签名计算工具 SFS提供可视化签名计算工具，帮助您轻松完成签名计算。 表1 签名计算工具 签名计算方式 签名计算工具获取地址 Header中携带签名 可视化签名计算工具 若调用SFS API报如下错误： 状态码：403 Forbidden 错误码：SignatureDoesNotMatch

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计算在云 Sdk::GetSolution 父主题： 改造功能模块说明

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速过滤数据，减少数据的读取，大大提升查询性能。 【建议】明确数据查询的范围。 增加条件过滤和查询数据周期过滤，缩小数据查询范围。例如查询指定分区，通过指定分区字段会减少底层数据库扫描的文件数量，提升查询性能。例如：700个分区的千列大表，需要查询一个分区中有7000万数据，其他6

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关键策略 算法优化是提高程序性能的关键，可以通过改进算法的设计和实现方式来提高其效率和性能。以下是一些最佳实践： 使用正确的数据结构：选择合适的数据结构可以大辐提高算法的效率。例如，使用哈希表可以快速查找元素，使用数组可以快速访问元素。 减少内存分配：内存分配是一个耗时的操作。可以

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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方案优势 一体化数据建模能力 支持跨不同数据查询整合，与分布式ETL一体化。提供敏捷建模、智能计算，全面支撑各种数据准备需求。 多款展示工具 符合操作习惯的Web/Excel电子表格、分析报告、大屏设计器。 超大数据量处理 利用分布式存储与计算，满足亿级数据表的关联查询和计算，帮助企业处理大数据量分析场景。

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空三计算 空三计算简介 空三设置 控制点导入 刺点操作 控制点导出 父主题： 实景三维建模

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GPU计算型 GPU计算单元包含的计算资源主要适用于政企用户部署GPU密集型业务到CloudPond上使用的场景，对应华为云E CS 的实例包含Pi系列，用户可根据机型规格情况选择对应的计算资源商品。具体规格请参考表1。 表1 GPU计算单元 名称 算力配置 描述 GPU计算单元-汇聚型-2Pi2

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价格计算说明 本节介绍使用TCO对比功能进行成本分析后，产品映射列表中所展示的价格计算说明。 资源总用量 显示该资源在账单区间内（即所选对比时间段内）的使用时长/使用容量，与账单中的用量保持一致。 不会体现该资源在账单区间内使用的具体时间节点。 根据产品类型单位分为小时或者GB。

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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

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签名计算工具 OBS提供可视化签名计算工具，帮助您轻松完成签名计算。 表1 签名计算工具 签名计算方式 签名计算工具获取地址 Header中携带签名 可视化签名计算工具 URL中携带签名 可视化签名计算工具 工具使用步骤 本节介绍如何使用工具计算签名 使用工具计算Header中携带的签名

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获取大屏指定组件数据 功能介绍 获取大屏指定组件数据。 URI POST /v1/{project_id}/screens/{screen_id}/query-data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参考获取项目ID。

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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分布式事务 操作背景 分布式事务指事务的参与者、支持事务的 服务器 、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。简单的说，就是一次大的操作由不同的小操作组成，这些小的操作分布在不同的服务器上，且属于不同的应用，分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功，要么全部失

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假设，待导入的表单中包含5条数据，成功执行导入操作后，调用次数算6次，即5条数据加一次导入动作。 图2 数据导入 表单导出，导出任务算一次、数据下载算一次 图3 导出数据 图4 数据下载 表单调用次数（运行态） 表单提交，算一次 图5 表单提交 数据管理页编辑操作，算一次 图6 编辑 数据管理页新增操作，算一次

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现： 构建大模型知识库，企业海量文档一键上传使用，无需专业技术人员运维，轻松将企业知识高效流转赋能坐席使用 打造知识问答助手，客服通过简单问答，即可使用知识，提升知识的使用率，从而提升客户沟通效果 方案架构 业务架构 图1 业务架构图 方案主要由华为云计算底座，基于大模型实现知识库产品的智能化升级。

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稳定安全的算力底座，极快至简的模型训练 支持万节点计算集群管理 大规模分布式训练能力，加速大模型研发 提供高性价比国产算力 多年软硬件经验沉淀，AI场景极致优化 加速套件，训练、推理、数据访问多维度加速 一站式端到端生产工具链，一致性开发体验 开“箱”即用，涵盖AI开发全流程，包含数据处理、模型开发、训练、

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使用数据工程构建NLP大模型数据集 NLP大模型支持接入的数据集类型 盘古NLP大模型仅支持接入文本类数据集，该数据集格式要求请参见文本类数据集格式要求。 构建NLP大模型所需数据量 使用数据工程构建盘古NLP大模型数据集进行模型训练时，所需数据量见表1。 表1 构建NLP大模型所需数据量

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MRS 支持为大规格的集群默认安装Presto多实例，即一个Core/Task节点上安装多个Worker实例，分别为Worker1，Worker2，Worker3… ，多个Worker实例共同与Coordinator交互执行计算任务，相比较单实例，能够大大提高节点资源的利用率和计算效率。

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