成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 通过CES查看DRS监控指标，及时修复失败任务、删除闲置的任务。 如果您的业务对性能稳定性要求较低，可以考虑购买较小规格的任务，以此来降低您的成本。 计费模式优化 不

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降低您的成本。 计费模式优化 不同类型的业务对资源使用周期有不同的要求，为每一类业务确定合适的计费模式，灵活组合以达到最优效果。 针对长期稳定的成熟业务，使用包年/包月计费模式。 针对不能中断的短期、突增或不可预测的业务，使用按需计费模式。 监控实例生命周期，对即将到期的包周期资源进行及时续费。

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考对应组件的调优。本文档重点讨论上述的1，2，3部分的性能调优的内容，并结合MapReduce/Spark的进行调优说明。 批处理业务 批处理主要特点是耗时时间长，消耗的资源比较多，主要的调优和设计推荐如下： 尽量使用ORC File， 配上合适的压缩算法， 主要可选的压缩算法为

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设计优化 PERF05-01 设计优化 父主题： PERF05 性能优化

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Cassandra资源闲置情况，及时删除闲置的实例。 计费模式优化 不同类型的业务对资源使用周期有不同的要求，为每一类业务确定合适的计费模式，灵活组合以达到最优效果。 针对长期稳定的成熟业务，使用包年/包月计费模式。 针对不能中断的短期、突增或不可预测的业务，使用按需计费模式。 监控实例生命周期，对即将到期的包周期资源进行及时续费。

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Influx资源闲置情况，及时删除闲置的实例。 计费模式优化 不同类型的业务对资源使用周期有不同的要求，为每一类业务确定合适的计费模式，灵活组合以达到最优效果。 针对长期稳定的成熟业务，使用包年/包月计费模式。 针对不能中断的短期、突增或不可预测的业务，使用按需计费模式。 监控实例生命周期，对即将到期的包周期资源进行及时续费。

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资源优化 概述 支持的区域范围 E CS 的空闲资源优化 EVS、EIP和ELB的闲置资源优化 资源优化建议的计算规则 父主题： 成本优化

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创建监测任务时填写的目标网址。 扫描模式 扫描模式分为“极速策略”、“标准策略”和“深度策略”，建议选择“深度策略”模式。 上一次扫描时间 最近一次扫描的时间。 最近一次扫描情况 最近一次扫描任务的信息，包括得分和各等级的漏洞数量。单击分数或者“查看详情”，进入“扫描详情”界面查看扫描概况。 父主题：

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如何监测断网和重连？ 可通过onConnectionChangedNotify回调。 父主题： SDK使用

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互联网暴露面风险监测 创建评估任务 查看风险端口 父主题： 用户指南

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AI使能服务优化与提升服务怎么收费的？ AI使能服务优化与提升服务属于按需计费，且为一次性计费产品。 父主题： 关于服务购买

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到支持，并获得一个固化的流程框架来衡量成本优化活动的成果。 简单的成本优化量化目标/成果就是报告成本节省优化的费用， 例如，您可以建立报告，在不牺牲质量或产出的情况下，给公司或者组织带来多少成本的节省。 此外优化的量化目标也可以包含效率的提升，例如，从传统IT架构向容器化，Ser

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当前开源Spark在跨源查询时，只能对简单的filter进行下推，因此造成大量不必要的数据传输，影响SQL引擎性能。针对下推能力进行增强，当前对aggregate、复杂projection、复杂predicate均可以下推到数据源，尽量减少不必要数据的传输，提升查询性能。 目前仅支持JDBC数据源的查询下推，支

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场景一：按需转包年包月的成本优化评估 成本中心提供ECS，EVS，RDS产品的按需转1个月或1年包年包月商品的成本优化评估。 查看优化评估的入口 成本中心的“成本优化 > 包年包月建议”页面，具体操作请参见包年包月。 查看建议购买时长为1个月的按需资源 设置“购买时长”为“1个月

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可优化的节点系统参数列表 CCE提供默认的节点系统参数在某些用户场景下可能出现性能瓶颈，因此用户可对部分节点系统参数进行自定义优化，节点系统参数如可优化的节点系统参数列表所示。 修改节点系统参数具有一定的风险，需要您对Linux命令和Linux系统知识具有较高程度的了解，避免误操作引起节点故障。

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软件业务流开发过程中，需要考虑性能优化（内存使用，数据传输，高性能算子选择等），高性能软件编程建议请参考《高性能应用编程用户手册》。 父主题： 软件代码开发

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搜索优化功能 启用百度主动推送操作指导 在百度站长平台验证网站操作指导 在百度站长平台获取秘钥操作指导 启用百度自动推送操作指导 启用网站sitemap操作指导 临时关闭网站操作指导 启用404页面操作指导 启用Nofollow操作指导 启用301重定向操作指导 启用网站html静态化操作指导

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贝叶斯优化(SMAC) 贝叶斯优化假设超参和目标函数存在一个函数关系。基于已搜索超参的评估值，通过高斯过程回归来估计其他搜索点处目标函数值的均值和方差。根据均值和方差构造采集函数（Acquisition Function），下一个搜索点为采集函数的极大值点。相比网格搜索，贝叶斯优

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Minimization：能量最小化的步数，范围支持0<步数≤50000，默认是10000步。 NVT：等温等体步骤模拟的时长，范围支持0<时长≤1000ps，默认是200ps。 NPT：等压等温步骤模拟的时长，范围支持0<时长≤1000ps，默认是500ps。 MD：平衡步骤模拟的时长，范围支持0<时长≤50ns，默认是50ns。

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场景下通信优化等。 融合多个算子的逻辑为单算子，从而减少算子下发的数量，请参见NPU融合算子API和亲和优化器。常用的优化方法为使用Ascend自带的优化后的融合算子、算子二进制优化（详见性能调优五板斧）或者开发者自己开发自定义融合算子。此外，PyTorch同语义代码的执行时间有

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分子优化（MO） 新建分子优化任务接口 查询分子优化任务 父主题： API（AI辅助药物设计）

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