资源利用率优化调度 装箱调度（Binpack） 重调度（Descheduler） 节点池亲和性调度 负载感知调度 资源利用率优化调度配置案例 父主题： Volcano调度

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节点CPU真实利用率超过CPU真实负载阈值后，该节点不允许调度新的工作负载。 节点内存真实利用率超过内存真实负载阈值后，该节点不允许调度新的工作负载。 软约束场景： 节点CPU真实利用率超过CPU真实负载阈值后，尽可能不向该节点调度新的工作负载。 节点内存真实利用率超过内存真实负

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利用合约查询数据 查询请求消息构建 接口函数 func (msg *ContractRawMessage) BuildInvokeMessage(chainID string, name string, function string, args []string) (*common

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使用Tensorflow训练神经网络 应用场景 当前主流的大数据、AI训练和推理等应用（如Tensorflow、Caffe）均采用容器化方式运行，并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力，并且都是任务型计算，需要快速申请大量资源，计算任务完成后快速释放。本文将演示在云容器

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利用合约发送交易 背书消息构建 接口函数 func (msg *ContractRawMessage) BuildInvokeMessage(chainID string, name string, function string, args []string) (*common

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利用合约查询数据 合约调用信息构建。 接口方法 ContractRawMessage.class public Invocation buildInvocation(String chainId, String name, String function, String[] args)

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利用合约查询数据 合约调用信息构建。 接口方法 ContractRawMessage.class public RawMessage buildInvokeRawMsg(String chainId, String name, String function, String[] args)

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利用合约查询数据 查询请求消息构建 接口函数 func (msg *ContractRawMessage) BuildInvokeMessage(chainID string, name string, function string, args []string) (*common

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的均匀分布（高斯或者随机分布）。其中 nin 是该神经元的输入数目。 优化器类型 grad：梯度下降算法 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 adam：自适应矩估计算法 结合AdaGrad和 RMS Prop两种优化算法的优点，对梯度的一阶矩估计（First Moment

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利用合约发送交易 合约调用信息构建。 接口方法 ContractRawMessage.class public RawMessage buildInvokeRawMsg(String chainId, String name, String function, String[] args)

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利用合约发送交易 背书消息构建 接口函数 func (msg *ContractRawMessage) BuildInvokeMessage(chainID string, name string, function string, args []string) (*common

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利用合约发送交易 合约调用信息构建。 接口方法 ContractRawMessage.class public RawMessage buildInvokeRawMsg(String chainId, String name, String function, String[] args)

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优化器 查询重写 路径生成 计划生成 Analyze utile接口

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的属性越小越好，与最大化相反，也是只能在弱约束里面进行设置。 相似度分数，是利用ECFP4分子指纹计算优化后分子与原始分子的Tanimoto相似性。我们设置了禁止优化列表，禁止以高毒性为优化目标的属性优化，列表为：hERG Blockers，H-HT，DILI，AMES，Skin

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容量优化 在客户的运维工作中，为了保证业务可以持续运转不间断，需要提前识别高负载风险实例并提前做出应对措施。容量优化可以根据用户输入的安全阈值帮助客户快速识别风险实例并给出优化建议。 使用场景 当用户期望能预测资源的负载情况，识别出高负载资源时，可以使用该功能进行辅助预测。 限制与约束

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成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 通过CES查看GeminiDB Mongo监控指标，例如CPU、内存、磁盘的使用率，如果当前配置过高，可以通过规格变更降低配置。 监控GeminiDB Mongo资源闲置情况，及时删除闲置的实例。

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成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 您可以通过 云监控服务 监控资源的使用情况，识别空闲资源，寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源，然后采取针对性的优化措施。 通过CES查看 GaussDB (for

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成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 通过CES查看GeminiDB Redis监控指标，例如CPU、内存、磁盘的使用率，如果当前配置过高，可以通过规格变更降低配置。 监控GeminiDB Redis资源闲置情况，及时删除闲置的实例。

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成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 您可以通过云监控服务监控资源的使用情况，识别空闲资源，寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源，然后采取针对性的优化措施。 通过CES

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优化Selinux SUSE操作系统无selinux配置文件，跳过该项配置。 执行以下命令，在vi编辑器中打开“/etc/selinux/config”。 vi /etc/selinux/config 按“i”进入编辑模式，修改SELINUX=disabled。 修改完成后，按“

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数据优化 根据统计结果，双方可能会发现存在以下两个问题： 碰撞后的数据总数比较小。 碰撞后的数据分布不太均衡，负样本的比例过高。 这种情况下双方可以重复2-5的步骤更新自己提供的数据，多次执行样本分布统计直至达到比较满意的碰撞结果和分布结果。 至此联邦建模的数据准备阶段完成，接下来就是使用准备好的数据进行联邦建模。

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