缺陷管理 CodeArts Defect

“深度策略”：扫描的网站URL数量不限且漏洞管理服务会开启所有的扫描插件进行耗时较长的遍历扫描。 “标准策略”：扫描的网站URL数量和耗时都介于“极速策略”和“深度策略”两者之间。 手动探索文件 仅企业版（单个 域名 扫描）涉及该参数的配置。 单击“添加文件”可添加需要扫描的探索文件。手动探索

查看更多 →

整体性能的劣化。SMP支持自适应特性，该特性会根据当前资源和查询特征，动态选取最优的并行度。下面对各种资源对SMP性能的影响情况分别进行说明： CPU资源 在一般客户场景中，系统CPU利用率不高的情况下，利用SMP并行架构能够更充分地利用系统CPU资源，提升系统性能。但当数据库服

查看更多 →

对外攻击：端口扫描 什么是端口扫描攻击 端口扫描攻击是一种攻击方式，攻击者将请求发送到目标服务器或工作站的IP地址，以发现主机开放的端口，并利用端口对应程序中的漏洞进行攻击。 案例 以下为主机被端口扫描攻击的几个案例： 案例一： 此机器正在对外大量扫描6379端口，示例如图1所示。

查看更多 →

漏洞扫描时会影响现有运行服务吗？ 漏洞扫描是无侵入式的服务，不会对现有运行的服务产生影响。 父主题： 产品咨询类

查看更多 →

性能和容量 表1 性能和容量 项目 指标 呼叫带宽 64kbit/s～8Mbit/s 视频能力（H.264 BP） 以下为最低带宽条件并且无丢包情况下的纯视频能力： 1080p 30fps，最低带宽960kbit/s 720p 60fps，最低带宽768kbit/s 720p 30fps，最低带宽590kbit/s

查看更多 →

未开启专业版时扫描任务时长限制2小时，如果您扫描次数较为频繁，建议您购买包月专业版服务（￥300.00/月）。 主机漏洞扫描次数 使用漏洞管理服务基础版进行主机漏洞扫描，按次计费（￥99.00/次）。 假设您计划使用漏洞管理服务基础版运行进行Web漏洞扫描或主机漏洞扫描，在漏洞管理服务

查看更多 →

其他因素对SMP性能的影响 除了资源因素外，还有一些因素也会对SMP并行性能造成影响。例如分区表中分区数据不均，以及系统并发度等因素。 数据倾斜对SMP性能的影响 当数据中存在严重数据倾斜时，并行效果较差。例如某表join列上某个值的数据量远大于其他值，开启并行后，根据join列

查看更多 →

获取网站端口扫描结果 功能介绍 获取网站端口扫描结果 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v3/{project_id}/webscan/results/ports

查看更多 →

安全声明 漏洞扫描服务 使用到nmap工具，对该工具说明如下。 保留原因 nmap工具是资产漏洞扫描的必备工具，没有此工具将无法扫描出漏洞。 使用场景 nmap工具为漏洞扫描服务提供必不可少的功能：例如：端口扫描、服务扫描、操作系统识别等能力。 风险 通过该工具，用户可以对其内网资产进行漏洞扫描，暂无风险。

查看更多 →

tput/Qwen-14B/logs 查看性能 训练性能主要通过训练日志中的2个指标查看，吞吐量和loss收敛情况。 吞吐量（tokens/s/p）：global batch size*seq_length/（总卡数*elapsed time per iteration）*100

查看更多 →

本实例日志路径为/home/ma-user/ws/saved_dir_for_ma_output/GLM3-6B/logs 查看性能 训练性能主要通过训练日志中的2个指标查看，吞吐量和loss收敛情况。 吞吐量（tokens/s/p）：global batch size*seq_length/（总卡数*elapsed

查看更多 →

查看日志和性能 单击作业详情页面，则可查看训练过程中的详细信息。 图1 查看训练作业 在作业详情页的日志页签，查看最后一个节点的日志，其包含“elapsed time per iteration (ms)”数据，可换算为tokens/s/p的性能数据。 吞吐量（tokens/s/p）：global

查看更多 →

查看日志和性能 单击作业详情页面，则可查看训练过程中的详细信息。 图1 查看训练作业 在作业详情页的日志页签，查看最后一个节点的日志，其包含“elapsed time per iteration (ms)”数据，可换算为tokens/s/p的性能数据。 吞吐量（tokens/s/p）：global

查看更多 →

本实例日志路径为/home/ma-user/ws/saved_dir_for_ma_output/BaiChuan2-13B/logs。 查看性能 训练性能主要通过训练日志中的2个指标查看，吞吐量和loss收敛情况。 吞吐量（tokens/s/p）：global batch size*seq_length/（总卡数*elapsed

查看更多 →

put/llama2-70b/logs 查看性能 训练性能主要通过训练日志中的2个指标查看，吞吐量和loss收敛情况。 吞吐量（tokens/s/p）：global batch size*seq_length/(总卡数*elapsed time per iteration)*1000，其global

查看更多 →

开销，这部分开销在最终数据导入上的具体性能损失和服务器CPU处理能力、表宽度、磁盘/内存的实际容量相关，通常可以粗略认为： x86服务器场景下分区表相比普通表的导入性能会略低10%以内。 ARM服务器场景下为20%，造成x86和ARM指向性能略微差异的主要原因是分区路由为in-m

查看更多 →

据导入上的具体性能损失和服务器CPU处理能力、表宽度、磁盘/内存的实际容量相关，通常可以粗略认为： x86服务器场景下一级分区表相比普通表的导入性能会略低10%以内，二级分区表比普通表略低20%以内。 ARM服务器场景下为20%、30%，造成x86和ARM指向性能略微差异的主要原

查看更多 →

me/ma-user/ws/saved_dir_for_ma_output/Llama2-70B/logs 查看性能 训练性能主要通过训练日志中的2个指标查看，吞吐量和loss收敛情况。 吞吐量（tokens/s/p）：global batch size*seq_length/（总卡数*elapsed

查看更多 →

put/llama2-70b/logs 查看性能 训练性能主要通过训练日志中的2个指标查看，吞吐量和loss收敛情况。 吞吐量（tokens/s/p）：global batch size*seq_length/(总卡数*elapsed time per iteration)*1000，其global

查看更多 →

据导入上的具体性能损失和服务器CPU处理能力、表宽度、磁盘/内存的实际容量相关，通常可以粗略认为： x86服务器场景下一级分区表相比普通表的导入性能会略低10%以内，二级分区表比普通表略低20%以内。 ARM服务器场景下为20%、30%，造成x86和ARM指向性能略微差异的主要原

查看更多 →

开销，这部分开销在最终数据导入上的具体性能损失和服务器CPU处理能力、表宽度、磁盘/内存的实际容量相关，通常可以粗略认为： x86服务器场景下分区表相比普通表的导入性能会略低10%以内。 ARM服务器场景下为20%，造成x86和ARM指向性能略微差异的主要原因是分区路由为in-m

查看更多 →