采集对源数据库的影响 当有UGO评估任务连接源库进行对象采集时，源库Oracle执行select或alter等语句，执行时间会增加约0.1s。 对源库Oracle性能的影响，如表所示。 表1 对源库性能的影响 源库类型 源库配置 CPU使用率 内存使用率 I/O使用率 应用查询影响

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通过首页左上角九宫格菜单中数据大屏，进入数据大屏列表页，选择对应的空间和目录 图1 新增大屏 填写大屏相关信息： 大屏名称：根据业务场景，配置大屏名称 大屏描述：根据业务场景，填写大屏相关描述，更清晰的描述大屏业务场景 大屏尺寸：支持预置尺寸和自定义尺寸，适配不同终端展示 图2 填写大屏相关信息 OneSketch

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大模型微调需要的数据有要求吗？ AI原生应用引擎用于大模型微调的数据集任务领域为“自然语言处理”、数据集格式为“对话文本”。 文件内容要求为标准json数组，例如： [{"instruction": "aaa", "input": "aaa", "output": "aaa"},{"instruction":

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如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护 盘古大模型的安全性主要从以下方面考虑： 数据安全和隐私保护：大模型涉及大量训练数据，这些数据是重要资产。为确保数据安全，需在数据和模型训练的全生命周期内，包括数据提取、加工、传输、训练、推理和删除的各个环节，提供防篡改、数据隐私保护、加密、

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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速地发现和利用稍纵即逝的商机。 持续期短的冲刺所犯的错误也是有限的。在短短一周或两周的时间内，就算出现失误，也只是失去了短短的一周或两周的时间，不会带来巨大的损失。坚持持续期短的冲刺能够进行频繁地试错，协调和反馈。 持续期短的冲刺投入产出比（ROI）更高。持续期短可以更早、更频繁

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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认证测试中心能给用户带来什么好处？ 认证测试中心可以通过主动的方法来检测和管理安全事件，与通过服务解决方案部署的扫描、检测和保障的持续响应相结合，从而限制安全事件的影响。 父主题： 产品咨询

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管理检测与响应能给您带来什么好处？ 管理检测与响应可以通过主动的方法来检测和管理安全事件，与通过服务解决方案部署的扫描、检测和保障的持续响应相结合，从而限制安全事件的影响。 父主题： 关于服务咨询

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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供独享的10M带宽。 入门版、标准版、营销版可通过升级规格到企业版来使用独享10M带宽，而企业版的带宽是固定的，暂不支持升级。 企业门户赠送的 华为云空间 是 服务器 吗？ 购买企业门户后，网站后台默认配置一个云空间，用来存储上传的文件（如图片、文档等），即云空间指的就是存储空间的大小。

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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大屏所展现的数据如何获取到本地？ 可通过对接开放API或大屏所提供的报告导出功能获取相关大屏数据。对接API的具体方法可参见最佳实践中的如何调用API。 父主题： 其他使用相关

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管理检测与响应能给您带来什么好处？ 管理检测与响应可以通过主动的方法来检测和管理安全事件，与通过服务解决方案部署的扫描、检测和保障的持续响应相结合，从而限制安全事件的影响。 父主题： 产品咨询

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小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。

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。 图11 大屏效果 单击右上角右“保存”，输入大屏的名称，单击“确定”，大屏保存成功。 步骤5：管理大屏 切换大屏发布状态 单击“数据分析 > 大屏”，进入大屏页面。 单击大屏名称，进入大屏编辑页面。 发布大屏：单击页面右上角“保存并发布”，大屏发布成功。 下线大屏：单击页面右上角后，单击“下线”，大屏下线成功。

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驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源，包括高性能算力，高速存储和网络带宽等基础设施，即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座，让算力发展不要偏斜。 从过去的经典AI，到今天人人谈论的大模型，自动驾驶，我们看到AI模型的参数及

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子问题分成更小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。

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小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。

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子问题分成更小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。

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力、大运力”的AI基础大设施底座，让算力发展不要偏斜。 从过去的经典AI，到今天人人谈论的大模型，自动驾驶，我们看到AI模型的参数及AI算力规模呈现出指数级的爆发增长，对存储基础设施也带来全新的挑战。 高吞吐的数据访问挑战：随着企业使用 GPU/NPU 越来越多，底层存储的 IO

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