MRS 集群内节点的登录方式如何切换？ 问：MRS集群内节点的登录方式（密码或密钥对）如何切换？ 答：不可以切换。创建集群时选择了节点登录方式后不能更改登录方式。 父主题： 集群访问类

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如何配置Pod使用GPU节点的加速能力？ 问题描述 我已经购买了GPU节点，但运行速度还是很慢，请问如何配置Pod使用GPU节点的加速能力。 解答 方案1： 建议您将集群中GPU节点的不可调度的污点去掉，以便GPU插件驱动能够正常安装，同时您需要安装高版本的GPU驱动。 如果您的

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使用量：当前资源的用量，按月度进行汇总后，即CDN的月度总用量。 本月分摊（基于使用）：本月分摊=使用量/月度总使用量*总费用，按月度进行汇总后，即CDN的月度总摊销费用； 标签：即成本归属的成本标签。 图1 CDN的成本分配明细1（图片较长，分2段截取） 图2 CDN的成本分配明细2

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CDN下载 CDN下载简介 配置CDN下载

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如何计算点播CDN加速流量？ 产生的加速流量 = 码率 * 时长 * 观看人数，您可以通过该公式预估点播视频播放需要消耗的CDN加速流量。 若播放的视频文件的时长为2小时，码率为1000Kbps，时长2小时，观看人数为100人，则预计消耗的流量为： 1000/8 * 3600 *

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当 域名 被恶意攻击、流量被恶意盗刷时，会产生突发高带宽或者大流量，进而产生高于日常消费金额的账单，可以通过CDN提供的相关配置降低高额账单风险。 用量封顶 配置用量封顶功能，当用户的访问带宽达到设置的值后，CDN会停用您的加速域名，以免产生过高的账单。

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如何避免节点上的某个容器被驱逐？ 问题背景 在工作负载调度时可能会发生一个节点上的两个容器之间互相争资源的情况，最终导致kubelet将其全部驱逐。那么能不能设定策略让其中一个服务一直保留？如何设定？ 问题建议 Kubelet会按照下面的标准对Pod的驱逐行为进行评判： 根据服务

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Redis主备节点的数据如何同步？ 一般情况下，Redis主节点数据更新后会自动复制到关联的备节点。但由于Redis异步复制的技术，特殊情况下，备节点更新可能会落后于主节点。例如，当主节点的I/O写入速度超过了备节点的同步速度，或者因异常原因导致主节点和备节点数据同步网络延迟，使

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缓存配置 CDN节点的缓存多久会更新，会自动更新吗？ CDN是否支持正则表达式设置缓存策略？ CDN是否支持批量配置加速域名的缓存策略？ CDN会缓存 404、403状态码吗？ CDN有哪些默认的缓存配置？是否有效？ 为什么全站加速域名的缓存命中率大于0？ CDN缓存配置下目录路

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解析外部域名很慢或超时，如何优化配置？ 工作负载的容器内的resolv.conf文件，示例如下： 其中： nameserver：DNS 服务器 的IP地址，此处为coredns的ClusterIP。 search：域名的搜索列表，此处为Kubernetes的常用后缀。 ndots：“.”的个数小于它

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。 在“计算节点管理”页面，查找需要发布数据的计算节点名称，单击“计算节点名称”进入计算节点详情页。 图1 选择计算节点 在“计算节点详情”页，单击“前往计算节点”，在登录页正确输入部署计算节点时设置的“登录用户名”和“密码”。 图2 前往计算节点 在左侧导航树上单击“基本信息”

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指定Stream Hashagg优化方式的Hint 功能描述 在并行的执行计划中，当算子使用的列和group by使用的列不一致，且使用hash算子时，会对计划进行重分布的优化。这时可以使用该hint控制计划的生成。 语法格式 redistribute_agg[(@queryblock)]

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应用场景 工业视觉 传统的工业制造主要采用人工肉眼检测产品的缺陷，不仅使得检测产品速度慢、效率低下，而且在检测过程中容易出错，导致误检、漏检等问题。基于机器视觉的质检方案，通过云端建模分析与边缘实时决策的结合，实现自动视觉检测，提升产品质量。 优势： 高效：云端已训练的视觉模型，在边缘侧

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，可能需要一并授予依赖的其他角色，才能正确完成业务。角色并不能满足用户对精细化授权的要求，无法完全达到企业对权限最小化的安全管控要求。 策略：IAM最新提供的一种细粒度授权的能力，可以精确到具体服务的操作、资源以及请求条件等。基于策略的授权是一种更加灵活的授权方式，能够满足企业对

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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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Minimization：能量最小化的步数，范围支持0<步数≤50000，默认是10000步。 NVT：等温等体步骤模拟的时长，范围支持0<时长≤1000ps，默认是200ps。 NPT：等压等温步骤模拟的时长，范围支持0<时长≤1000ps，默认是500ps。 MD：平衡步骤模拟的时长，范围支持0<时长≤50ns，默认是50ns。

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driver和virtio驱动。 将待优化的Windows私有镜像创建为 云服务器 ，并开机登录该云服务器。 在云服务器云服务器上安装最新版本PV driver。 具体操作请参见安装PV driver。 安装在KVM虚拟化资源池创建云服务器所需的virtio驱动。 具体操作请参见安装virtio驱动。

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8 60 512 17/17 8 500 16 8 KVM 内存优化型M2 概述 M2型 弹性云服务器 使用2690-V4 CPU，针对内存优化型应用程序进行了优化。 使用须知 为了提高M2型实例的网络性能，可以将网卡的MTU值设置为MTU=8888。 适用场景 高性能数据库 内存数据库

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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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