staff_id; --创建索引。 CREATE INDEX loc_id_pk ON places(place_id); CREATE INDEX state_c_id_pk ON states(state_id); --优化后查询。 EXPLAIN SELECT staff_id

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Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left 问题现象 创建训练作业，Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示：“No space left”。 原因分析 TensorFlow多节点任务会启动parameter server（

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模型的类型，支持的格式有（"TensorFlow", "MXNet", "Caffe", "Spark_MLlib", "Scikit_Learn", "XGBoost", "Image", "PyTorch", "Template"，"Custom"）默认为TensorFlow。 是 str

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Kit的AI芯片支持运行“.om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe全部的算子，所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子，才能把TensorFlow和Caffe模型转换成“

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3-基于CodeArts IDE Online快速开发、发布 WeLink 应用 本实践主要讲述基于CodeArts IDE Online快速开发、发布WeLink应用。 4-基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在CodeArts

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足MAModelArts平台约束）。具体案例参考： 从0制作 自定义镜像 用于创建训练作业（PyTorch+CPU/GPU） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MPI+CPU/GPU） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（Tensorflow+GPU） 从0制作自定义镜像用于创建训

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重新安装客户端。 Windows安装客户端失败，日志提示“OpenSCManager failed.” 问题现象： Windows安装客户端失败，日志提示“OpenSCManager failed.”。 可能原因： 安装时未使用管理员权限运行安装脚本。 解决方案： 使用管理员权限重新运行安装脚本，重新安装。

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案例：调整GUC参数best_agg_plan 现象描述 agg_t1的表定义为： 1 create table agg_t1(a int, b int, c int) distribute by hash(a); 假设agg下层算子所输出结果集的分布列为setA，agg操作的group

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staff_id; --创建索引 CREATE INDEX loc_id_pk ON places(place_id); CREATE INDEX state_c_id_pk ON states(state_id); --优化后查询 EXPLAIN SELECT staff_id

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案例：改建分区表 现象描述 如下简单SQL语句查询， 性能瓶颈点在normal_date的Scan上。 1 2 3 4 5 6 7 QUERY PLAN

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案例：改建分区表 逻辑上的一张表根据某种策略分成多个物理块进行存储，这张逻辑上的表称之为分区表，每个物理块则称为一个分区。一般对数据和查询都有明显区间段特征的表使用分区策略可通过较小不必要的数据扫描，从而提升查询性能 在查询时，可通过分区剪枝技术尽可能减少底层数据扫描，即缩小表的

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秒。 1 EXPLAIN PERFORMANCE SELECT * FROM orders WHERE o_custkey = '1106459'; 优化后 where子句过滤条件的字段是o_custkey，在o_custkey字段上添加一个索引： 1 CREATE INDEX

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staff_id; --创建索引 CREATE INDEX loc_id_pk ON places(place_id); CREATE INDEX state_c_id_pk ON states(state_id); --优化后查询 EXPLAIN SELECT staff_id

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客户声音制作案例 单击声音样例.zip，下载如表1所示的音频文件。 mos分是从音色相似度、情感表达效果和声音音质方面，进行整体效果综合评分的结果。 表1 音频文件 版本 类别 原音文件 合成音文件 版本差异 适用场景 基础版声音制作 女声 基础版媒体1.wav 基础版媒体2.wav

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source /home/ma-user/anaconda3/bin/activate TensorFlow-1.8 如果使用其他引擎，请将命令中“TensorFlow-1.8”替换为其他引擎的名称及其版本号。 图1 激活环境 在代码输入栏输入以下命令安装Shapely。 pip

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在ModelArts的Notebook中内置引擎不满足使用需要时，如何自定义引擎IPython Kernel？ 使用场景 当前Notebook默认内置的引擎环境不能满足用户诉求，用户可以新建一个conda env按需搭建自己的环境。本小节以搭建一个“python3.6.5和tensorflow1.2.0”的IPython

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序包等多种环境，包括TensorFlow、MindSpore、PyTorch、Spark等。您也可以使用pip install在Notobook或Terminal中安装外部库。 在Notebook中安装 例如，通过JupyterLab在“TensorFlow-1.8”的环境中安装Shapely。

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安装完成后，在经典版开发环境的“首页 > 我的应用”中，可查看到已安装的应用，应用名为“故障单流程”。 图1 查看已安装的应用 单击已安装的应用（故障单流程），进入应用开发页面，查看对象、BPM和示例流程配置“TroubleHandleScene”的详细信息。 故障单流程应用目录结构说明： Model

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之间存在的通信数据量的同时，执行时间也从8.7毫秒降低至2.7毫秒，从而提升查询性能，如图2所示。 图2 选择合适的分布列案例（二） 父主题： SQL调优案例

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案例：改写SQL消除子查询 现象描述 1 2 3 4 select 1, (select count(*) from normal_date n where n.id = a.id) as GZ CS from normal_date a; 此SQL性能较差，

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案例：改写SQL消除子查询 现象描述 1 2 3 4 select 1, (select count(*) from normal_date n where n.id = a.id) as GZCS from normal_date a; 此SQL性能较差，

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