概述 FPGA加速云服务器（FPGA Accelerated Cloud Server，FA CS ）提供FPGA开发和使用的工具及环境，让用户方便地开发FPGA加速器和部署基于FPGA加速的业务，为您提供易用、经济、敏捷和安全的FPGA云服务。 FPGA加速云服务器包括两类： 高性能架构

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源不足，无法学习到新的ARP表项，导致业务不通。 可能原因 设备上学习到的ARP表项数量超过了设定的阈值。 处理步骤 执行display arp statistics命令查看设备上ARP表项统计信息，根据网络规划和业务部署，确定是静态ARP表项还是动态ARP表项数量较多。 动态ARP表项数量较多=>2。

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训练好的模型可以通过调整阈值，影响机器人直接回答的准确率。阈值越高，用户的说法与语料的相似度要求越高，技能识别越严谨；阈值越低，用户的说法与语料的相似度要求越低，技能识别越宽松。 在“发布测试”页面，单击操作列的“调整阈值”，可以手动调整技能阈值。 图3 调整阈值 调整完成后单击“确定”。 停用、删除训练模型

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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k的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上，通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上，对于DLI这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源，那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢？ DLI服务在其计算资源中已经内置了一些常用的机器学习的算法库（具体可以参考” 数据湖探索

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AI（人工智能）是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法

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如何修改CPU的阈值？ SAP应用弹性伸缩安装后，默认CPU的阈值为85%，当CPU的使用率超过85%，自动扩展实例，根据实际业务可修改CPU的阈值，保障系统稳定运行。 操作步骤 登录公有云管理控制台。 在公有云管理控制台首页上，选择“服务列表 > 管理与部署 > 云监控”。 在左侧的导航栏，单击“告警

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指标名称，此参数在后台将以添加阈值规则时传入的值保存，此处传入的值不能将其修改。 period 是 Integer - 统计周期 alarmLevel 是 Integer - 告警级别 evaluationPeriods 是 Integer - 连续周期 comparisonOperator 是 String

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状态码： 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题： 可信联邦学习作业管理

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8。 RegionServer需要的内存一般比HMaster要大。在内存充足的情况下，堆内存可以相对设置大一些。 根据机器的内存大小设置“-Xmx”大小：机器内存>200G，“-Xmx”设置为32G；128G<机器内存<200G，“-Xmx”设置为16G；机器内存<128G，“-

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请单击“重新学习”，重新对关联服务器进行智能学习。 若设置的智能学习天数不够，不能完成机器的智能学习，或者策略学习的时间已超过设置的“智能学习天数”，仍然处于“学习中”状态。 请根据业务场景重新设置“智能学习天数”后，单击“重新学习”，重新对关联服务器进行智能学习。 若学习过程中，服务器处

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新增“异步推理”章节。 更新“发布推理服务”章节。 2020-11-30 优化创建联邦学习工程章节，加入在模型训练服务创建联邦学习工程和联邦学习服务的关系描述。 2020-09-30 数据集详情界面优化，更新新建数据集和导入数据。 模型训练章节，针对AutoML自动机器学习，输出场景化资料。 模型管理界面优化，更新模型管理。

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一个webhookURL向行政机器人推送微信通知，支持一分钟发送20条，超过可能会被微信限流，从而导致数据丢失。 群机器人的创建人，可通过查看机器人信息，获取对应机器人的Webhook URL。 手机端可进入群聊，单击右上角三个点，单击“群机器人”，选择对应机器人获取Webhook地址”。

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MAC漂移告警 ALM-157163596 学习到动态mac地址个数达到上限 ALM-157163635 学习到动态MAC地址个数达到上限 ALM-257564679 学习到动态mac地址个数达到上限 ALM-257564680 学习到动态mac地址个数达到上限 ALM-157163553

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} } 高级配置参数主要配置边缘应用运行和分析事件时所需要的复杂参数，主要包括：事件分析的阈值参数（比如，超速、慢速的速度判断阈值，停车判断的持续时长阈值，拥堵判断的速度阈值等），运维相关参数（如：日志开关等） 和 其他影响应用运行的参数。 所有参数的默认值都使用调优后的

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GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、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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至告警系统。 异常检测算法分为两种，固定阈值和动态阈值。 固定阈值就是简单设置上限或者下限值。一旦数据超过上限或是低于下限则发生异常。如图1黄色部分超过阈值线3，则数据异常。 图1 固定阈值 动态阈值会通过训练历史数据，实现对数据特征的学习，构建数据的模型。并利用模型来预测数据的

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在AIOPS中，异常检测算法分为两种，固定阈值和动态阈值。 固定阈值就是简单设置上限或者下限值。一旦数据超过上限或是低于下限则发生异常。如图1黄色部分 超过阈值线3，则数据异常。 图1 固定阈值 动态阈值会通过训练历史数据，实现对数据特征的学习，构建数据的模型。并利用模型来预测数据的

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Agent插件资源占用和熔断说明 资源占用 Agent占用的系统资源很小，CPU单核使用率最大不超过10%、内存最大不超过200M。一般情况下，CPU单核使用率<5%，内存<100M。 熔断 Agent的CPU单核利用率大于10%，或者内存使用超过200M，且连续发生三次。为了保

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模型进行填写，即客户预算、客户决策人、客户需求、采购计划。 ②合理性规则： 必须是华为云业务相关的项目机会点，且必须能够带动华为云收入（不能为0或者很小的数值），且必须是用伙伴自己的解决方案来满足客户需求。 父主题： 机会点共享

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