据使用方的数据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算 服务提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。

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跟踪等多视角分析关联指标和告警数据，自动完成故障根因分析；如何基于历史数据学习与运维经验库，对异常事务智能分析给出可能原因。 业务实现 APM提供故障智能诊断能力，基于机器学习算法自动检测应用故障。当URL跟踪出现异常时，通过智能算法学习历史指标数据，多维度关联分析异常指标，提取

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分析关联指标和告警数据，自动完成故障根因分析；如何基于历史数据学习与运维经验库，对异常事务智能分析给出可能原因。 业务实现 APM提供故障智能诊断能力，基于机器学习算法自动检测应用故障。当事务出现异常时，通过智能算法学习历史指标数据，多维度关联分析异常指标，提取业务正常与异常时上

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对于数据分析来说Python是很自然的选择，而在大数据分析中PySpark无疑是不二选择。对于JVM语言系的程序，通常会把程序打成Jar包并依赖其他一些第三方的Jar，同样的Python程序也有依赖一些第三方库，尤其是基于PySpark的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上

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通道中，分析平台周期读取通道中的数据分析后将结果应用到调度系统，实现对停车场开放时长和交通资源的调配。 图1 场景示例图 实时文件传输 实时检测客户应用系统中产生的文件，并采集上传到云上，进行离线分析、存储查询及机器学习，对客户进行分类和信息查询，识别出大型客户，加强服务，进一步提升客户满意度。

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精度要求的模型。可支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计，还提供了“自动学习白盒化”的能力，开放模型参数，实现模板化开发。

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想选择。 机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中， FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海量计算和

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TICS 计算节点需独享ief纳管节点。 考虑docker\ief边缘服务对资源的占用，建议策略分配参考表1。 表1 策略分配 纳管节点规格 CPU（分析+学习） 内存（分析+学习） 32U64G <=26 <=50G 64U128G <=50 <=100G

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使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性，在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化，支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见表1。

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使用AWQ量化工具转换权重 AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表1。 本章节介绍如何在Notebook使用AWQ量化工具实现推理量化，量化方法为per-group。 Step1 模型量化

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资产分析 对IT设备与基础设备全生命周期的资产管理，从而对资产进行分析，实现资产增值保障。 前提条件 已具备“运营分析”的操作权限。 已在“组态配置”中添加基础设施。 背景信息 IT设备的四种分类为服务器、网络设备、存储和其它。其中，“其他”为“分类管理”页面中除服务器、网络设备、存储以外的其他“IT设备”。

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时序分析 时序分析简介 资产时序探索 设置时间窗 时序洞察 收藏夹 自动刷新

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词法分析 GS_211110001 错误码： unsafe use of \\' in a string literal. 解决方案：在字符串中使用''来写引号。 level： ERROR GS_211110003 错误码： nonstandard use of \\' in a

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分析表 执行计划生成器需要使用表的统计信息，以生成最有效的查询执行计划，提高查询性能。因此数据导入完成后，建议执行ANALYZE语句生成最新的表统计信息。统计结果存储在系统表PG_STATISTIC中。 分析表 ANALYZE支持的表类型有行/列存表、HDFS表、ORC/CARB

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安全分析 安全分析概述 使用流程 日志字段含义 配置索引 查询与分析 下载日志 查询与分析语法-SQL语法 快速查询 快速添加日志告警模型 图表统计 管理数据空间 管理管道 父主题： 威胁运营

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对象分析 对象分析用于分析某个对象内部状态，并查看对象参数值和详细信息。 对象分析 登录管理控制台。 单击左侧，选择“管理与监管 > 应用性能管理 APM”，进入APM服务页面。 在左侧导航栏选择“应用监控 > 指标”。 在界面左侧树，单击环境后的。 单击“Debugging诊断”，切换至Debugging诊断页签。

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在界面左侧树单击待查看Profiler性能分析环境后的。 单击“Profiler性能分析”，切换至Profiler性能分析页签。 单击“性能分析”，进入性能分析页面。 在Profiler页签选择您想要查看的实例、性能分析类型、范围以及聚合维度，可以查看该实例对应的性能分析数据。 图1 性能分析 选择实例：在

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分析函数 在Teradata中，分析函数统称为有序分析函数，它们为数据挖掘、分析和商业智能提供了强大的分析能力。 ORDER BY中的分析函数 输入：ORDER BY子句中的分析函数 1 2 3 4 SELECT customer_id, customer_name, RANK(customer_id

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应用分析 简介 首页 流量分析和应用排障 网流分析 父主题： 功能特性

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应用分析 了解首页仪表盘 流量分析和应用排障 网流分析 父主题： 网络运维

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对象分析 对象分析用于分析某个对象内部状态，并查看对象参数值和详细信息。 对象分析 登录AOM 2.0控制台。 在左侧导航栏选择“应用监控 > 组件列表”，进入组件列表页面。 在左侧“快速筛选”栏中，选择“区域”、“应用”以及“技术栈”。 单击“组件”列，某一个组件名称，进入该组

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