年度报告 节能评估设置 单击【节能评估设置】，进入设置页面。 此设置不对用户开放，输入厂家密码后，才会显示该设置入口。 图3 节能评估 创建评估期 单击【新增】，选择时间，创建节能评估期。当前评估期发布后，才能再次【新增】创建新的评估期。 图4 创建节能评估期 评估期设置 单击【

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重新评估 前提条件 “项目状态”为“进行中 待确认目标数据库”。 被冻结的账号，不能使用该功能。 Microsoft SQL Server为源库不支持该功能。 操作场景 将对当前评估任务进行重新评估，包括动态SQL评估、工作量评估、对象转换统计、不支持语法的TOP、系统对象。 操作步骤

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迁移评估 数据库迁移上云前需要进行充分地评估和验证。 根据待迁移数据的现状和未来业务规模，分类进行评估和准备，详细信息如表1所示。 表1 迁移前评估和准备 评估项 说明 迁移数据量与DDM、RDS的实例规格 关于源数据库数据拆分，建议采用先垂直拆分，后水平拆分的方式。 对于源My

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训练模型，详情请见训练模型。 评估模型 工作流会用测试数据评估模型，在“应用开发>评估模型”页面，查看评估结果。 模型评估 图1 模型评估 训练模型的版本、标签数量、测试集数量。单击“下载评估结果”，可保存评估结果至本地。 评估参数对比 图2 评估参数对比 左侧是各个标签数据的精

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NodePort flink-operator-controller-manager-metrics-service flink-operator-system ClusterIP flink-operator-webhook-service flink-operator-system

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业务拓展： AOM（应用运维管理）实时监控应用运维指标，APM通过拓扑、调用链等快速诊断应用性能异常。 通过APM找到性能瓶颈后，CPTS（云性能测试服务）关联分析生成性能报表。 通过智能算法学习历史指标数据，APM多维度关联分析异常指标，提取业务正常与异常时上下文数据特征，通过聚类分析找到问题根因。

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如果识别结果正确，可对模板作进一步评估，详情请见评估模板。 评估模板 通过上传测试图片，在线评估模板识别并提取结构化文字的能力。 首先在“应用开发>评估”页面右侧选择与待评估模板对应的原模板，然后选择本地上传测试图片或者上传在线图片，评估模板。 图4 评估模板 本地上传图片 默认进入“

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训练模型，详情请见训练模型。 评估模型 工作流会用测试数据评估模型，在“应用开发>评估模型”页面，查看评估结果。 模型评估 图1 模型评估 训练模型的版本、标签数量、测试集数量。单击“下载评估结果”，可保存评估结果至本地。 评估参数对比 图2 评估参数对比 左侧是各个标签数据的精

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训练模型。 评估模型 在“模型评估”页面，您可以针对当前版本的模型进行模型评估，查看评估参数对比和详细评估，也可以模拟在线测试。 图1 评估模型 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、标签数量、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值，包括

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并训练模型，详情请见训练模型。 整体评估 在“模型评估”页面，您可以针对当前版本的模型进行整体评估。 “整体评估”左侧显示当前模型的标签名称和评估参数值，包括“精准率”、“召回率”、“F1值”。 “整体评估”右侧显示当前模型和其他版本模型的评估参数值柱状图，包括“精准率”、“召回

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差异化分析完成后，单击“操作 > 更多 > 增量评估”。 增量评估完成后，会刷新项目的具体信息。项目的具体信息，请参见查看评估项目具体信息。 父主题： 数据库评估

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L摘要有什么关系？ 改造点统计是什么，怎么统计的？ 评估项目出现对象收集错误并显示“Closed Connection” 评估项目停止并报错ErrorCode=4036 评估项目停止并报错ErrorCode=17002

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规格评估 如何查看评估失败原因？ 为什么不能手动选择主机规格和磁盘类型？ 主机评估失败，没有匹配合适的规格，如何处理？ 评估镜像失败，该规格不支持Windows镜像，如何处理？ 支持规格评估的数据库类型 主机评估策略推荐逻辑说明

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迁移评估 推理迁移包括模型迁移、业务迁移、精度性能调优等环节，是否能满足最终的迁移效果需要进行系统的评估。如果您仅需要了解迁移过程，可以先按照本文档的指导进行操作并熟悉迁移流程。如果您有实际的项目需要迁移，建议填写附录中的推理业务迁移评估表，并将该调研表提供给华为云技术支持人员进行迁移评估，以确保迁移项目能顺利实施。

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编辑测试评估的相关信息，参数说明可参见表1。 可选：（可选）在测试结论列表操作列单击“删除”，在“删除测试结论”对话框单击“确定”，可删除不需要的测试类型及其结论。 系统预置的四个测试类型（遗留DI值、功能评估、性能评估、安全评估）不可删除。 管理关键风险 在“测试评估”页面选择“关键风险”页签，然后单击“新增”。

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Studio操作界面章节。 Step1 创建一个空算链 单击Launcher界面的MLS Editor，选择名为PySpark-2.4.5的Kernel，创建一个空的算链。 创建算链后，左侧界面自动跳转到资产预览界面。 图1 算链创建成功 Step2 使用ML Studio建模 从左侧资产浏览界面

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模型评估 训练时的评估指标是用训练的数据集中随机采样的记录计算的，完成训练后企业A也可以使用其他的数据集对同一个模型进行多次的评估。单击“发起评估”选择训练参与方不同的数据集即可发起模型评估。 至此使用可信联邦学习进行联邦建模的过程已经完成，企业A已经训练出了一个符合自己要求的算

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技术专题 技术、观点、课程专题呈现 专题学习 轻松进行专题学习，了解数据库使用技巧。 GO语言深入之道 介绍几个Go语言及相关开源框架的插件机制 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的的智能问答机器人，有问题欢迎随时求助哦！ 社区求助

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模型训练 创建自动学习后，将会进行模型的训练，得到预测分析的模型。部署上线步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击创建成功的项目名称，查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中，待节点状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成了模型的自动训练。

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设置”对话框中，选择训练使用的“计算规格”，单击“下一步”进入配置页，确认规格后单击“提交”开始模型训练。 预测分析类型的自动学习，只支持使用“自动学习专用实例CPU（8U）”训练模型。 训练时间相对较长，建议您耐心等待。如果关闭或退出此页面，系统仍然在执行训练操作。 图1 训练设置

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训练最大步数 模型训练的最大步数。 warmup_ratio 学习率热启动比例 学习率热启动参数，一开始以较小的学习率去更新参数，然后再使用预设学习率，有效避免模型震荡。 warmup_steps 学习率热启动步数 学习率热启动的过程中预设的步数。 bf16 计算精度 是否开启bf16。

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