查询网络质量 功能介绍 查询会场网络质量。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI POST /v1/mmc/cqs/media/qos 表1 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 conferenceid 是 String 会议ID。 confuuid

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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迁移设置>网络质量检测"进行网络质量评估。 检测结果说明 “迁移网络质量评估”子任务会检查源端与IMS、E CS 、EVS、VPC等迁移依赖服务之间的 域名 连通性，以及源端与目的端之间的网络连通性。同时还会深入检测丢包率、抖动、网络时延和带宽四项核心网络指标，以及内存占用率和CPU占用

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low2.0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 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、机器翻译编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelA

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如何监控云专线网络质量？ 云专线插件是用于检测云专线端到端的网络质量的插件，主要包含网络时延和丢包率两个指标。 云专线插件分为两种： dc-nqa-collector：用于监控自动化专线，探测远端子网的时延和丢包率。 history-dc-nqa-collector：用于监控手工专线，探测远端子网的时延和丢包率。

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优化HDFS NameNode RPC的服务质量 配置场景 本章节适用于 MRS 3.x及后续版本。 数个成品Hadoop集群由于NameNode超负荷运行并失去响应而发生故障。 这种阻塞现象是由于Hadoop的初始设计造成的。在Hadoop中，NameNode作为单独的机器，在其

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cp_[rw]mem) ，一般为4MB，表示netty的发送和接收的缓冲区大小。 “taskmanager.network.netty.transport”：默认为“nio”方式，表示netty的传输方式，有“nio”和“epoll”两种方式。 父主题： Flink性能调优

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优化HDFS DataNode RPC的服务质量 配置场景 当客户端写入HDFS的速度大于DataNode的硬盘带宽时，硬盘带宽会被占满，导致DataNode失去响应。客户端只能通过取消或恢复通道进行规避，这会导致写入失败及不必要的通道恢复操作。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。

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优化HDFS DataNode RPC的服务质量 配置场景 当客户端写入HDFS的速度大于DataNode的硬盘带宽时，硬盘带宽会被占满，导致DataNode失去响应。客户端只能通过取消或恢复通道进行规避，这会导致写入失败及不必要的通道恢复操作。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。

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优化HDFS NameNode RPC的服务质量 配置场景 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 数个成品Hadoop集群由于NameNode超负荷运行并失去响应而发生故障。 这种阻塞现象是由于Hadoop的初始设计造成的。在Hadoop中，NameNode作为单独的机器，在其

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开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天 600,000.00 每套 AI算法原型开发-专业版 对业务场景为复杂场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成

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cp_[rw]mem) ，一般为4MB，表示netty的发送和接收的缓冲区大小。 “taskmanager.network.netty.transport”：默认为“nio”方式，表示netty的传输方式，有“nio”和“epoll”两种方式。 父主题： Flink性能调优

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跨集群通信经过东西向流量网关，存在转发性能瓶颈 扁平网络和非扁平网络集群混合场景 图3 扁平网络和非扁平网络混合部署 为了减少运维负担，不建议扁平网络和非扁平网络的集群混合加入ASM网格中，如果必须混合部署，有以下使用约束： 所有扁平网络的集群必须使用容器对接ENI的网络模型，对非扁平网络的集群没有特殊要求。

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场景三：获取最优的不丢包TCP带宽 场景三仅提供优化方案，需要具备相关网络知识，且根据云服务器实际情况和业务场景综合考虑具体操作。 为了获取稳定的TCP不丢包带宽，推荐从小到大修改，设置一个满足业务带宽要求的发送socket缓冲区大小。业务带宽要求应该小于云服务器规格的带宽大小，否则请更换更大规格的实例。

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广泛内容，帮助模型更好地理解和生成自然语言文本，适用于多个领域的业务应用。这些数据不仅丰富多样，还为模型提供了深度和广度的语言学习基础，使其能够生成更加自然、准确且符合语境的文本。 通过对海量数据的深入学习和分析，盘古大模型能够捕捉语言中的细微差别和复杂模式，无论是在词汇使用、语

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云原生混部解决方案围绕Volcano和Kubernetes生态，帮助用户提升资源利用率，实现降本增效。 功能 描述 参考文档 动态资源超卖 根据在线作业和离线作业类型，通过Volcano调度将集群中申请而未使用的资源（即申请量与使用量的差值）利用起来，实现资源超卖和混合部署，提升集群资源利用率。

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如何测试头显所在网络质量？ 为保证顺畅的VR体验，连接用户终端设备（如头显）前请先进行网络测试，检查当前网速是否达标。 客户端连接云渲游平台主要分为两种形式：Wifi连接、5G连接。 Wifi连接模式 图1 Wifi连接模式 表1 设备列表 角色 设备型号 CloudVR云服务器 华为云GPU加速型云服务器

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训练完成后，会将模型和日志文件保存在该路径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。 表4

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什么是OptVerse 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API（Application

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DeepFM，结合了FM和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。 表2 深度网络因子分解机参数说明 参数名称 说明 名称 自定义策略名称，由中文、英文、数字、下划线、空格或者中划线组成，并且不能以空格开始和结束，长度为1~64个字符。

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