vCPU，本地集群30 vCPU 该用户于2023/06/15 09:00:00注销所有集群 则在该时间段，用户产生的费用将以按需计费模式进行扣费，具体费用的计算方法如下表所示。 计费时间段 计费时长（小时） 计入按需计费的集群接入规格（vCPU） 规格单价（元/vCPU/小时） 费用（元） 2023/06/15

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套餐包于2023/08/16 23:59:59到期 则在该时间段，用户产生的费用将以包年/包月模式进行预先扣费，且该预付费用不随注销集群等操作而变化。具体费用的计算方法如下表所示。 计费时间段 计费时长（月） 计入包月计费的集群接入规格（vCPU） 规格单价（元/10vCPU/月） 费用（元） 2023/07/16

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Pod扩缩数量，并保持负载伸缩的稳定性。 图1 FederatedHPA工作原理 如何计算指标数据？ 指标数据分为系统指标与自定义指标，计算方法如下： 系统指标 主要包括CPU利用率和内存利用率两个指标，系统指标的查询与监控依赖Metrics API。例如，您希望控制工作负载对C

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专属计算资源池的内存分配率是如何计算的？ 在“资源使用详情”区域内，内存分配率统计了当前系统的真实情况，包括部分系统管理内存。各项指标的计算方法如下。 总量：可用内存容量，指所有DeC物理 服务器 上的物理内存容量总和。内存总量数值为“分配给DeC物理服务器的总内存容量”减去“物理服

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在某租户中同时启动两条流水线X、Y的执行，其中， 流水线X的子任务为：代码检查任务a、部署应用c。 流水线Y的子任务为：代码检查任务a、b，且a、b并行执行。 并发数计算方法分析 代码检查：任务a在两条流水线中同时执行，占用2个代码检查并发；同时b也在执行，占用1个代码检查并发；因此合计占用3个代码检查并发。

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类型可划分为不同问题。OptVerse服务提供线性规划和混合整数线性规划问题的求解服务，详见：数学规划求解器。 数值计算求解器：通过数值计算方法，高效求解CAE仿真底层的数学问题。OptVerse服务提供线性方程组的直接法和迭代法及预处理求解、非线性方程组的迭代求解、矩阵的特征值

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数值计算求解器 数值计算求解器基于各种数值计算方法，高效求解CAE（Computer Aided Engineering）仿真底层的数学问题。目前提供线性方程组的直接法和迭代法&预处理求解、非线性方程组的迭代求解、矩阵的特征值求解、方程组智能（AI）加速求解以及基于云HPC的高性能计算服务。

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为：45秒、12秒。 流水线Y的子任务为：执行shell命令任务c、构建任务d。任务执行耗时分别为：30秒、86秒。 资源型任务执行时长计算方法分析 代码检查任务a、构建任务d均不消耗流水线服务的执行资源，不计入资源型任务执行时长。 执行shell命令任务b、c消耗流水线服务的执行资源，计入资源型任务执行时长。

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数值计算求解器 数值计算求解器 数值计算求解器基于各种数值计算方法，高效求解CAE（Computer Aided Engineering）仿真底层的数学问题。目前提供线性方程组的直接法和迭代法&预处理求解、非线性方程组的迭代求解、矩阵的特征值求解、方程组智能（AI）加速求解以及基于云HPC的高性能计算服务。

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才能处理一个新的连接。如果队列太长，很可能导致客户端超时； 所有线程都在忙碌是指，工作线程达到线程池总线程数，在大量建立连接时，总线程数计算方法：threadpool_size*(threadpool_oversubscribe+1)) 解决方案 对于存在大量新建连接，建议调大t

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en。 最小长度：1 最大长度：32768 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 method 是 String 差异计算方法： RMS D、EMD。 枚举值： RMSD EMD file 是 DrugFile object 配体文件。 ref_file 是 DrugFile

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percent_rank percent_rank函数为窗口的ORDER BY子句所指定列中值的返回值，但以介于0和1之间的小数形式表示，计算方法为 (分组内当前行的RANK值-1)/(分组内总行数-1)。 使用限制 窗口函数的使用限制如下： 窗口函数只能出现在select语句中。

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percent_rank percent_rank函数为窗口的ORDER BY子句所指定列中值的返回值，但以介于0和1之间的小数形式表示，计算方法为 (分组内当前行的RANK值-1)/(分组内总行数-1)。 使用限制 窗口函数的使用限制如下： 窗口函数只能出现在select语句中。

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percent_rank percent_rank() DOUBLE 为窗口的ORDER BY子句所指定列中值的返回秩，但以介于0和1之间的小数形式表示，计算方法为 (RANK - 1)/(- 1)。 rank rank() INT 计算一个值在一组值中的排位。如果出现并列的情况，RANK函数会在排名序列中留出空位。

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异常检测应用场景相当广泛，包括了入侵检测，金融诈骗检测，传感器数据监控，医疗诊断和自然数据检测等。异常检测经典算法包括统计建模方法，基于距离计算方法，线性模型和非线性模型等。 我们采用一种基于随机森林的异常检测方法： One-pass算法，O(1)均摊时空复杂度。 随机森林结构仅构造

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percent_rank percent_rank() DOUBLE 为窗口的ORDER BY子句所指定列中值的返回秩，但以介于0和1之间的小数形式表示，计算方法为 (RANK - 1)/(- 1)。 rank rank() INT 计算一个值在一组值中的排位。如果出现并列的情况，RANK函数会在排名序列中留出空位。

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异常检测应用场景相当广泛，包括了入侵检测，金融诈骗检测，传感器数据监控，医疗诊断和自然数据检测等。异常检测经典算法包括统计建模方法，基于距离计算方法，线性模型和非线性模型等。 我们采用一种基于随机森林的异常检测方法： One-pass算法，O(1)均摊时空复杂度。 随机森林结构仅构造

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CMI（Composite Measure Indicator）的阈值。 执行命令cmi-method cmi-method，配置CMI计算方法。 执行命令display nqa results [ test-instance admin-name test-name ]，查看探

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只读：设置为只读后，页面上该字段只可读。 隐藏：设置为隐藏后，页面上该字段将不再显示。 计算类型：当前支持数值和日期计算。 计算方式：在下拉框中选择所需的计算方法。 当“计算类型”选择“数值”时，支持求和、平均值、最大值、最小值和乘积。参与计算的字段当前仅支持“数字输入框”。 在下拉框中选择计算公

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内存要求较高、数据量大的工作负载，例如关系数据库、NoSQL等场景。 通用入门型：通用入门型实例提供均衡的计算、存储以及网络配置，利用CPU积分机制保证基准性能，适合平时不会持续高压力使用CPU，但偶尔需要提高计算性能完成工作负载的场景，可用于轻量级Web服务器、开发、测试环境以及中低性能数据库等场景。

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假设单个磁盘大小为M，该磁盘上有n个Partition（P0,P1……Pn），并且其中第m个Partition的每秒写入数据流量为Q(Pm) MB/s（计算方法：所属Topic的数据流量除以Partition数）、数据保存时间为T(Pm)小时，那么单个磁盘必须满足： 根据吞吐量粗略计算，假设生产

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