弹性云服务器 ECS

 

弹性云服务器(Elastic Cloud Server)是一种可随时自助获取、可弹性伸缩的云服务器,帮助用户打造可靠、安全、灵活、高效的应用环境,确保服务持久稳定运行,提升运维效率

 
 

    消除服务器噪音 更多内容
  • Partition Iterator算子消除

    Partition Iterator算子消除 场景描述 在当前分区表架构中,执行器通过Partition Iterator算子去迭代访问每一个分区。当分区剪枝结果只有一个分区时,Partition Iterator算子已经失去了迭代器的作用,在此情况下消除Partition Iterat

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  • Partition Iterator算子消除

    Partition Iterator算子消除 场景描述 在当前分区表架构中,执行器通过Partition Iterator算子去迭代访问每一个分区。当分区剪枝结果只有一个分区时,Partition Iterator算子已经失去了迭代器的作用,在此情况下消除Partition Iterat

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  • 案例:改写SQL消除子查询

    案例:改写SQL消除子查询 现象描述 1 2 3 4 select 1, (select count(*) from customer_address_001 a4 where a4.ca_address_sk = a.ca_address_sk) as GZ CS

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  • 案例:改写SQL消除in-clause

    测试发现由于两表结果集过大,导致nestloop耗时过长,超过一小时未返回结果,因此性能优化的关键是消除nestloop,让join使用更高效的hashjoin来连接。从语义等价的角度消除any-clause,SQL改写如下: 1 2 3 4 5 6 7 SELECT * FROM (

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  • 案例:改写SQL消除in-clause

    测试发现由于两表结果集过大,导致nestloop耗时过长,超过一小时未返回结果,因此性能优化的关键是消除nestloop,让join走更高效的hashjoin。从语义等价的角度消除any-clause,SQL改写如下: 1 2 3 4 5 6 7 SELECT * FROM (

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  • 案例:改写SQL消除子查询

    案例:改写SQL消除子查询 现象描述 1 2 3 4 select 1, (select count(*) from normal_date n where n.id = a.id) as GZCS from normal_date a; 此SQL性能较差,

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  • 案例:改写SQL消除in-clause

    测试发现由于两表结果集过大,导致nestloop耗时过长,超过一小时未返回结果,因此性能优化的关键是消除nestloop,让join使用更高效的hashjoin。从语义等价的角度消除any-clause,SQL改写如下: 1 selectls_pid_cusr1,COALESCE(max(round(ym/365))

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  • 案例:改写SQL消除in-clause

    测试发现由于两表结果集过大,导致nestloop耗时过长,超过一小时未返回结果,因此性能优化的关键是消除nestloop,让join使用更高效的hashjoin来连接。从语义等价的角度消除any-clause,SQL改写如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

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  • 案例:改写SQL消除in-clause

    测试发现由于两表结果集过大,导致nestloop耗时过长,超过一小时未返回结果,因此性能优化的关键是消除nestloop,让join走更高效的hashjoin。从语义等价的角度消除any-clause,SQL改写如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

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  • 案例:改写SQL消除in-clause

    测试发现由于两表结果集过大,导致nestloop耗时过长,超过一小时未返回结果,因此性能优化的关键是消除nestloop,让join使用更高效的hashjoin。从语义等价的角度消除any-clause,SQL改写如下: 1 2 3 4 5 6 7 SELECT * FROM (

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  • 案例:改写SQL消除子查询

    案例:改写SQL消除子查询 现象描述 1 2 3 4 select 1, (select count(*) from customer_address_001 a4 where a4.ca_address_sk = a.ca_address_sk) as GZCS

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  • 案例:改写SQL消除子查询

    案例:改写SQL消除子查询 现象描述 1 2 3 4 select 1, (select count(*) from normal_date n where n.id = a.id) as GZCS from normal_date a; 此SQL性能较差,

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  • 案例:改写SQL消除in-clause

    测试发现由于两表结果集过大,导致nestloop耗时过长,超过一小时未返回结果,因此性能优化的关键是消除nestloop,让join走更高效的hashjoin。从语义等价的角度消除any-clause,SQL改写如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

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  • 案例:改写SQL消除子查询

    案例:改写SQL消除子查询 现象描述 1 2 3 4 select 1, (select count(*) from normal_date n where n.id = a.id) as GZCS from normal_date a; 此SQL性能较差,

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  • 案例:改写SQL消除in-clause

    测试发现由于两表结果集过大,导致nestloop耗时过长,超过一小时未返回结果,因此性能优化的关键是消除nestloop,让join走更高效的hashjoin。从语义等价的角度消除any-clause,SQL改写如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

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  • 案例:改写SQL消除子查询

    案例:改写SQL消除子查询 现象描述 1 2 3 4 select 1, (select count(*) from customer_address_001 a4 where a4.ca_address_sk = a.ca_address_sk) as GZCS

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  • 使用“能力调测”调用科学计算大模型

    用于选择集合预报的Perlin加噪octave。Perlin噪音的octave指的是噪音的频率,在生成Perlin噪音时,可以将多个不同频率的噪音叠加在一起,以增加噪音的复杂度和细节。每个频率的噪音称为一个octave,而叠加的octave数越多,噪音的复杂度也就越高。 ensemble_noise_perlin_y

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  • 创建科学计算大模型训练任务

    1)。 给输入数据加噪音的概率 定义了给输入数据加噪音的概率,定义了给输入数据加噪音的概率。加噪音是一种正则化技术,它通过在输入数据中添加随机噪音来增强模型的泛化能力。取值范围:[0,1]。 给输入数据加噪音的尺度 给输入数据加噪音的尺度,定义了给输入数据加噪音的尺度。这个值越大,

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  • 创建推理作业

    用于选择集合预报的Perlin加噪octave。Perlin噪音的octave指的是噪音的频率,在生成Perlin噪音时,可以将多个不同频率的噪音叠加在一起,以增加噪音的复杂度和细节。每个频率的噪音称为一个octave,而叠加的octave数越多,噪音的复杂度也就越高。 取值范围:[1, 10)。

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  • 实施步骤

    位于系统左上角:输入任意关键词实时检索全网舆情动态,最快可搜索到近1分钟的信息(平均约15-30分钟),可自定义选择时段、阵地、情感进行筛选,可添加过滤词剔除噪音,可指定 域名 和作者名实时检索。 使用场景:紧急事件检索,最新信息检索,指定检索等。 功能特点:快、全、准。 其他功能:请看图中备注。 图1

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  • VNC方式登录云服务器时,系统黑屏输入无反应?

    VNC方式登录云 服务器 时,系统黑屏输入无反应? 这是由于该云服务器已被其他用户使用VNC方式登录。 VNC方式登录云服务器时,同一时刻仅支持一个用户登录。如果多个用户同时登录,先登录的用户会断开连接,出现黑屏现象。此时,重新进行登录操作可消除黑屏,但会导致其他用户黑屏并断开连接。

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