选择算法优化的时机 更多内容
  • 准备算法

    准备算法 准备需要发布算法,完成算法开发与调测。 准备SDC算法 准备IVS1800算法 准备IVS3800算法 准备ITS800算法 父主题: 发布准备

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  • 购买算法

    购买算法 购买须知 购买流程 购买与安装 发票申请 父主题: 买家指南

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  • 算法中心

    算法中心 部署算法 停止算法部署 获取服务详情 我算法服务列表 父主题: 平台API

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  • 容量优化

    容量优化 在客户运维工作中,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安全阈值帮助客户快速识别风险实例并给出优化建议。 进行容量风险识别 查看容量分析结果 查看指标监控信息 容量报告

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  • 创建算法

    Parameter objects 算法运行参数。 inputs Array of inputs objects 算法数据输入。 outputs Array of outputs objects 算法数据输出。 engine engine object 算法引擎。 code_tree

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  • 删除算法

    用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 algorithm_id 是 String 算法ID。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 如下以修改uuid为2e5451fe-913f-4492-821a-2981031382f7算法为例。 DELETE https://endpoint/v2/{p

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  • 优化Selinux

    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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  • 优化器

    优化器 查询重写 路径生成 计划生成 Analyze utile接口

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  • 算法中心

    算法中心 智能视频分析服务支持使用者查看算法服务包列表,购买商用算法包,购买后可查看、部署算法包中算法服务。 购买算法包 部署算法服务

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  • 调度算法

    Gang调度策略是volcano-scheduler核心调度算法之一,它满足了调度过程中“All or nothing”调度需求,避免Pod任意调度导致集群资源浪费。具体算法是,观察Job下Pod已调度数量是否满足了最小运行数量,当Job最小运行数量得到满足时,为Job下所有Pod执行调度动作,否则,不执行。

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  • 分子优化

    优化后的小分子在满足强约束条件基础上,会根据满足弱约束条件权重总和以及与参考小分子相似度来打分并进行排序。在初始化权重基础上,每个约束所占权重,会在每一轮分子优化迭代中,根据所满足约束来进行动态调整。比如说约束条件1,在分子优化迭代中比较容易满足,那么该条件权重会降低,如果不容易满足,该条件的权重会升高。

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  • 成本优化

    Mongo资源闲置情况,及时删除闲置实例。 计费模式优化 不同类型业务对资源使用周期有不同要求,为每一类业务确定合适计费模式,灵活组合以达到最优效果。 针对长期稳定成熟业务,使用包年/包月计费模式。 针对不能中断短期、突增或不可预测业务,使用按需计费模式。 监控实例生命周期,对即将到期包周期资源进行及时续费。

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  • 成本优化

    成本优化 在您通过成本中心了解和分析您成本情况后,您可以确定成本偏高原因,然后采取针对性优化措施。 资源优化 您可以通过 云监控服务 监控资源使用情况,识别空闲资源,寻找节约成本机会。也可以根据成本分析阶段分析结果识别成本偏高资源,然后采取针对性优化措施。 通过CES

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  • 数据优化

    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: 碰撞后数据总数比较小。 碰撞后数据分布不太均衡,负样本比例过高。 这种情况下双方可以重复2-5步骤更新自己提供数据,多次执行样本分布统计直至达到比较满意碰撞结果和分布结果。 至此联邦建模数据准备阶段完成,接下来就是使用准备好的数据进行联邦建模。

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  • FM算法

    FM算法 概述 FM主要是解决稀疏数据下特征组合问题,并且其预测复杂度是线性,对于连续和离散特征有较好通用性。 公式为: 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型,dataframe为pyspark中DataFrame类型对象

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  • 算法管理

    算法管理 SDC算法管理 IVS1800算法管理 任务管理 我算法

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  • 准备算法

    准备算法 准备算法简介 使用订阅算法 使用预置框架(自定义脚本) 使用 自定义镜像 查看算法详情 查找算法 删除算法

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  • 创建算法

    根据实际代码中输入数据参数定义此处名称。此处设置代码路径参数必须与算法代码中解析训练输入数据参数保持一致,否则您算法代码无法获取正确输入数据。 例如,算法代码中使用argparse解析data_url作为输入数据参数,那么创建算法时就需要配置输入数据参数名称为“data_url”。

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  • 算法创建

    \”特殊字符,不得超过255个字符。 镜像选择:下拉选择镜像。 如果镜像仓库中算法镜像已被其他仿真算法引用,需要在镜像仓库中重新创建算法镜像。 配置运行环境 图2 配置运行环境 运行命令:启动运行算法编译后产生可执行文件脚本,必须是ASCII码组成字符串。 关键字:根据需要填写算法启动关键字。 CPU:输入CPU核数。

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  • Range算法

    根据拆分键,按照算法元数据规则将数据行存储到相应分片上。 建表时要设定元数据,假如逻辑库分8个分片,则元数据可以设定范围为:1-2=0,3-4=1,5-6=2,7-8=3,9-10=4,11-12=5,13-14=6,default=7。根据拆分键值在某个范围路由到对应分片上。

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  • 成本优化

    成本优化 为什么长时间没有EIP、ELB、EVS资源优化建议?

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