管理HetuEngine计算实例 配置HetuEngine资源组 配置HetuEngine Worker节点数量 配置HetuEngine维护实例 导入导出HetuEngine计算实例配置 查看HetuEngine实例监控页面 查看HetuEngine Coordinator和Worker日志

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成本计算模型 工作负载成本计算原理 工作负载成本是由Pod成本聚合而成。 Pod成本：使用监控指标和实际账单作为输入，通过CPU、内存使用量占整体节点资源比例计算出来的成本，结合Pod关联PVC存储的成本。 计算过程中，Pod的使用量为当前采样时刻下申请量（Request）和实际使用量（Real

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non-schedule]。add-labels：添加计算节点标签。delete-labels：删除计算节点标签。stop：停止节点。reboot：重启节点。start：启动节点。schedulable：设置节点可被调度。non-schedule：设置节点不可被调度 命令示例 删除计算节点标签 health edit

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计算资源数量 ERS提供集群可部署Pod的数量计算功能。 计算资源数量 进入运维中心工作台。 在顶部导航栏选择自有服务。 单击，选择“运维 > 弹性资源服务（ERS）”。 选择左侧导航栏的“资源计算工具”，进入“O&M tools”页面。 选择集群名称，输入Pod CPU 规格和Pod

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部署计算节点 同一个空间中的用户，在使用可信计算服务时（多方安全计算和可信联邦学习），需要部署计算节点，将数据上传，作为可信计算服务的输入，通过执行多方安全计算和可信联邦学习作业后，最终拿到结果。 计算节点以容器的形式部署，支持云容器引擎（CCE，Cloud Container

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多方安全计算场景 场景描述 组合架构 可验证代码示例 父主题： 使用场景

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计算节点API 获取用户token 可信计算节点管理 连接器管理 数据集注册管理 任务管理 通知管理 数据集管理 多方安全计算作业管理 可信联邦学习作业管理 联邦预测作业管理 作业实例管理 联邦学习作业管理

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（可选）点位计算 点位计算特性为可选项，支持点位清洗和点位缩放功能。具体描述请参见点位计算。 使用点位计算特性，会造成一定的性能消耗，性能消耗在10%以内。 点位缩放 增加点位缩放配置，在基于IoT边缘实现OT数采章节的配置上，可以选择增强功能“高级配置 > 点位缩放”。 访问I

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计算节点扩容 随着业务数据的增加，为了提高实例业务稳定性，您可对DDM实例节点进行扩容。 使用须知 计算节点扩容期间，服务不中断，不影响业务的正常运行。 请在业务低峰时间段进行节点扩容操作。 请确保实例关联的数据节点状态正常并且没有进行其他操作。 一个DDM实例最多支持32个节点。

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评测分数计算介绍 评分方案介绍 AB类log函数评分方案 AB类均匀权重（Average）评分方案 C类均匀权重评分（Average）方案 父主题： 评测管理

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创建HetuEngine计算实例 本章节指导用户新创建HetuEngine计算实例。计算实例创建成功后，停止集群前需手动停止计算实例；重启集群后，要使用集群中的计算实例，需要手动启动计算实例。 单个租户可以创建多个计算实例，多个计算实例负载均衡，可以提高性能及容错能力（ MRS 3

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部署计算节点 同一个空间中的用户，在使用可信计算服务时（多方安全计算和可信联邦学习），需要部署计算节点，将数据上传，作为可信计算服务的输入，通过执行多方安全计算和可信联邦学习作业后，最终拿到结果。 计算节点以容器的形式部署，支持云容器引擎（CCE，Cloud Container

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批量计算 CCE部署使用Kubeflow CCE部署使用Caffe CCE部署使用Tensorflow CCE部署使用Flink ClickHouse on CCE部署指南 Spark on CCE with OBS安装使用指南

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云端建模与计算 提交体积计算作业 查看作业详情 父主题： 堆体测量

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levenshtein levenshtein函数用于返回两个字符串之间的Levenshtein距离，如levenshtein('kitten','sitting') =3。 Levenshtein距离，是编辑距离的一种。指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。 命令格式 levenshtein(string

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levenshtein levenshtein函数用于返回两个字符串之间的Levenshtein距离，如levenshtein('kitten','sitting') =3。 Levenshtein距离，是编辑距离的一种。指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。 命令格式 levenshtein(string

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的在线聚类算法。 算法大致思想为：定义一种距离函数，两两数据点之间如果距离小于某个阈值，则他们属于同一个类别。若某数据点和多个类别中心点的距离都小于这个阈值，则多个类别会发生合并操作。当数据流中的数据到达，算法会分别计算与所有类别的距离，从而决定此数据作为一个新类别或者归属于某类别。

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的在线聚类算法。 算法大致思想为：定义一种距离函数，两两数据点之间如果距离小于某个阈值，则他们属于同一个类别。若某数据点和多个类别中心点的距离都小于这个阈值，则多个类别会发生合并操作。当数据流中的数据到达，算法会分别计算与所有类别的距离，从而决定此数据作为一个新类别或者归属于某类别。

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考勤统计主要包括原始记录、每日统计和月度汇总3部分内容： 原始记录：考勤应用管理员可以查看出勤人员所有未经过清洗计算的打卡记录，包括员工的姓名、所在的考勤组、所在的部门、员工的ID、打卡位置、打卡时间、设备类型、经纬度等相关字段的信息。 每日统计：考勤应用管理员可查看考勤组员工每日出勤情况，可以看到出勤人

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pos 必选 JsonObject RSU设备的经纬度信息。事件下发时需要根据经纬度信息匹配事件发生地点影响半径内的RSU。 表2 pos参数结构定义 字段名 必选/可选 类型 参数描述 lon 必选 Int 经度。值为实际经纬度的值乘以10的7次方，例如：“lon”值填写为1140615520，实际经度为114

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页面时展示。 边距：组件中图表距离整个组件四边（上、下、左、右，如图2）的距离，默认为0，即铺满整个组件。 上边距：图表到组件边框顶部的距离。 右边距：图表到组件边框右侧的距离。 下边距：图表到组件边框底部的距离。 左边距：图表到组件边框左侧的距离。 布局模板 > 地图样式：在下

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