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数据库服务，并评估客户的应用场景是否有完备的容灾方案，给出响应的容灾高可用改造方案。 数据库迁移咨询 迁移方案 与客户共同梳理业务架构和数据迁移方案，并提供数据迁移相关的技术支持工作。 数据库迁移评估 采集客户源数据库的字符集、对象数量等信息，进行目标库的兼容性分析，评估出预计的

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迁移规划设计：对收集的信息分析评估后，对数据库迁移的硬件设备、网络条件、业务需求、迁移计划、迁移/回退方案等进行验证，最终输出满足迁移要求的解决方案。 交付实施：把源数据库平台及业务迁移到目标数据库平台上并进行性能调优。同时保证迁移过程对现网业务的影响最小，迁移后的业务稳定高效运行。 迁移验收：数据库迁移交付实施后

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评估项目 创建评估项目 查询评估项目列表 查询评估项目状态 查询评估项目详情 评估项目确认目标数据库类型 删除评估项目 父主题： API

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评估模型 训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型，需要反复的调整算法、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在视觉套件控制台选

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评估模型 训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型，需要反复的调整算法、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在视觉套件控制台选

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评估模型 训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。往往不能一次性获得一个满意的模型，需要反复的调整算法参数、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在自然语言

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评估模型 训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型，需要反复的调整算法、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在视觉套件控制台选

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变更评估 分片变更前，可根据以下几点对分片变更做一个初步的评估，根据评估结果选择适当的新分片数, DDM实例规格和DN实例规格, 以及DN节点个数。 数据量：可用show db status命令来获得目前现网的数据量。 DDM规格：当前DDM实例的CPU个数、内存大小、DDM节点数。

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聚类评估 概述 对聚类模型预测的结果数据集进行评估。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 聚类的评估指标：轮廓系数silhouette等 参数说明 参数 子参数

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参数说明 label_col - 预测结果数据集的目标列的列名 prediction_col - 预测结果数据集的预测列的列名 样例 inputs = { "predict_dataframe": None # @input {"label":"dataframe","type":"DataFrame"}

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统计数量最多的那一种规格 架构 统计数量最多的那一种规格 OS内核版本 统计数量最多的那一种规格 集群Proxy模式 根据集群规模来设置，大于1000节点规模的集群，推荐使用ipvs，1000以内的推荐使用iptables。 是否依赖ELB 源集群是否有负载均衡类型的Service

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统计数量最多的那一种规格 架构 统计数量最多的那一种规格 OS内核版本 统计数量最多的那一种规格 集群Proxy模式 根据集群规模来设置，大于1000节点规模的集群，推荐使用ipvs，1000以内的推荐使用iptables。 是否依赖ELB 源集群是否有负载均衡类型的Service

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统计数量最多的那一种规格 架构 统计数量最多的那一种规格 OS内核版本 统计数量最多的那一种规格 集群Proxy模式 根据集群规模来设置，大于1000节点规模的集群，推荐使用ipvs，1000以内的推荐使用iptables。 是否依赖ELB 源集群是否有负载均衡类型的Service

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的上云策略，并规划整体上云的蓝图。 上云准备 上云准备是企业在正式上云之前要做的相关准备工作。首先是组织准备，企业首先要构建自己的云转型团队，负责整个上云工作和云的能力建设。其次，组织一个正式的动员会，上云是一把手工程，需要中高层参与，召集云厂商和各集成商做到三个对齐“组织对齐”、“目标对齐”“责任对齐”。

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评估应用 确定模板图片的参照字段和识别区后，需要对模板图片进行评估和考察。您可以通过上传测试图片，在线评估模板的识别情况，保证能正确识别同样模板下其他图片中的识别区文字。 前提条件 已在 文字识别 套件控制台选择“通用单模板工作流”新建应用，并完成框选识别区步骤，详情请见框选识别区。

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评估模型 训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型，需要反复的调整算法参数、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在 自然语言处理

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评估模型 训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型，需要反复的调整算法、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如准确率、召回率等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“第二

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评估模型 训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型，需要反复的调整算法、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如精准率、召回率等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在“ 工业智能体 控制台>工业

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新增】创建新的评估期。 图4 创建节能评估期 评估期设置 单击【评估期设置】，进入评估期设置界面，单击【修改】，选择日期修改当前日期的工况日类型。 已发布的评估期，进入评估期设置界面，不会出现【修改】按钮。 图5 评估期设置 节能率设置 单击【节能率设置】，进入节能率设置界面，可

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