HeapSize大小的时候影响性能。
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PyTorch迁移性能调优
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PyTorch迁移性能调优 性能调优总体原则和思路 自动诊断工具MA-Advisor使用指导 性能调优五板斧 训练profiling工具使用 优化算子下发 优化算子执行 父主题： 训练业务昇腾迁移通用指导
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自动诊断
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登录实时音视频控制台。 在左侧导航栏中，选择“视镜（beta） > 自动诊断”，进入自动诊断页面。 输入应用ID或选择目标应用名称/ID，即可查看到目标应用中的所有通话异常诊断数据。 诊断数据图表中可查看的信息主要包含不同异常类型的用户数据、不同异常影响因素的分布和所有通话体验异常的用户详情。 总览-RTC
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实时诊断
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