，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

查看更多 →

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

查看更多 →

SEC04-02 控制网络流量的访问 控制网络流量以确保网络分区之间的流量是可预期的、允许的。依据零信任原则，需在网络级别验证所有的流量出入。确保网络设备的业务能力、网络每个部分的带宽满足业务高峰期的需要。 风险等级 高 关键策略 在设计网络拓扑时，仔细检查每个组件的连接要求，例

查看更多 →

图像搜索 服务 语音处理实验 介绍语音预处理， 语音合成 、 语音识别 服务 自然语言处理 实验 介绍中文文本分词、TF-IDF特征处理、Word2Vec、Doc2Vec，自然语言处理和对话机器人服务 ModelArts平台开发实验 介绍自动学习、数据管理、深度学习预置算法、深度学习自定义基础算法和进阶算法

查看更多 →

文件管理 文件管理是可信智能计算服务提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。参与方无需登录后台手动导入模型文件，通过该功能即可将模型文件上传到数据目录，并支持批量删除。在创建联邦学习作业时可以选到上传的脚本模型等文件，提高了易用性及可维护性。 使用场景：管理联邦学习作业所需的脚本、模型、权重文件。

查看更多 →

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

查看更多 →

200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、华为昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore

查看更多 →

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。

查看更多 →

赠送1次 包年购买企业级支持计划方可享受该服务，需提前3个工作日提出申请。 资源监控与优化仅包年购买企业级支持计划才限额赠送。客户一旦申请该限额增值服务，将无法退订或降级当期支持计划订单。 父主题： 服务内容

查看更多 →

成本优化支柱简介 成本优化支柱专注于帮助企业高效地使用云服务来构建工作负载，面向工作负载的整个生命周期不断完善和改进，减少不必要的开支并提升运营效率，让云上应用始终最具成本效益。 成本优化实践不意味着只有降本，它是安全合规、韧性等维度的平衡，也是达成业务目标的最优投入。 华为公司

查看更多 →

然后再由Mantis控制面下发给Service A的所有实例。 在后续Service A访问Service B时，由于Service A所有实例的Envoy中已经存在Service B的路由信息，请求将会被直接转发给Service B的实例。 而对于Service A未访问过的服务，Service A

查看更多 →

自动模型优化（AutoSearch） 超参搜索简介 搜索算法 创建超参搜索作业

查看更多 →

Hive Join数据优化 操作场景 使用Join语句时，如果数据量大，可能造成命令执行速度和查询速度慢，此时可进行Join优化。 Join优化可分为以下方式： Map Join Sort Merge Bucket Map Join Join顺序优化 Map Join Hive的Map

查看更多 →

('AIR', 'AIR REG') and l_shipinstruct = 'DELIVER IN PERSON' ) 优化后样例如下所示： select sum(l_extendedprice* (1 - l_discount))

查看更多 →

要启动聚合算法优化，在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 表1 参数介绍 参数 描述 默认值 spark.sql.codegen.aggregate.map.twolevel.enabled 是否开启聚合算法优化： true：开启 false：不开启

查看更多 →

Datasource表优化 操作场景 将datasource表的分区消息存储到Metastore中，并在Metastore中对分区消息进行处理。 优化datasource表，支持对表中分区执行增加、删除和修改等语法，从而增加与Hive的兼容性。 支持在查询语句中，把分区裁剪并下压

查看更多 →

参数类型 描述 lower Number 值域下限 lower_inclusive Boolean 是否包含值域下限 upper Number 值域上限 upper_inclusive Boolean 是否包含值域上限 请求示例 无 响应示例 状态码： 200 分子优化任务查询成功响应

查看更多 →

设置建议： 较大的数值使优化器倾向于选择索引扫描，较小的数值使优化器倾向于选择全表扫描。一般情况下，可以设为shared_buffers大小的1/2，较为激进地，可以设为shared_buffers大小的3/4。 allocate_mem_cost 参数说明：设置优化器计算Hash J

查看更多 →

基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间，而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明：控制基因查询优化的使用。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。

查看更多 →

开销。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围：浮点型，0～DBL_MAX。 默认值：0.005 cpu_operator_cost 参数说明：设置优化器计算一次查询中执行一个操作符或函数的开销。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。

查看更多 →

业务体验优化策略 配置流量分配 配置QoS策略 配置智能选路策略 父主题： 部署指导

查看更多 →