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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，方便评估模型执行效果。 查看学件项目预置的样例数据 等待学件项目创建完成后，在模型训练服务首页的项目列表中，找到创建完成的学件项目。单击项目所在行的图标。 进入项目编辑界面。 图1 学件项目 在菜单栏中，单击“数据集”，进入“数据集”界面。 查看学件项目中预置的两类样例数据Un

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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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JupyterLab开发平台 创建特征工程 数据处理 模型训练 迁移学习 学件 模型归档 如何恢复异常的JupyterLab环境 父主题： 特征工程

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如果您准备用于微调的数据量很少，无法满足最小的量级要求，那么不建议您直接使用该数据进行微调，否则可能会存在如下问题： 过拟合：当微调数据量很小时，为了能充分学习这些数据的知识，可能会训练较多的轮次，因而模型会过分记住这些数据，导致无法泛化到其他数据上，最终发生过拟合现象。 欠拟合：当微调数据量很小

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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、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 8%

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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、语法结构，还是语义理解上，都能达到令人满意的精度。此外，模型具备自我学习和不断进化的能力，随着新数据

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的服务器后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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按照教学设计参与学习活动。支持Web浏览器和微信小程序多端互动教学，提升学习体验。针对不同类型的学生或班级，可以通过分层教学模式，设置不同的教学内容和作业，满足个性化教学需求。系统通过数据看板，还提供了详尽的学习行为和结果数据统计分析，帮助教师和学生及时了解当前学情。 在线实验系

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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。

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JOIN操作时HASH表的大小。 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：整型，0～INT_MAX/2。 默认值：0 enable_bloom_filter 参数说明：标识是否允许使用BloomFilter优化。 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。

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优化器方法配置 这些配置参数提供了影响查询优化器选择查询规划的原始方法。如果优化器为特定的查询选择的缺省规划并不是最优的，可以通过使用这些配置参数强制优化器选择一个不同的规划来临时解决这个问题。更好地方法包括调节优化器开销常量、手动运行ANALYZE、增加配置参数default_

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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

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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。

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际执行的代价大于编译生成机器码所需要的代码和优化后的执行代价之和时，利用代码生成才有收益。codegen_cost_threshold标识代价的阈值，当执行估算代价大于该代价时，使用LLVM优化。 参数类型：USERSET 取值范围：整型，0～INT_MAX 默认值：10000

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