业务规划/业务计划/BP 伙伴需制定华为云合作BP（Business Plan），具体内容如下： 与华为云合作的愿景及三年业务目标 基于华为云的offering路标规划 半年/一年内的主要客户和收入目标 半年/一年内获取华为云能力认证的目标 半年/一年内的项目实践目标 支撑上述目标达成的措施列表

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使用Tensorflow训练神经网络 应用场景 当前主流的大数据、AI训练和推理等应用（如Tensorflow、Caffe）均采用容器化方式运行，并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力，并且都是任务型计算，需要快速申请大量资源，计算任务完成后快速释放。本文将演示在云容器

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埋点数据接入 埋点数据接入通过添加应用，收集用户行为数据等。这些数据可以帮助运营人员了解用户如何使用业务产品，掌握产品运营中的重要数据，支撑下一步运营动作，提升产品运营效率。 埋点数据接入页面分为“埋点数据配置指引”和“我的应用”两个区域。 “埋点数据配置指引”区域展示埋点数据的配置流程：

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埋点数据接入 埋点数据接入通过添加应用，收集用户行为数据等。这些数据可以帮助运营人员了解用户如何使用业务产品，掌握产品运营中的重要数据，支撑下一步运营动作，提升产品运营效率。 埋点数据接入页面分为“埋点数据配置指引”和“我的应用”两个区域。 “埋点数据配置指引”区域展示埋点数据的配置流程：

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节点数据收集 功能 获取当前节点所有与IEF相关的数据，后续IEF运维人员定位使用。 收集的数据清单如下所示。 表1 数据收集清单 分类 收集项 描述 系统数据 硬件架构 收集arch命令输出，并判断IEF安装的类型 CPU信息 解析/proc/cpuinfo文件，输出cpu信息文件

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节点数据血缘 数据血缘方案概述 配置数据血缘 查看数据血缘 父主题： 节点参考

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操作。 缩容什么节点类型的“节点数量”，缩容完成后只生效新该节点类型的“节点数量”，其他节点类型的“节点数量”保持不变。 要确保缩容之后的磁盘使用量小于80%，且集群每个节点类型中每个AZ的节点数至少为1。 缩容过程会涉及数据迁移，将要下线的节点数据迁移到其他节点上，数据迁移的超

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操作。 缩容什么节点类型的“节点数量”，缩容完成后只生效新该节点类型的“节点数量”，其他节点类型的“节点数量”保持不变。 要确保缩容之后的磁盘使用量小于80%，且集群每个节点类型中每个AZ的节点数至少为1。 缩容过程会涉及数据迁移，将要下线的节点数据迁移到其他节点上，数据迁移的超

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在“实例管理”页面，选择指定的实例，单击实例名称。 在“数据库代理”页面，“代理实例信息”模块的“代理节点数量”处，单击“调整数量”。 选择需要调整的代理节点数量，单击“下一步”。 图1 调整代理节点数量 确认无误后，单击“提交”，完成修改。 父主题： 数据库代理（读写分离）

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缩容实例的节点数量 功能介绍 缩容指定实例的节点数量。 接口约束 该接口支持如下数据库实例： GeminiDB Cassandra包年/包月实例和按需计费实例 GeminiDB Redis包年/包月实例和按需计费实例 GeminiDB Mongo包年/包月实例和按需计费实例 GeminiDB

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BP账户能使用消息&短信服务吗？ 不能。BP账户及其子账户都不能开通和使用华为 云消息 &短信服务。 父主题： 认证问题

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“多层感知机分类”节点可用于建立一个基于前馈人工神经网络的分类模型。 前馈人工神经网络采用一种单向多层结构。其中每一层包含若干个神经元，同一层的神经元之间没有互相连接，层间信息的传送只沿一个方向进行。其中第一层称为输入层。最后一层为输出层，中间为隐层。K+1层前馈神经网络矩阵形式如下表示，其中X为特

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调整代理实例节点数量 操作场景 用户 开通读写分离 后，可以根据需要方便快捷地调整代理实例节点数量。 使用须知 GaussDB (for MySQL)实例状态正常时才可调整代理实例的节点数量。 代理实例的状态异常时只能增加节点数量，不能减少节点数量。 代理节点数量最小支持2个节点，最大

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扩容实例的节点数量 功能介绍 扩容指定实例的节点数量。 接口约束 该接口支持如下数据库实例： GeminiDB Cassandra GeminiDB Mongo GeminiDB Influx GeminiDB Redis GeminiDB Redis实例支持的最大最小磁盘容量和

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Int 分解后的特征向量的长度。取值范围[1,100]，默认10。 神经网络结构 (architecture) 是 List[Int] 神经网络的层数与每一层神经元节点个数。每一层神经元节点数不大于5000，神经网络层数不大于10。默认为400,400,400。 神经元值保留概率

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BP账户能使用 隐私保护通话 服务吗？ 不能。BP账户不能开通和使用隐私保护通话服务。 父主题： 账号相关问题

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重要。 能否挖掘出强表达能力的特征，还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解，这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中：随机森林的树数量，k-mea

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TINYINT 单字节整型 1字节 0 ~ 255 短整型 SMALLINT 双字节整型 2字节 -32767~32767 整型 INTEGER 四字节整型 4字节 -2,147,483,647~+2,147,483,647 长整型 BIGINT 八字节整型 8字节 -9,223,372,036

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大规格三节点： 如果需要处理大量数据、需要高性能计算，但可以承受较高的成本，可以选择大规格三节点集群。 例如，规格为32核256G的大规格集群（dws2.m6.8xlarge.8），拥有更快的CPU处理能力和更大的内存容量，可以更快速地处理数据。但是三节点的集群节点数量有限，高并发场景下性能较差。

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。默认10,60,80。 特征交互层惩罚项系数 特征交互层输出值的惩罚项系数，用来防止过拟合。默认0.0001,0.0001,0.0001。 神经网络结构 神经网络的层数与每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数，将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。

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m；1000节点规模设置为350m；2000节点规模设置为500m。 内存限制值 = （200Mi + 节点数 * 1Mi + PVC数 * 0.2Mi）* 1.2 everest-csi-driver： CPU限制值：200及以下节点规模设置为300m；1000节点规模设置为5

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