查看仪表盘。 单击累计调优次数，可跳转至调优记录查看调优详情。 单击识别可优化项次数，可跳转至AI推理查看自动识别出的高负载AP数量、边缘AP数量、稀疏部署AP数量，以及运维人员设置的重保AP数量等。 单击“查看详情”，可跳转至智能调优概览页面，查看调优收益、调优次数、AI推理等信息。 父主题：

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GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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空中三角测量计算（“AT”），简称：空三，可估算每个输入影像组属性以及姿态。通过影像点与所摄物体之间的对应关系计算出相机成像时刻相机位置姿态及所摄目标的稀疏点云的过程。处理空三后，能快速判断原始数据的质量是否满足项目交付需求以及是否需要增删影像空中三角测量计算可以充分考虑当前相机位置、姿态与控制点。

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HBase中的表具有如下特点： 大：一个表可以有上亿行，上百万列。 面向列：面向列（族）的存储和权限控制，列（族）独立检索。 稀疏：对于为空（null）的列，并不占用存储空间，因此，表可以设计的非常稀疏。 接口类型介绍 由于HBase本身是由java语言开发出来的，且java语言具有简洁通用易懂的特性，

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DNS公网 域名 记录集权重设置 概述 “DNS公网域名记录集权重设置”插件用于DNS公网域名下对于记录集权重的修改设置。 配置介绍 表1 配置说明 参数 配置说明 公网域名 选择公网域名。 记录集1 选择记录集1的值。 记录集1的权重 填写记录集1的权重。 记录集2 选择记录集1的值。

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HBase中的表具有如下特点： 大：一个表可以有上亿行，上百万列。 面向列：面向列（族）的存储和权限控制，列（族）独立检索。 稀疏：对于为空（null）的列，并不占用存储空间，因此，表可以设计的非常稀疏。 HBase接口类型介绍 由于HBase本身是由java语言开发出来的，且java语言具有简洁通用易

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PG_LARGEOBJECT的每一行保存一个大对象的一个页面，从该对象内部的字节偏移（pageno * LOBLKSIZE）开始。这种实现允许稀疏存储：页面可能丢失，并且可以比LOBLKSIZE字节少（即使它们不是对象的最后一页）。大对象中丢失的区域会被读为0。 父主题： 系统表

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Linux块迁移时，实际迁移速率显示很低，远小于宽带的速率。 问题分析 出现这种现象的原因，一般但不限于以下场景： 磁盘中数据占有率较低。 磁盘中存储了大量的稀疏文件。 Linux块迁移，在执行迁移的过程中会对数据进行压缩，当需要迁移的磁盘块本身存储数据较少，或者是空的磁盘块，会导致数据压缩率很高（

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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概要 本章节主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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取值说明：必须是整数。 说明：由系统自动分配，无需手动配置 T4是一款独特的GPU产品，专为AI推理工作负载而设计，如处理视频，语音，搜索引擎和图像的神经网络。T4配备16GB GDDR6，GPU中集成320个Turing Tensor Core和2560个Turing CUDA Core，这

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图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中包含的影视明星、网红人物等。 主体识别 利用后台算法来检测图像中的主体内容，识别主体内容的坐标信息。 图2 主体识别示例图 翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄，还是经过二次

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置为重保AP；单击“移除重保AP”，可以将某AP从重点保障的AP列表中移除。 稀疏部署AP 系统根据AP的布放位置以及AP间的相互信号感知等信息，采用大数据智能分析无线网络AP间拓扑关系，自动识别稀疏部署的AP区域（一般为AP间布放距离较远或AP间障碍物遮挡较多，多隔断等场景导致信号衰减较大的区域）。智能推荐AP

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值进入随机的分支。随机分支模式用于对业务接口RPS进行混合比例模拟。 并发权重值为大于0，小于等于10000的整数。只有一个分支时，该分支权重为100%，单击“添加并发权重”可以增加分支。 图1 并发权重控制器 举例说明 固定：3个小并发测试场景分别为场景A并发数10，场景B并发

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比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse的设计优点： 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎 支持嵌套数据结构 支持稀疏索引 支持数据Insert和Update ClickHouse的应用场景： 实时数仓场景 使用流式计算引擎（如Flink）把实时数据写入C

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。 挖掘数据特性，创新算法架构 在算法方面，分析DNS域名格式特点，创新的结合BERT思想构造三通道CNN模型，相比传统直接将域名输入到神经网络的方法具有更好的检测效果，在业界内较先采用。 多模型协同检测，准确识别威胁 威胁检测服务 除威胁情报和规则基线检测外，还提供4类基于AI智

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储每个元素出现的次数，它使用的是概率算法，通过存储元素的32位hash值的第一个1的位置，来计算元素数量。通常分为稀疏存储结构和密集存储结构两种。hll创建时是稀疏存储结构，当需要更高效处理时会转为密集型数据结构。P4HyperLogLog则在其整改生命周期都是密集型数据结构。如有必要，可以显式地转换cast(hll

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如所有的分析，都需要指定业务的id，则可以将业务id字段作为主键的第一个字段顺序。 根据业务场景合理设计稀疏索引粒度 ClickHouse的主键索引采用的是稀疏索引存储，稀疏索引的默认采样粒度是8192行，即每8192行取一条记录在索引文件中，实践建议： 索引粒度越小，对于小范围的查询更有效，避免查询资源的浪费；

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是否支持Keras引擎？ 开发环境中的Notebook支持。训练作业和模型部署（即推理）暂时不支持。 Keras是一个用Python编写的高级神经网络API，它能够以TensorFlow、CNTK或者Theano作为后端运行。Notebook开发环境支持“tf.keras”。 如何查看Keras版本

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次数等。 AI推理 查看当前时间窗口内华为乾坤云平台通过AI推理自动识别出的终端画像数量、终端厂商识别次数、高负载AP数量、边缘AP数量、稀疏部署AP数量，以及运维人员设置的重保AP数量等。 父主题： 智能调优

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PG_LARGEOBJECT的每一行保存一个大对象的一个页面，从该对象内部的字节偏移（pageno * LOBLKSIZE）开始。这种实现允许稀疏存储：页面可能丢失，并且可以比LOBLKSIZE字节少（即使它们不是对象的最后一页）。大对象中丢失的区域会被读为0。 父主题： 系统表

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