贝叶斯优化(SMAC) 贝叶斯优化假设超参和目标函数存在一个函数关系。基于已搜索超参的评估值，通过高斯过程回归来估计其他搜索点处目标函数值的均值和方差。根据均值和方差构造采集函数（Acquisition Function），下一个搜索点为采集函数的极大值点。相比网格搜索，贝叶斯优

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分子优化（MO） 新建分子优化任务接口 查询分子优化任务 父主题： API（AI辅助药物设计）

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使用高性能磁盘、多级多卡训练场景下通信优化等。 融合多个算子的逻辑为单算子，从而减少算子下发的数量，请参见NPU融合算子API和亲和优化器。常用的优化方法为使用Ascend自带的优化后的融合算子、算子二进制优化（详见性能调优五板斧）或者开发者自己开发自定义融合算子。此外，PyTo

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优化过程（Windows） 云服务器 的正常运行依赖于XEN Guest OS driver（PV driver）和KVM Guest OS driver（virtio驱动），为了同时支持XEN虚拟化和KVM虚拟化，以及提升云 服务器 网络性能，需要确保镜像安装了PV driver和virtio驱动。

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内存优化型 内存优化型实例类型总览 内存优化型云服务器擅长应对大型内存数据集和高网络场景。适用于内存要求高，数据量大并且数据访问量大，同时要求快速的数据交换和处理。例如广告精准营销、电商、车联网等大数据分析场景。 该类型 弹性云服务器 默认开启超线程，每个vCPU对应一个底层超线程HT（Hyper-Threading）。

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征的多行样本进行可信联邦学习，联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行可信联邦学习，联合建模。 概念术语

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ftrl：Follow The Regularized Leader 适用于处理超大规模数据的，含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.1。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数：叠加在模型的

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如表1所示，包括了优化顾问服务的所有系统策略。 表1 优化顾问服务系统策略 策略名称 描述 依赖关系 策略类别 OA FullAccessPolicy 优化顾问服务所有权限。 无 系统策略 OA AdvancedOperationsPolicy 优化顾问服务的高级操作权限, 如

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。 前提条件 给用户组授权之前，请您了解用户组可以添加的优化顾问服务系统策略，并结合实际需求进行选择。 优化顾问服务支持的系统策略及策略间的对比，请参见：权限管理。若您需要对除优化顾问服务之外的其它服务授权，IAM支持服务的所有策略请参见系统权限。 示例流程 图1 给用户授权OA权限流程

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bulk_routing”可以开启bulk路由优化，该优化可以减少内部转发的请求数量，在shard数较多的场景下，能够有效提升写入性能以及减少写入拒绝。 操作步骤 在“集群管理”页面，选择已创建的集群，单击操作列“Kibana”，登录Kibana界面。 在左侧导航栏，选择“Dev

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、排版、内容等维度进行优化和改进。 单击“执行优化”，系统将对提示语模板进行首次优化。 单击“重新优化”，系统将对提示语模板进行多轮优化。 提示语内容优化达到需要结果后，单击“采纳”可将最终优化的提示语内容一键覆盖至提示语内容中；单击“复制”可复制最终优化的提示语内容，用户可自行根据需要使用。

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合并CBO优化 操作场景 Spark SQL默认支持基于规则的优化，但仅仅基于规则优化不能保证Spark选择合适的查询计划。CBO（Cost-Bsed Optimizer）是一种为SQL智能选择查询计划的技术。通过配置开启CBO后，CBO优化器可以基于表和列的统计信息，进行一系列的估算，最终选择出合适的查询计划。

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在镜像列表中，在需要优化的镜像所在行的“操作”列下，选择“更多 > 优化”。 如果镜像所在行“操作”列下的“更多”选项中，没有“优化”按钮，表示该私有镜像不支持优化镜像功能。 用户也可以单击镜像名称，在镜像详情页面单击“优化”。 在“优化镜像”对话框中，如图1所示。如果用户已经手动优化过该镜像

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Linux外部镜像文件在导出前未完成初始化配置，怎么办？ 如何优化镜像？ 如何使用通过I代云服务器创建的私有镜像创建II代云服务器 如何设置镜像的网卡多队列属性？ 如何配置IPv6地址 如何优化系统盘镜像使其支持实例快速发放？ 为什么Windows云服务器安装Guest OS driver会失败？ 怎样安装原生的XEN和KVM驱动

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动、修改UUID等。 准备工作 将待优化的Linux镜像创建为弹性云服务器，并开机登录。 确认是否需要优化私有镜像。 具体操作请参见确认是否需要优化私有镜像。 请根据虚拟化类型选择对应的优化操作，不同的虚拟化类型优化过程略有不同。 私有镜像优化过程 为了成功安装原生的XEN和KV

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基于DDR4的内存实例，是高内存计算应用的合适选择。 内存优化型类别的专属计算集群分为：m3、m6、m7。可用于部署M3型云服务器、M6型云服务、M7型云服务器。 专属计算集群规格 表1 m3型专属计算集群规格说明 专属计算集群类型 CPU数量（Sockets） 物理内核 硬件规格

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已发布区域：北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业？ 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情

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，帮助开发者快速了解MLS的基本能力。 如果您想快速了解MLS的建模过程，您可以参考使用MLS预置算链进行机器学习建模章节，一键运行预置算链完成建模。 如果您了解如何从0到1在MLS上新建1条算链并完成建模，您可以参考从0到1利用ML Studio进行机器学习建模章节。该教程可以帮助您全面了解ML

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的模型训练。 离线学习 离线学习是训练中最基本的方式。离线学习需要一次性提供训练所需的所有数据，在训练完成后，目标函数的优化就停止了。使用离线学习的优势是模型稳定性高，便于做模型的验证与评估。 增量学习 增量学习是一个连续不断的学习过程。相较于离线学习，增量学习不需要一次性存储所

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毒。 创建Linux防护策略完成后，智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为，对绕过诱饵文件的勒索病毒进行告警。 Windows防护勒索 创建Windows防护策略完成后，智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为，对非可信进程修改文件的行为进行告警。

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如何删除机器人 试用版本机器人 对于试用版本的智能问答机器人，可以通过“删除”操作将机器人删除，删除后不支持恢复。 图1 删除试用机器人 包周期版本机器人 对于包周期计费的智能问答机器人，可执行“退订”操作。 登录对话机器人服务管理控制台。 在控制台中选择“费用与成本”。 进入费

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