通过公网NAT网关访问远端 服务器 概率性失败该如何处理？ 弹性云服务器 通过SNAT访问公网上服务器，出现TCP建链失败的情况，可通过以下方法进行排查。 执行以下命令，查看远端服务器是否开启了“tcp_tw_recycle”。 sysctl -a|grep tcp_tw_recycle

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为什么同一客户端同时访问不同ELB实例会概率性超时？ 问题描述 表1 问题概述 触发场景 多个四层ELB实例或同一四层ELB实例的多个监听器挂载相同后端服务器，同一客户端同时访问这些ELB实例。 问题现象 客户端概率性访问超时。 问题原因 当同一个客户端通过多个弹性负载均衡的四层

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条件的两两全最短路径。 带过滤全最短路径（Filtered All Shortest Paths） 带过滤全最短路径（Filtered All Shortest Paths）是在最短路径算法（Shortest Path）基础上支持条件过滤，寻找图中两节点之间满足条件的全最短路径。

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数据持久度 数据持久度是指数据不丢失的概率，即存储在预计周期内不出现数据丢失的概率，可以用于度量一个存储系统的可靠性。其只表示数据是否丢失的概率，不体现数据丢失多少；数据持久度的预计周期，一般按一年进行预计。 影响存储数据持久度的主要因子有：冗余数、磁盘失效率与数据修复时间。其中

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percentage 是 int 0-100 注入故障概率。 delayInjection.active 是 bool true/false 延时注入开关。 delayInjection.percentage 是 int 0-100 延时故障生效概率。 delayInjection.timeMs

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支持重启时跳过索引重建，并在副本集索引不一致时自动修复。 oldestTsWindow支持最大值设置到100秒。 频繁创表删表场景下小概率OOM问题修复。 2024年8月 修复备份后磁盘小概率暴涨问题 。 优化heapprofile的输出和统计方式。 索引命中优化。 修复mongotop采集config

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。 图2 拉丁超立方采样 联合概率分布采样 联合概率分布采样假设连续型参数符合正态分布，支持录入连续型参数之间的相关系数（值为1时，表示变量完全正相关。值为0时，表示变量间独立。值为-1时，表示变量完全负相关），并根据参数分布和相关系数进行联合概率分布采样。而离散型参数根据给定的取值列表进行随机采样。

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总降水量(毫米)。 能见度 能见度(千米)。 湿度 湿度(百分比)。 是否下雨 是否下雨，0为否，1为是。 下雨概率 下雨概率(百分比)。 是否下雪 是否下雪，0为否，1为是。 下雪概率 下雪概率(百分比)。 紫外线指数 紫外线指数。 天气情况 天气情况。 日出时间 日出时间。 日落时间 日落时间。

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SQL”，进入TOP SQL页面。 如果未开启收集全量SQL开关，将无法获取全量SQL数据进行分析，如需使用，请单击收集全量SQL右侧开启。 您也可以在页面右上角单击“日志管理”，开启收集全量SQL。 图2 日志管理 DAS收集全量SQL功能开启后立即生效。 收集全量SQL开启后如需关闭，在右上角单击“日志管理”，关闭即可。

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今天最高气温。 今天最低气温 今天最低气温。 今天降水概率 今天白天降水概率。 今天白天天气 今天白天的天气。 今天夜间天气 今天夜间天气。 明天日期 明天日期。 明天最高气温 明天最高气温。 明天最低气温 明天最低气温。 明天降水概率 明天白天降水概率。 明天白天天气 明天白天的天气。 明天夜间天气

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，待下一次自动全备后，增备重启继续。 当全备和增备的时间窗发生重叠时，会优先保证全备任务的完成，因此对增备流程进行限制，使得小部分的恢复时间段不在可恢复时间窗中。 当oplog增量大于250GB/h的流量时，增量备份速度可能会无法跟上oplog操作日志产生速度，概率出现部分恢复时间点不可选的问题。

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如何处理cloud-init-local概率性启动失败导致 裸金属服务器 不能正确注入数据的问题？ 问题描述 对于Red Hat 7/CentOS 7系列操作系统，cloud-init-local可能会启动失败，且执行systemctl status cloud-init-local

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SP1操作系统自带的wicked模块，其概率性将bond端口模式配置不正确，进而导致IP链路不通的问题？ 如何设置裸金属服务器CPU频率调节模式？ 如何处理Windows裸金属服务器下发后Cloudbase-init服务异常退出的问题？ 如何处理cloud-init-local概率性启动失败导致裸金属服务器不能正确注入数据的问题？

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流量诊断 提供从监控系统采集流量信息功能，具体包括端口级的流量等信息采集能力，支持基于流量特性的故障模式进行异常检测，基于全链路诊断算法，提供参数面网络全链路的故障综合分析能力。 流量画像 通过对接轻量化网络流采集工具，可以实现无入侵、可常驻的训练过程观测，从采集的网络流量数据

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HDFS网络不稳定场景调优 配置场景 在网络不稳定的情况下，调整如下参数，降低客户端应用运行异常概率。 配置描述 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS的“全部配置”页面，在搜索框中输入参数名称。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 ha.health-monitor.rpc-timeout

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镜像发放的裸金属服务器强制重启后会概率性启动失败。 安装完操作系统后，先不要重启，按Ctrl + Alt + F2进入命令行模式，按如下指导修改完成后，再重启操作系统。 启动失败原因：制作镜像过程通过虚拟化制作，在UVP底层转化过程中，可能概率性会遇到转换格式差异，导致启动文件转

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常，但是一段时间后就报502，或者大概率出现502。 解决方法：将高防的回源IP段添加到防火墙（硬件或软件）、安全防护软件、业务限速模块的白名单。 源站配置错误 现象：防护 域名 开启“WEB基础防护”之后，访问页面返回502/500，或者大概率出现502/500（当后端配置了多个服务器的情况）。

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来递归计算各节点的重要性。与PageRank算法不同的是，为了保证随机行走中各节点的访问概率能够反映出用户的偏好，PersonalRank算法在随机行走中的每次跳转会以（1-alpha）的概率返回到source节点，因此可以基于source节点个性化地计算网络节点的相关性和重要性

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HDFS网络不稳定场景调优 配置场景 在网络不稳定的情况下，调整如下参数，降低客户端应用运行异常概率。 配置描述 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS的“全部配置”页面，在搜索框中输入参数名称。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 ha.health-monitor.rpc-timeout

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告的投放范围，减少了营销的成本。 当两方都提供特征时，预测结果分为对齐id文件（只有一列id）和预测结果文件（包括预测结果标签、0的概率、1的概率），两个文件的行数相等且每一行相互对应。 至此，企业A完成了整个 TICS 联邦建模的流程，并将模型应用到了营销业务当中。这个预测作业可以

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precision：精确率，又被称为查准率，是针对预测结果而言的。含义为在被预测为正的样本中实际为正样本的概率。 recall：召回率，又被称为查全率，是针对原样本而言的。含义为在实际为正的样本中被预测为正样本的概率。 support：每类标签出现的次数。 父主题： 模型训练

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