云数据库 RDS for MySQL

 

云数据库 RDS for MySQL拥有即开即用、稳定可靠、安全运行、弹性伸缩、轻松管理、经济实用等特点,让您更加专注业务发展。

 
 

    机器学习可用的数据库 更多内容
  • 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

    CCE集群版本为停止维护版本,视为“不合规” cce-cluster-oldest-supported-version CCE集群运行非受支持最旧版本 cce 如果CCE集群运行是受支持最旧版本(等于参数“最旧版本支持”),视为“不合规” cce-endpoint-public-access

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  • 数据库高可用

    Manager)。当数据库主节点故障时,备节点能自动升级为主节点并接管业务,保障业务可用。有些高可用方案会使用共享存储,而在HADR高可用方案中,所有节点资源都是独立分开,这样能有效降低存储单点故障风险,详细内容请参考SAP官方文档。 方案二:使用SUSE HAE实现ASE高可用

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  • 什么是Ray

    通过提供对分布式计算支持,Ray促进了更快模型训练和更有效资源使用,对于那些希望在多台机器上扩展其应用研究人员和工程师来说,是一个强有力工具。同时,Ray生态系统还包括一些高级库,例如Ray Tune(用于超参数调整)、RLlib(用于强化学习)、Ray Serve(用于模型服务)等,以满足不同场景下的需求。

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  • 如何保障数据库高可用

    如何保障数据库可用数据库 GeminiDB采用计算存储分离架构,集群下多个数据库实例访问下层共享分布式存储,整体故障有计算节点故障、存储节点故障两类。 图1 原理图 当计算节点故障,由于下层共享存储,其余非故障节点不需要进行数据恢复,直接接管业务,可提供秒级故障切换,加

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  • 云端高可用的优势

    许多企业已经在公有云上部署了SAP HANA系统来运行它们的业务,为了保障SAP业务的连续性,SAP解决方案所提供的高可用(HA)和容灾(DR)方案是这些企业选择云上部署的重要因素。除了SAP软件本身提供的高可用机制外,公有云自身的高可用与容灾方案进一步加强了包括SAP在内的许多应用程序的高可用性,云端高可用跟传统高可用相比,有如下的优点

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集特征数据不够理想,而此数据集数据类别和一份理想数据集部分重合或者相差不大时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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  • 云端高可用的优势

    P在内许多应用程序可用性,云端高可用跟传统高可用相比,有如下优点: 敏捷性:在云端部署高可用系统,通过成熟解决方案,能够快速有效部署系统。但是使用传统服务器,还需要采购硬件,完成硬件规划,委托可靠性工程师及应用工程师配合搭建高可用系统。 灵活扩展:通过云端高可用系

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  • 获取可用的认证方法

    获取可用认证方法 功能介绍 获取可用认证方法 URI GET /v1/{project_id}/users/{user_id}/mfa/methods 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 华为云项目ID,您可以从获取项目ID中获取。

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  • 查询可用的Node规格

    查询可用Node规格 功能介绍 查询可用Node规格。 URI GET /v3/{project_id}/node-type 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 租户在某一Region下Project ID。 获取方法请参见获取项目ID。

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  • GS_OPT_MODEL

    GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时数据表,记录机器学习模型配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表,但AI能力不可用。 父主题: 系统表

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  • 机器未重启

    原因分析 该机器在进行过某些Windows功能启用或关闭后未进行重启。 处理方法 请重启机器。 must log in to complete the current configuration or the configuratio\r\nn in progress must be

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  • 可信智能计算服务 TICS

    据安全前提下,利用多方数据实现联合建模,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,适用于参与者数据特征重叠较多,而样本ID重叠较少情况,联合多个参与者具有相同特征多行样本进行联邦机器学习,联合建模。 模型评估 评估训练得出模型权重在某一数据集上的预测输出效果。

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  • GS

    GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时数据表,记录机器学习模型配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表,但AI能力不可用。 父主题: 系统表

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  • 查询数据库可用字符集

    Println(err) } } 更多 更多编程语言SDK代码示例,请参见API Explorer代码示例页签,可生成自动对应SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 Success. 400 Client error. 500 Server error. 错误码

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  • 查询数据库可用字符集

    Println(err) } } 更多 更多编程语言SDK代码示例,请参见API Explorer代码示例页签,可生成自动对应SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 Success. 400 Client error. 500 Server error. 错误码

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  • 获取servicebridge可用的版本

    response) } else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言SDK代码示例,请参见API Explorer代码示例页签,可生成自动对应SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 ok 400 Bad Request

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  • 目标数据库磁盘可用空间是否足够

    不通过原因 目标数据库磁盘空间不足,目标数据库磁盘建议大小取以下两种中最小值: 源库待迁移数据大小1.5或者2.5倍。 源库待迁移数数据大小加200GB。 具体所需目标数据库磁盘可用空间以界面提示为准。 处理建议 如果预检查失败,建议扩容目标数据库或清理目标数据库后,重新进行预检查。

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  • 概述

    多行样本进行可信联邦学习,联合建模。 模型评估 评估训练得出模型权重在某一数据集上预测输出效果。 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情况,联合多个参与者共同样本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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  • GS_OPT_MODEL

    AiEngine端所部署host ip地址。 port integer AiEngine端所侦听端口号。 max_epoch integer 模型每次训练迭代次数上限。 learning_rate real 模型训练学习速率,推荐缺省值1。 dim_red real 模型特征维度降维系数。

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  • GS_OPT_MODEL

    GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时数据表,记录机器学习模型配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表,但AI能力不可用。 父主题: AI

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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 ModelArts通过机器学习方式帮助不具备算法开发能力业务开发者实现算法开发,基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成,通过算法实现模型训练参数自动化选择和模型自动调优自动学习功能,让零AI基础业务开发者可快速完成模型训练和部署。 M

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