分区。使用的哈希算法为 GaussDB 内置哈希算法，在分区键取值范围不倾斜（no data skew）的场景下，哈希算法在分区之间均匀分布行，使分区大小大致相同。因此哈希分区是实现分区间均匀分布数据的理想方法。哈希分区也是范围分区的一种易于使用的替代方法，尤其是当要分区的数据不是历史数据或没有明显的分区键时，示例如下：

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映射到分区。使用的哈希算法为GaussDB Kernel内置哈希算法，在分区键取值范围不倾斜（no data skew）场景下，哈希算法在分区之间均匀分布行，使分区大小大致相同。因此哈希分区是实现分区间均匀分布数据的理想方法。哈希分区也是范围分区的一种易于使用的替代方法，尤其是当

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模型训练 企业A在完成特征选择后，可以单击右下角的“启动训练”按钮，配置训练的超参数并开始训练。 等待训练完成后就可以看到训练出的模型指标。 模型训练完成后如果指标不理想可以重复调整7、8两步的所选特征和超参数，直至训练出满意的模型。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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分区。使用的哈希算法为GaussDB内置哈希算法，在分区键取值范围不倾斜（no data skew）的场景下，哈希算法在分区之间均匀分布行，使分区大小大致相同。因此哈希分区是实现分区间均匀分布数据的理想方法。哈希分区也是范围分区的一种易于使用的替代方法，尤其是当要分区的数据不是历史数据或没有明显的分区键时，示例如下：

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分区。使用的哈希算法为GaussDB内置哈希算法，在分区键取值范围不倾斜（no data skew）场景下，哈希算法在分区之间均匀分布行，使分区大小大致相同。因此哈希分区是实现分区间均匀分布数据的理想方法。哈希分区也是范围分区的一种易于使用的替代方法，尤其是当要分区的数据不是历史数据或没有明显的分区键时，示例如下：

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。 在PyTorch模型迁移后进行训练的过程中，CPU只负责算子的下发，而NPU负责算子的执行，算子下发和执行异步发生，性能瓶颈在此过程中体现。在PyTorch的动态图机制下，算子被CPU逐个下发到NPU上执行。一方面，理想情况下CPU侧算子下发会明显比NPU侧算子执行更快，此时

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对于消费并发度的计算，可以按如下方法进行处理： 根据公式计算出线程数的理想值，然后选取一个比理想值小的数据作为线程数起始值。逐步调大单个客户端的线程数，并观测客户端的系统指标，得到单个客户端的最优消费线程数和消息吞吐量。 根据上下游链路的流量峰值，计算出需要设置的客户端数量：客户端数=流量峰值/单客户端消息吞吐量。

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数据复制服务 是否采用了压缩技术 压缩技术是提升性能和解决数据膨胀的关键技术，DRS在数据传输和增量数据存储两大环节采用了压缩技术。 数据传输压缩：在网络带宽不理想的环境中，进行数据同步与传输，DRS可以开启压缩开关，以减少数据传输对带宽的占用量。 增量数据存储压缩：增量数据转储成逻辑文件后，

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我能否自己安装或者升级操作系统？ 弹性云服务器 需要使用云平台提供的操作系统，登录到 云服务器 可对操作系统进行系统更新或补丁升级。 购买弹性云 服务器 时，通过选择的镜像来安装云服务器的操作系统。您可以选择公共镜像，或公共镜像制作成的私有镜像来安装云服务器的操作系统。根据实际的应用场景编

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领域都有海量数据的处理，该领域需要硬件加速来解决生物计算量的性能瓶颈。FPGA云服务器提供的强大的可编程的硬件计算能力可以很好满足海量生物数据快速计算的需求。 金融风险分析：金融行业对计算能力、基于超低时延和高吞吐能力的及时响应有很高的要求，比如基于 定价 树模型的金融计算、高频金融

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为什么微调后的模型，评估结果很好，但实际场景表现却很差 当您在微调过程中，发现模型评估的结果很好，一旦将微调的模型部署以后，输入一个与目标任务同属的问题，回答的结果却不理想。这种情况可能是由于以下几个原因导致的，建议您依次排查： 测试集质量：请检查测试集的目标任务和分布与实际场景

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MapReduce任务长时间无进展。 回答 一般是因为内存太少导致的。当内存较小时，任务中拷贝map输出的时间将显著增加。 为了减少等待时间，您可以适当增加堆内存空间。 任务的配置可根据mapper的数量和各mapper的数据大小来进行优化。根据输入数据的大小，优化“客户端安装路径/Yarn/config/mapred-site

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MapReduce任务长时间无进展。 回答 一般是因为内存太少导致的。当内存较小时，任务中拷贝map输出的时间将显著增加。 为了减少等待时间，您可以适当增加堆内存空间。 任务的配置可根据mapper的数量和各mapper的数据大小来进行优化。根据输入数据的大小，优化“客户端安装路径/Yarn/config/mapred-site

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该值为平均分布的理想情况下，表在各DN占用空间大小)。 maxratio numeric(4,3) 单DN表大小最大值占比（表在各DN占用空间的最大值/totalsize）。 minratio numeric(4,3) 单DN表大小最小值占比（表在各DN占用空间的最小值/totalsize）。

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在数据存储中下拉选择“Printing”存储名称，勾选所有导入的属性，然后单击“确定”保存。 导入后效果如下 通过存储导入的设备属性类型为：“测量数据”，此时模型还不完整，需要增加静态类型和分析类型的属性，同时还要为分析类型的属性配置相应该的分析任务，比如本例子中，我们通过分析任务定义各种O

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成过程就开始了。理想情况下，集成过程会根据多个基线和测试来验证代码。然后，它向提交者提供有关这些测试状态的反馈。如果基线检查和测试进展顺利，集成过程将生成并暂存部署更新软件的资产。这些资产包括编译的代码和容器映像。 持续集成可以通过执行以下操作更快地交付高质量的软件： 针对代码运行自动化测试，以便尽早检测到重大更改。

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该值为平均分布的理想情况下，表在各DN占用空间大小)。 maxratio numeric(4,3) 单DN表大小最大值占比（表在各DN占用空间的最大值/totalsize）。 minratio numeric(4,3) 单DN表大小最小值占比（表在各DN占用空间的最小值/totalsize）。

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更改以下内容以调整Tez的资源。 设置hive.tez.container.size = {与YARN容器相同的大小} 将hive.tez.container.size设置为与YARN容器大小“yarn.scheduler.minimum-allocation-mb”相同或更小的值（例如设置

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numeric 表的总大小，单位Byte。 avgsize numeric(1000,0) 表大小平均值（totalsize/DN个数，该值为平均分布的理想情况下，表在各DN占用空间大小）。 maxratio numeric(10,3) 单DN表大小最大值占比（表在各DN占用空间的最大值/avgsize）。

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numeric 表的总大小，单位Byte。 avgsize numeric(1000,0) 表大小平均值(totalsize/DN个数，该值为平均分布的理想情况下，表在各DN占用空间大小)。 maxratio numeric(4,3) 单DN表大小最大值占比（表在各DN占用空间的最大值/totalsize）。

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timeout及EOF报错是两种常见的因为网络原因导致请求失败的场景，通常是由于网络波动等原因导致；常见的定位思路包括： 通过ping桶 域名 （bucketName.endpoint）判断本地到指定访问的桶域名之间的网络是否不通；如果不通优先排查本地网络问题。 如果问题出现概率较大，且域名可以ping通的情况下

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