default="0.002", description="训练的学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001，10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch, 会根据验证精度情况自动调整学习率，并当精度没有明显提升时，训练停止")),

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结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术主要是迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练。 父主题：

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work_mem的设置非常敏感。 work_mem 往已有的启用了FASTUPDATE的GIN索引的插入操作期间，只要待处理实体列表的大小超过了work_mem，系统就会清理这个列表。为了避免可观察到的响应时间的大起大落，让待处理实体列表在后台被清理是比较合适的（比如通过auto

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是不能接受的。为了控制这种情况，GIN索引有一个可配置的返回结果行数的软上限的配置参数gin_fuzzy_search_limit。缺省值0表示没有限制。如果设置了非零值，那么返回结果就是从完整结果集中随机选择的一部分。"软上限"的意思是返回结果的实际数量可能与指定的限制有偏差，这取决于查询和系统随机数生成器的质量。

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在调优首页，单击“调优次数”右侧的“展开”，单击“射频调优”下方次数，跳转至智能无线射频调优页面。 列表中展示了当前时间窗内调优记录信息，包括调优范围、调优原因及原因详情、调优频段、功率调整AP数、信道调整AP数、频宽调整AP数等。 查看AI推理。 查看当前时间窗口内CampusInsigh

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耗服务器的内存资源，参数设置较小，会带来潜在的“拒绝服务”的风险，建议您根据业务情况，调整该参数的值。 如下参数的输入会根据内核规则对取值进行对应的调整。调整的规则如下所示： “key_cache_age_threshold”会自动调整为100的倍数。 “join_buffer_

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用的磁盘缓冲区的有效大小。设置这个参数，还要考虑的共享缓冲区以及内核的磁盘缓冲区。另外，还要考虑预计的在不同表之间的并发查询数目，因为它们将共享可用的空间。这个参数对分配的共享内存大小没有影响，它也不会使用内核磁盘缓冲，它只用于估算。数值是用磁盘页来计算的，通常每个页面是8192字节。

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使用MLS预置算链进行机器学习建模 本章节介绍如何通过一键运行预置的餐厅经营销售量预测算链，完成建模，帮助开发者快速了解MLS的建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudio的Notebook镜像，并进入MLS Editor可视化编辑界面，具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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配置智能调优 背景信息 本章节介绍了如何配置智能调优，方便用户快速完成智能调优配置。 操作步骤 使能智能调优。 在服务首页快捷菜单栏，选择“常用 > 网络环境监控”，单击“查看详情”，跳转至智能调优首页。在调优首页，单击使能智能调优后的按钮，开启对应调优项。 添加重保AP。 使用场景：

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打开VS Code的配置文件settings.json VS Code背景配置为豆沙绿 VS Code中设置远端默认安装的插件 VS Code中把本地的指定插件安装到远端或把远端插件安装到本地 Notebook如何离线安装VS Code Server 父主题： Notebook

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。这种方法虽然可以直截了当的解决问题，但效果并不是很好。因为带入了重复，从而使模板的可维护性和易用性变差。 方式二：使用concat内置函数 通过concat内置函数将多个小字符串拼接为一个更长、更完整的字符串。concat内置函数的参数可以是任意类型的变量，支持将数字和字符串混合拼接。示例如下：

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在表单“高级设置”中的多次填表，指的是同一表格，允许用户多次提交，每次提交的内容均会纳入统计。 什么是周期填表 在表单“高级设置”中的周期填表，指的是以周为单位，设定单位时间内具体时间填写。用户仅能在设定的这几天内填写，勾选提醒参与人后，则会在设定的时间点提醒未填写用户。 未填如何设置“提醒通知” 进入

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接口使用时注意使用的时机、参数说明。“注意”是强调每个接口使用的注意事项并带有调用该接口的相关回调，对接时需要仔细阅读。 父主题： 使用前必读

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当训练数据量很大时，深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。 分布式训练加速需要从软硬件两方面协同来考虑，仅单一的调优手段无法达到期望的加速效果。所以分布式加速的调优是一个系统工程，需要从硬件角度（芯片、硬件设计）考虑分布式训练架构，如系统的整体计算

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Storm性能调优 操作场景 通过调整Storm参数设置，可以提升特定业务场景下Storm的性能。 本章节适用于 MRS 3.x及后续版本。 修改服务配置参数，请参考修改集群服务配置参数。 拓扑调优 当需要提升Storm数据量处理性能时，可以通过拓扑调优的操作提高效率。建议在可靠性要求不高的场景下进行优化。

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持续18分钟。 调优方法： 通过配置alert_by_chain参数可以控制是否加入突变检测。突变告警可以防止阈值线学习宽松条件下指标突变的漏告警，但对于不关注阈值线之上数据突变的指标会产生一些不必要的告警。 波动性告警 波动性告警只针对非请求量类指标，这类告警的特点是指标曲线没有触及阈值线，如图4所示。

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Kafka性能调优 操作场景 通过调整Kafka服务端参数，可以提升特定业务场景下Kafka的处理能力。 参数调优 修改服务配置参数，请参考修改集群服务配置参数。调优参数请参考表1。 表1 调优参数 配置参数 缺省值 调优场景 num.recovery.threads.per.data

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说明精度存在偏差，需要进一步做精度调优。下文将分别阐述精度诊断的整体思路和借助工具如何进行精度问题的定位。 精度调优总体思路 一般场景的训练模型都是包括随机种子、数据集shffule、网络结构dropout等操作的，目的是在网络训练阶段引入一定的随机性使得训练结果更加具有鲁棒性。

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ClickHouse SQL调优 规则 合理使用数据表的分区字段和索引字段。 MergeTree引擎，数据是以分区目录的形式进行组织存储的，在进行的数据查询时，使用分区可以有效跳过无用的数据文件，减少数据的读取。 MergeTree引擎会根据索引字段进行数据排序，并且根据inde

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算法开发和调测 算法的开发者可以在自有环境实现模型训练和算法调测，同时华为也提供一站式开发平台，让不具备自有训练/调测环境的开发者能在线上实现AI开发，最终将稳定的算法发布到好望商城。 表2 操作任务 操作项 任务说明 参考文档 应用开发 华为SDC OS采用轻量级微服务架构，以服

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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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