资源优化 概述 支持的区域范围 E CS 的空闲资源优化 EVS、EIP和ELB的闲置资源优化 资源优化建议的计算规则 父主题： 成本优化

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成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 通过CES查看GeminiDB Influx监控指标，例如CPU、内存、磁盘的使用率，如果当前配置过高，可以通过规格变更降低配置。 监控GeminiDB Influx资源闲置情况，及时删除闲置的实例。

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例） 采集技术模型（以MySQL数据源为例） 2023-05-30 第八次正式发布。 优化章节：创建一个连接器 2023-04-27 第七次正式发布。 优化章节：创建一个流 2023-04-07 第六次正式发布。 新增章节：创建一个屏幕轮播 2023-03-09 优化章节：使用公共连接器创建流

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技术原理 下图展示在 app 中集成视频通话的基本工作流程： 图2-1技术原理

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技术模型 技术模型定义系统采用的关键技术部件和技术栈，包括整体框架技术，公共机制，基础设施，公共服务/组件，以及各逻辑功能元素的技术方案等。 元素介绍 元素名 图标 含义 Module （IEEE 610.12-1990）系统中一个逻辑上可分离的部分。系统设十中模块特指系统设计阶

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技术架构 创建技术架构 复制技术架构 创建技术适配器 父主题： 信息架构

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技术原理 应用安全的原理如图1所示。 图1 应用安全原理图 父主题： 应用安全介绍

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技术模型的基础构造型与自定义构造型元素才认定为技术元素）。 在技术模型图上创建出来的技术元素； 引用到技术模型中的技术元素（包含关联空间中的引用的技术元素）； 如何检查 查询基于模型图（只有技术模型图内的技术元素参与构树）并展示不匹配元素构出的技术模型架构树，找出所有技术元素中不在架构树中的技术元素。 正确示例

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技术原理 多租户管理页面概述 相关模型 资源概述 动态资源 存储资源 父主题： 多租户介绍

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步骤6：优化导入数据的查询性能 在数据导入完成后，执行ANALYZE语句生成表统计信息。执行计划生成器会使用这些统计数据，以生成最有效的查询执行计划。 如果导入过程中，进行了大量的更新或删除行时，应运行VACUUM FULL命令，然后运行ANALYZE命令。大量的更新和删除操作，

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技术原理 父主题： CA代理服务介绍

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技术原理 CA服务技术原理图请参见图1。 图1 CA服务的技术原理 用户在通过CA服务申请证书时，需要根据实际需求来配置CA信息、证书模板、白名单和CRL等信息。 申请证书方式： 手动申请：分为通过基本信息申请证书、通过上传CSR文件申请证书两种方式。 自动申请：通过配置CMP协

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RDS for MySQL支持开启查询缓存吗 查询缓存（query_cache）相关的参数，不支持通过控制台设置。如需开启查询缓存，请提交工单申请。 不建议开启查询缓存，原因有以下几点： 仅在用户频繁访问同一条SQL的场景下，query_cache会带来一定的性能优化，在其他场景下

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软件业务流开发过程中，需要考虑性能优化（内存使用，数据传输，高性能算子选择等），高性能软件编程建议请参考《高性能应用编程用户手册》。 父主题： 软件代码开发

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搜索优化功能 启用百度主动推送操作指导 在百度站长平台验证网站操作指导 在百度站长平台获取秘钥操作指导 启用百度自动推送操作指导 启用网站sitemap操作指导 临时关闭网站操作指导 启用404页面操作指导 启用Nofollow操作指导 启用301重定向操作指导 启用网站html静态化操作指导

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设置靶点优化MD配置页面 查看靶点优化结果 单击作业名称，进入作业结果页面，拟时结果根据构象 RMS D聚类。 单击“查看轨迹”，下载运动轨迹。 单击”下游分析”，将聚类之后的不同构象进行分子对接。 单击每一个Model的按钮，查看构象。 图3 靶点优化结果页面 图4 靶点优化结果查看轨迹

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分子优化（MO） 新建分子优化任务接口 查询分子优化任务 父主题： API（AI辅助药物设计）

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使用高性能磁盘、多级多卡训练场景下通信优化等。 融合多个算子的逻辑为单算子，从而减少算子下发的数量，请参见NPU融合算子API和亲和优化器。常用的优化方法为使用Ascend自带的优化后的融合算子、算子二进制优化（详见性能调优五板斧）或者开发者自己开发自定义融合算子。此外，PyTo

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优化过程（Windows） 云服务器 的正常运行依赖于XEN Guest OS driver（PV driver）和KVM Guest OS driver（virtio驱动），为了同时支持XEN虚拟化和KVM虚拟化，以及提升云 服务器 网络性能，需要确保镜像安装了PV driver和virtio驱动。

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优化与提升 ModelArts开发支持服务 数据库开发支持服务 AI使能优化服务与提升服务 大数据优化与提升服务 应用现代化服务 物联网优化与提升服务 存储安全优化与提升服务

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贝叶斯优化(SMAC) 贝叶斯优化假设超参和目标函数存在一个函数关系。基于已搜索超参的评估值，通过高斯过程回归来估计其他搜索点处目标函数值的均值和方差。根据均值和方差构造采集函数（Acquisition Function），下一个搜索点为采集函数的极大值点。相比网格搜索，贝叶斯优

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