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。 每个内存上下文上所有内存申请的详细信息，包含申请内存所在的文件，行号和大小。 默认值：level1 该参数设置为level2后，会记录每个内存上下文的内存申请详

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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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。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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效果评估 创建效果评估可以对线上服务设置指标，查看推荐效果的反馈，可以根据系统提供的指标添加。 表1 效果评估参数说明 参数名称 说明 名称 自定义名称，由中文、英文、数字、下划线、空格或者中划线组成，并且不能以空格开始和结束，长度为1~64个字符。 描述 对于该效果评估作业的描述信息。

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向量召回评估 概述 向量召回评估算子计算召回的hitrate，用于评估召回结果的好坏，hitrate越高表示训练产出的向量去召回向量的结果越准确。支持u2i召回和i2i召回的计算。u2i召回时，拿user（用户）的向量去召回top k个items（物品），i2i召回时拿item的向量去召回top

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删除评估项目 删除项目不可恢复，请谨慎操作。 被公安冻结的评估项目信息不能被删除，其他冻结类型可删除。 前提条件 评估项目的“项目状态”应为“完成 创建迁移项目”或“进行中 待确认目标数据库”。 评估任务当前没有关联的迁移项目。 操作步骤 登录UGO控制台。 单击左侧导航栏“结构迁移

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规则评估结果 当触发规则评估后，会生成相应的评估结果（PolicyState）。 使用JSON表达式来表示一个评估结果，如表1所示。 表1 规则评估结果-JSON表达式格式 参数 定义 说明 domain_id 账号ID 用于区分用户。规则评估结果的domain_id不会为空。 resource_id

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在“IP列表”区域中单击“IP授权”。 图1 历史扫描IP列表 勾选网关设备，在操作栏单击“授权” 。 单击“立即评估”，对授权的公网IP手动执行风险评估。 除了手动创建评估任务，华为乾坤默认每天定时对已授权的公网IP进行风险评估。 图2 出口网关公网IP管理 父主题： 互联网暴露面风险监测

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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内存 文档数据库服务DDS实例可以使用的内存上限。 父主题： 常用概念

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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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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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创建评估项目 功能介绍 创建评估项目。评估项目分2个阶段：采集、评估。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1/{project_id}/evaluation-projects

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效果评估 创建效果评估可以对线上服务设置指标，查看推荐效果的反馈，可以根据系统提供的指标添加。 创建效果评估 创建效果评估步骤如下： 在“离线作业”的“效果评估”页签，单击左上方“创建”，进入“创建效果评估”页面。 在“创建效果评估”页面，填写特征工程“名称”、“场景”和“描述”。

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模型评估 训练时的评估指标是用训练的数据集中随机采样的记录计算的，完成训练后企业A也可以使用其他的数据集对同一个模型进行多次的评估。单击“发起评估”选择训练参与方不同的数据集即可发起模型评估。 至此使用可信联邦学习进行联邦建模的过程已经完成，企业A已经训练出了一个符合自己要求的算

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多分类评估 概述 对多分类模型预测的结果数据集进行评估。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 多分类的评估指标：准确率、混淆矩阵 参数说明 参数 子参数 参数说明

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订阅列表”，进入订阅列表页面。 图1 进入订阅列表页面 单击待自评估遵从包名称左侧的按钮，展开遵从包信息。展开后，在租户自评估栏操作列单击“自评”，进入自评估页面。 图2 自评估 在租户自评估页面，对每个检查项进行自评。 图3 自评估界面 如需上传附件，可单击评估项目的“查看附件 > 附件上传”，上传相关的凭据信息。

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创建评估项目 评估项目概述 源数据库准备和授权 步骤一：创建评估项目 步骤二：确认目标数据库

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评估项目概述 评估项目的创建是连接源库进行基本信息采集、性能数据采集，以及特定对象类型的源库对象SQL采集，基于采集的数据进行源库画像、数据库特性分析、到各个目标数据库的语法兼容性评估。综合兼容性、性能、对象复杂度、使用场景等为用户智能化推荐目标数据库选型与规格，工作量评估以及迁移风险评估，帮助用户决策与工作规划。

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触发规则评估 操作场景 触发规则评估的方式包括自动触发和手动触发。 自动触发 新创建一个合规规则时，会触发此规则的评估任务。 合规规则更新时，会触发此规则的评估任务。 合规规则被重新启用时，会触发此规则的评估任务。 当触发类型为“配置变更”时，合规规则范围内的资源发生变更，则会将该规则应用到此资源上，进行评估。

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