如何提高识别精度 尽量使用文字清晰度高、无反光的图片。进行图片采集时，尽量提高待识别文字区域占比，减少无关背景占比，保持图片内文字清晰人眼可辨认。 若图片有旋转角度，算法支持自动修正，建议图片不要过度倾斜。 图片尺寸方面，建议最长边不超过8192像素，最短边不小于15像素，图像长宽比例维持常见水平

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如何提高识别速度 识别速度与图片大小有关，图片大小会影响网络传输、图片base64解码等处理过程的时间，因此建议在图片文字清晰的情况下，适当压缩图片的大小，以便降低图片识别时间。推荐上传JPG图片格式。 根据实践经验，一般建议证件类的小图(文字少)在1M以下，A4纸大小的密集文档大图在2M以下。

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如何提高缓存命中率 背景信息 CDN缓存命中率低，会导致源站压力大，静态资源访问效率低。您可以针对导致CDN缓存命中率低的具体原因，选择对应的优化策略，来提高CDN的缓存命中率。CDN缓存命中率包括流量命中率和请求命中率。 流量命中率 = 命中缓存产生的流量 / 请求总流量 请求命中率

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附录：如何提高消息处理效率 消息生产和消费的可靠性必须由ROMA Connect、生产者和消费者协同工作才能保证，对使用ROMA Connect的生产者和消费者有如下的使用建议。 重视消息生产与消费的确认过程 消息生产 生产消息后，生产者需要根据ROMA Connect的返回信息

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如何配置knox内存？ 以root用户登录集群Master节点。 在Master节点执行如下命令打开gateway.sh文件。 su omm vim /opt/knox/bin/gateway.sh 将“APP_MEM_OPTS=""” 修改为 “APP_MEM_OPTS="-Xms256m

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如何提高短信发送成功率？ 请参考开发准备，确认是否全部的数据都准备无误，签名和模板有关联。 请参考代码样例，确认参数均以正确的格式携带。 请确认短信接收方号码中无重复号码，且号码都为可接受短信的状态（不是空号或停机的号码）。 请勿在一天内向同一个用户发送太多条短信，详情请参见短信发送规则。

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公网环境下如何提高上传大文件速度？ 在公网环境下对于超过100MB的大文件建议通过分段上传方式上传。分段上传是将单个对象拆分为一系列段分别上传。每个段都是对象数据的连续部分。您可以按照任意顺序上传段。如果其中某个段传输失败，可以重新传输该段且不会影响其他段。通过多线程并发上传同一对象的多个段，可大大提高传输效率。

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t”参数的值。 建议您的实例预留内存值至少配置为30%，2021年之后创建的实例预留内存默认值已经修改为30%。 预留内存百分比是以实例规格的最大可用内存为基数，而不是以内存规格为基数的，最大可用内存可参考实例规格中实例产品规格表中“实例可使用内存”列的值。 父主题： Redis使用

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体请参见查看监控指标。 可以创建只读实例专门负责查询，减轻主实例负载，分担数据库压力。 如果是实例规格较小但负载过高，您可以提高CPU/内存规格，具体请参见变更实例的CPU和内存规格。 多表关联查询时，关联字段要加上索引。 可以指定字段或者添加where条件进行查询，避免用select*语句进行全表扫描。

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在线服务预测时，如何提高预测速度？ 部署在线服务时，您可以选择性能更好的“计算节点规格”提高预测速度。例如使用GPU资源代替CPU资源。 部署在线服务时，您可以增加“计算节点个数”。 如果节点个数设置为1，表示后台的计算模式是单机模式；如果节点个数设置大于1，表示后台的计算模式为分布式的。您可以根据实际需求进行选择。

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接口返回时间较长，如何提高响应速度 请检查图片的尺寸。若尺寸过大会导致图片在网络传输过程中耗时较长，建议在不改变图片质量的情况下对图片进行等比例缩放。 检查网络带宽是否稳定，是否存在网络波动，建议提升网络带宽避免网络时延较长。 父主题： 产品咨询类

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loud Eye监控。 可以创建只读实例专门负责查询，减轻主实例负载，分担数据库压力。 如果是实例规格较小但负载过高，您可以提高CPU/内存规格，具体请参见变更实例的CPU和内存规格。 多表关联查询时，关联字段要加上索引。 可以指定字段或者添加where条件进行查询，避免用select*语句进行全表扫描。

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8MB（196核CPU/1536G内存，128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存，8核C

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level1：动态内存使用超过最大动态内存的90%后，会记录以下信息，并将记录的内存信息保存在$GAUSS LOG /mem_log目录下。 全局内存概况。 instance，session，thread三种类型的所有内存上下文中内存占用前20的内存上下文的内存使用情况。 每个内存上下文的totalsize、freesize字段。

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规格内存太小，无法满足应用部署，请增大内存规格。 运行中服务告警中出现该提示，可能代码有问题导致内存溢出或者业务使用量太大导致内存需求增多。 处理方法 在部署或升级在线服务时，选择更大内存规格的计算节点。 图3 选择计算节点规格 运行中服务出现告警时，需要分析是您的代码是否出现漏

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提高Kafka消息处理效率 消息发送和消费的可靠性必须由分布式消息服务Kafka版和生产者以及消费者协同工作才能保证。同时开发者需要尽量合理使用分布式消息服务Kafka版的Topic，以提高消息发送和消息消费的效率与准确性。 对使用分布式消息服务Kafka版的生产者和消费者有如下的使用建议：

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。因此使用的总内存可能是work_mem的好几倍。 参数类型：USERSET 取值范围：整型，64~INT_MAX，单位为KB。 默认值：小规格内存为512MB， 大规格内存为2GB（max_process_memory大于等于30GB为大规格内存，否则为小规格内存）。 设置建议：

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。因此使用的总内存可能是work_mem的好几倍。 参数类型：USERSET 取值范围：整型，64~INT_MAX，单位为KB。 默认值：小规格内存为512MB， 大规格内存为2GB（max_process_memory大于等于30GB为大规格内存，否则为小规格内存）。 设置建议：

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200（196核CPU/1536G内存，128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存，8核C

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32MB（196核CPU/1536G内存，128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存）；16MB（72核CPU/576G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/

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level1：动态内存使用超过最大动态内存的90%后，会记录以下信息，并将记录的内存信息保存在$GAUSSLOG/mem_log目录下。 全局内存概况。 instance，session，thread三种类型的所有内存上下文中内存占用前20的内存上下文的内存使用情况。 每个内存上下文的totalsize、freesize字段。

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