配置Region Transition恢复线程 操作场景 在故障环境中，由于诸如Region 服务器 响应慢，网络不稳定，ZooKeeper节点版本不匹配等各种原因，有可能导致Region长时间处于Transition下。当Region处于Transition下，由于一些Region

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配置Region Transition恢复线程 操作场景 在故障环境中，由于诸如region服务器响应慢，网络不稳定，ZooKeeper节点版本不匹配等各种原因，有可能导致region长时间处于transition下。在region transition下，由于一些region不

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使用多线程Consumer消费消息 功能简介 在使用Consumer API订阅安全Topic并消费基础上，实现了多线程并发消费，可根据Topic的Partition数目启动相应个数的Consumer线程来对应消费每个Partition上的消息。 下面代码片段在com.huawei

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数据安全能力成熟度模型 数据安全能力成熟度模型（Data Security Capability Maturity Mode，简称DSMM）是依据《信息安全技术数据安全能力成熟度模型》国家标准和《数据安全能力建设实施指南V1.0》，对组织的数据安全开展能力评估。DSMM旨在标准先

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使用多线程Consumer消费消息 功能介绍 在使用Consumer API订阅安全Topic并消费基础上，实现了多线程并发消费，可根据Topic的Partition数目启动相应个数的Consumer线程来对应消费每个Partition上的消息。 下面代码片段在com.huawei

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通过Debugging诊断线程 线程分析支持显示该应用的所有线程和查看线程的堆栈信息。通过Debugging诊断线程，帮助用户快速定位耗时较高的线程。 由于线程分析获取方法以及对象的实时参数，因此线程的状态等相关信息可能会产生变化。 通过Debugging诊断线程 登录AOM 2.0控制台。

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使用多线程Producer发送消息 功能介绍 在使用Producer API向安全Topic生产消息基础上，实现了多线程Producer，可启动多个Producer线程，并通过指定相同key值的方式，使每个线程对应向特定Partition发送消息。 下面代码片段在com.huawei

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数据安全能力成熟度模型DSMM 数据安全治理能力概述 数据安全能力成熟度模型 数据安全治理维度 父主题： 数据治理 解决方案

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如何使用多线程进行技能推理？ 问题描述 如果在局域网内对多个rtsp摄像头画面进行推理，每路摄像头开一个线程进行推理，线程内模型加载、推理都是独立的，不会相互影响。如果多路线程合并，如何使用多线程进行技能推理？ 解决方法 如果多路线程合并做batch推理，对多路摄像头的推理实时性

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使用多线程Producer发送消息 功能简介 在使用Producer API向安全Topic生产消息基础上，实现了多线程Producer，可启动多个Producer线程，并通过指定相同key值的方式，使每个线程对应向特定Partition发送消息。 下面代码片段在com.huawei

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使用多线程Consumer消费消息 功能简介 在使用Consumer API订阅安全Topic并消费基础上，实现了多线程并发消费，可根据Topic的Partition数目启动相应个数的Consumer线程来对应消费每个Partition上的消息。 下面代码片段在com.huawei

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使用多线程Consumer消费消息 功能简介 在使用Consumer API订阅安全Topic并消费基础上，实现了多线程并发消费，可根据Topic的Partition数目启动相应个数的Consumer线程来对应消费每个Partition上的消息。 下面代码片段在com.huawei

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”或“部署”，可以直接使用模型进行训推。 当按钮置灰时，表示模型不支持该任务。 模型介绍 表1列举了ModelArts Studio大模型即服务平台支持的模型清单，模型详细信息请查看界面介绍。 表1 模型广场的模型系列介绍 模型系列 模型类型 应用场景 支持语言 GLM-4 文本生成

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能否在函数代码中使用线程和进程？ 用户可使用编程语言和操作系统的功能，在函数中创建额外的线程和进程。 父主题： 创建函数

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Kafka 多线程Consumer API 使用样例 功能介绍 在Kafka Consumer API使用样例基础上，实现了多线程并发消费，可根据Topic的Partition数目起相应个数的Consumer线程来对应消费消息。 下面代码片段在com.huawei.bigdata

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Redis企业版与基础版差异 D CS 企业版为全自研的版本，100%兼容开源Redis软件，由传统的单master-单worker线程模型升级为master-N*worker线程模型，每个worker线程都可承担端口监听（监听建立网络链接的请求）、accept请求（接纳并建立网络链接）、读取数据（从网络链接

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转换逻辑模型为物理模型 功能介绍 转换逻辑模型为物理模型，转换成功则显示转换后的目标模型信息。 异常：目标模型信息的“id”等属性为null时，则需要调用《获取操作结果》接口查看具体报错信息：GET https://{endpoint}/v1/{project_id}/design/operation-results

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单击界面左下角的“异常检测模型测试”，弹出“异常检测模型测试”代码框，如图3所示。 “是否绘图”请选择“是”，可以通过绘图查看模型的测试验证效果。 图3 异常检测模型测试 单击“异常检测模型测试”代码框左侧的图标。等待模型测试完成。 模型测试打印结果示例，如图4所示。截图仅为模型测试打印结果的一部分，具体以实际打印结果为准。

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模型训练 硬盘故障检测模板会预置模型训练工程，无需关注，下面会提供端到端的操作流程，帮助用户快速熟悉模型训练界面操作。 单击菜单栏中的“模型训练”，进入模型训练首页。 可以看到预置的“hardisk_detect”模型训练工程，这是硬盘故障检测模板预置的模型训练工程，本次不使用。

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模型管理 模型管理简介 创建模型 模型推理

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测试模型 用测试数据测试模型的泛化能力。训练数据可以是带标签或者不带标签的数据，测试数据一定是带标签的数据，方便评估模型执行效果。 单击“训练模型”左下方的“测试模型”，新增“测试模型”内容。 参数配置均保持默认值。 单击“测试模型”代码框左侧的图标，进行模型评估。 模型测试效果会通过表格的形式在下方展示。

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