优化后预计月度支出：优化后，预计产生的月度支出。在闲置资源释放场景中，优化后预计月度支出为0。 影响预计月度可节省成本的因素 预计月度节省基于用户历史的每天消费进行估算，因此历史时间范围内存在有效期不足一天的资源时，可能导致预计月度节省成本不准确。 预计月度节省成本是基于用户历史商务折扣的应付成本进行估

查看更多 →

选择合适的计算资源 评估计算要求涉及评估工作负载的特定计算需求，包括实例类型、可伸缩性和容器化等因素。不同的计算服务具有不同的功能和特征，可能会影响工作负载的性能。选择最佳计算服务以确保工作负载高效运行。请考虑以下策略： 了解实例类型 不同的实例类型针对不同的工作负载进行优化，例

查看更多 →

子配置项：计算配置包括如下子配置项：属性、表达式。 属性： 配置项英文名：property 说明：属性名，表示计算表达式所计算的结果赋予的对象。 用户可以选择消息中已有的某个属性，或者自行输入新的内容，该内容需要满足Json path语法的要求 。 类型：STRING 必选：是 约束：需要符合正则表达式： ^.{1,1000}$

查看更多 →

动态计算 通过函数和运算符计算、文本字段拼接、日期偏移等方式自动给表单字段赋值，无需手动输入。 支持的字段类型 目前支持动态计算的字段类型有数字输入框、输入框、多行输入框、二维码和日期选择框。 数字输入框 通过系统提供的函数和自定义算式赋值。函数中的字段允许从当前表单、选择的模板表单、预置数据表中选择数值组件。

查看更多 →

。 裸金属服务器：基于裸金属服务器部署容器服务，需要挂载本地盘或支持挂载云硬盘。 CCE Turbo 集群： 弹性云服务器-虚拟机：基于弹性云服务器部署容器服务，仅支持可添加多张弹性网卡的机型。 弹性云服务器-物理机：基于擎天架构的服务器部署容器服务。 父主题： 节点

查看更多 →

匹配实际节点E CS /BMS规格分类 vm：弹性云服务器 ElasticBMS：C6型弹性裸金属通用计算增强型云服务器，规格示例：c6.22xlarge.2.physical pm: 裸金属服务器 不填写时默认为vm 父主题： 节点池

查看更多 →

计算签名 将SK（Secret Access Key）和创建的待签字符串作为加密哈希函数的输入，计算签名，将二进制值转换为十六进制表示形式。 伪代码如下： signature = HexEncode(HMAC(Secret Access Key, string to sign))

查看更多 →

断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值，从而指导学习算法的方向，帮助强化学习算法更有效地优化策略

查看更多 →

6 图2 舍入规则 单位：设置计算结果的单位，如前缀设置为“￥”或后缀设置为“元”“、%”等。 数据变更：表单中的公式发生变化时，已产生的历史数据需要通过单击“刷新历史数据”去更新。例如，表单X中最开始的计算公式为A+B，因业务变动现将计算公式修改为A*B，此时开发者在表单X设计页

查看更多 →

扫描任务的得分是如何计算的？ 扫描任务被创建后，初始得分是一百分，任务扫描完成后，根据扫描出的漏洞级别会扣除相应的分数。 网站扫描： 高危漏洞，一个扣10分，最多扣60分（6个）。 中危漏洞， 一个扣3分，最多扣45分（15个）。 低危漏洞， 一个扣1分，最多扣30分（30个）。

查看更多 →

计算增值服务 鲲鹏计算移植专家服务 鲲鹏全栈调优支持服务 鲲鹏工程师培训及认证服务 鲲鹏工程师进阶培训及认证服务 鲲鹏人才培养专家进阶服务 鲲鹏物理资源服务 父主题： 上云与实施

查看更多 →

park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

查看更多 →

器的管理内存容量”。物理服务器的管理内存容量通常包括XEN，Kdump等管理弹性云服务器时所需要的内存总量，该部分内存无法作为弹性云服务器操作系统所使用的内存，约占分配给用户的可用物理内存的2%~3%。 分配：已用内存容量，统计已经分配给用户的可用物理内存上被已创建的弹性云服务器

查看更多 →

运行越来越多的CPU资源来提供充足算力。采用按需实例会在成本可控上遇到较大挑战。 竞享实例的应用 客户通过使用竞享实例来降低用云成本，并在预算范围内尽可能的扩大集群规模，提升业务效率。客户要面对的最大挑战是一定概率的实例终止情况，通过保留一定量的按需实例作为竞享实例的BackUP

查看更多 →

Scheduler是负责Pod调度的组件，它由一系列action和plugin组成。action定义了调度各环节中需要执行的动作；plugin根据不同场景提供了action 中算法的具体实现细节。Volcano Scheduler具有高度的可扩展性，您可以根据需要实现自己的action和plugin。

查看更多 →

您在使用5G消息服务时，可能遇到的问题，这里都会为您解答 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的智能问答机器人，有问题欢迎随时求助哦！ 社区求助 我们为您提供7*24小时保驾护航服务，您可通过工单、热线电话等方式求助。 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！

查看更多 →

计算文件的md5值 计算一个文件的md5值。 接口调用 std::string hilens::MD5ofFile(const std::string & filepath) 参数说明 表1 参数说明 参数名 说明 file 文件路径。 返回值 字符串，文件的MD5值。如果读取文件失败，则返回空字符串。

查看更多 →

计算文件的md5值 计算文件的md5值。 接口调用 hilens.md5_of_file(file) 参数说明 表1 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 描述 file 是 字符串 被计算的文件的路径。 返回值 返回文件的md5值。 父主题： 资源管理模块

查看更多 →

域名 和9个与其相关的子域名或泛域名。 同一个域名对应不同端口视为不同的域名，例如www.example.com:8080和www.example.com:8081视为两个不同的域名，将占用两个不同的域名防护额度。 WAF支持上传的证书套数和WAF支持防护的域名的个数相同。例如，购

查看更多 →

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

查看更多 →

Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。 M

查看更多 →