AI&大数据

高精度,多场景,快响应,AI&大数据助力企业降本增效

 
 

    机器学习调整参数 更多内容
  • 优化器参数调整

    优化器参数调整 本节将介绍影响 GaussDB (DWS) SQL调优性能的优化器配置参数,配置方法参见设置GUC参数。 表1 CN配置参数 参数/参考值 描述 enable_nestloop=on 控制查询优化器对嵌套循环连接(Nest Loop Join)类型的使用。当设置为“on”后,优化器优先使用Nest

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 优化器参数调整

    优化器参数调整 本节将介绍影响GaussDB(DWS) SQL调优性能的关键CN配置参数,配置方法参见设置GUC参数。 表1 CN配置参数 参数/参考值 描述 enable_nestloop=on 控制查询优化器对嵌套循环连接(Nest Loop Join)类型的使用。当设置为“on”后,优化器优先使用Nest

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 调整Spark Core进程参数

    调整Spark Core进程参数 操作场景 Spark on Yarn模式下,有Driver、ApplicationMaster、Executor三种进程。在任务调度和运行的过程中,Driver和Executor承担了很大的责任,而ApplicationMaster主要负责container的启停。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 调整Spark Core进程参数

    调整Spark Core进程参数 操作场景 Spark on Yarn模式下,有Driver、ApplicationMaster、Executor三种进程。在任务调度和运行的过程中,Driver和Executor承担了很大的责任,而ApplicationMaster主要负责container的启停。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 案例:调整GUC参数best

    hashagg + gather(redistribute) + hashagg; redistribute + hashagg(+gather); hashagg + redistribute + hashagg(+gather)。 GaussDB提供了guc参数best_agg_pl

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • SQL调优关键参数调整

    SQL调优关键参数调整 本节将介绍影响GaussDB SQL调优性能的关键CN配置参数,配置请联系管理员处理。 表1 CN配置参数 参数/参考值 描述 enable_nestloop=on 控制查询优化器对嵌套循环连接(Nest Loop Join)类型的使用。当设置为“on”后,优化器优先使用Nest

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • SQL调优关键参数调整

    SQL调优关键参数调整 本节将介绍影响GaussDB SQL调优性能的关键数据库主节点配置参数,配置请联系管理员处理。 表1 数据库主节点配置参数 参数/参考值 描述 enable_nestloop=on 控制查询优化器对嵌套循环连接(Nest Loop Join)类型的使用。当

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • SQL调优关键参数调整

    SQL调优关键参数调整 本节将介绍影响GaussDB SQL调优性能的关键CN配置参数,配置请联系管理员处理。 表1 CN配置参数 参数/参考值 描述 enable_nestloop=on 控制查询优化器对嵌套循环连接(Nest Loop Join)类型的使用。当设置为“on”后,优化器优先使用Nest

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • SQL调优关键参数调整

    SQL调优关键参数调整 本节将介绍影响GaussDB SQL调优性能的关键数据库主节点配置参数,配置请联系管理员处理。 表1 数据库主节点配置参数 参数/参考值 描述 enable_nestloop=on 控制查询优化器对嵌套循环连接(Nest Loop Join)类型的使用。当

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • SQL调优关键参数调整

    SQL调优关键参数调整 本节将介绍影响GaussDB SQL调优性能的关键数据库主节点配置参数。 表1 数据库主节点配置参数 参数/参考值 描述 enable_nestloop=on 控制查询优化器对嵌套循环连接(Nest Loop Join)类型的使用。当设置为“on”后,优化器优先使用Nest

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • SQL调优关键参数调整

    SQL调优关键参数调整 本节将介绍影响GaussDB SQL调优性能的关键CN配置参数。 表1 CN配置参数 参数/参考值 描述 enable_nestloop=on 控制查询优化器对嵌套循环连接(Nest Loop Join)类型的使用。当设置为“on”后,优化器优先使用Nest

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 案例:调整查询重写GUC参数rewrite

    -> Materialize Output: subquery."?column?", subquery.c1 -> Subquery Scan on subquery

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 案例:调整查询重写GUC参数rewrite

    SELECT c1,(SELECT avg(c2) FROM t2 WHERE t2.c2=t1.c2) FROM t1 WHERE t1.c1<100 ORDER BY t1.c2; QUERY PLAN ------------------------

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 案例:调整GUC参数best_agg_plan

    hashagg+gather(redistribute)+hashagg redistribute+hashagg(+gather) hashagg+redistribute+hashagg(+gather) GaussDB(DWS)提供了guc参数best_agg_plan来

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 案例:调整GUC参数best_agg_plan

    hashagg + gather(redistribute) + hashagg; redistribute + hashagg(+ gather); hashagg + redistribute + hashagg(+ gather)。 GaussDB提供了GUC参数best_agg_p

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 案例:调整GUC参数best_agg_plan

    hashagg+gather(redistribute)+hashagg redistribute+hashagg(+gather) hashagg+redistribute+hashagg(+gather) GaussDB(DWS)提供了guc参数best_agg_plan来

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 问答模型训练(可选)

    高级版、专业版、旗舰版机器人支持轻量级深度学习。 重量级深度学习:适用于对问答精准度要求很高的场景,扩展问越多,效果提升越明显。 旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习,需要先单击“重量级深度学习”,然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

    账号下的所有 CTS 追踪器未追踪指定的OBS桶,视为“不合规” mrs-cluster-kerberos-enabled MRS 集群开启kerberos认证 mrs MRS集群未开启kerberos认证,视为“不合规” mrs-cluster-no-public-ip MRS集群未绑定弹性公网IP mrs

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 案例:调整GUC参数best_agg_plan

    形态: hashagg+gather(redistribute)+hashagg redistribute+hashagg(+gather) hashagg+redistribute+hashagg(+gather) GaussDB提供了guc参数best_agg_plan来干预

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 通过调整模型参数对异常告警调优

    比历史降低或升高。 告警退出条件:数据平稳后告警退出,一般会持续18分钟。 调优方法: 通过配置alert_by_chain参数可以控制是否加入突变检测。突变告警可以防止阈值线学习宽松条件下指标突变的漏告警,但对于不关注阈值线之上数据突变的指标会产生一些不必要的告警。 波动性告警

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • AI开发基本流程介绍

    AI(人工智能)是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼,从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析,一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了