Meta 获取所有支持的应用组件运行时类型 获取所有支持的应用资源规格 父主题： 应用管理（v2版本）

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当前空闲资源归属的企业项目。 标签 当前空闲资源的成本标签。 CPU使用率 基于采样比例下的CPU最大使用率。 CPU最小使用率 “参考历史时间范围”内的CPU最小使用率。 CPU最大使用率 “参考历史时间范围”内的CPU最大使用率。 CPU平均使用率 “参考历史时间范围”内的CPU平均使用率。

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PrefixWith的内容。 例如： 想把所有对docs（目录下的对象）的请求重定向到documents（目录下的对象），可以将Condition中的KeyPrefixEquals设置为docs，Redirect中的ReplaceKeyPrefixWith设置为documents。那么对于对象名称为"docs/a

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删除桶的网站配置 功能介绍 删除指定桶的网站配置信息。 要正确执行此操作，需要确保执行者有DeleteBucketWebsite权限。默认情况下只有桶的所有者可以执行此操作，也可以通过设置桶策略或用户策略授权给其他用户。 请求消息样式 1 2 3 4 DELETE /?website

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</WebsiteConfiguration> 响应消息头 该请求的响应消息使用公共消息头，具体请参考表1。 响应消息元素 在此请求返回的响应消息体中包含的配置元素与设置桶的网站配置请求的请求消息元素一致，见请求消息元素。 错误响应消息 此请求可能的特殊错误如下表1描述。 表1 特殊错误 错误码 描述

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Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型，通过调整模型的参数，使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。 与从头开始训练模型相比，监督式微调能够充分利用预训练模型的知识和特征表示，从而加速训练过程并提高模型的性能。 训练阶段下有不同的训练策略，分为全参

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PO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 SFT监督式微调(Self-training Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型，通过调整模型的参数，使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。 与从头开始

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优化器 查询重写 路径生成 计划生成 Analyze utile接口

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优化后的小分子在满足强约束条件的基础上，会根据满足弱约束条件的权重总和以及与参考小分子的相似度来打分并进行排序。在初始化权重的基础上，每个约束所占的权重，会在每一轮的分子优化迭代中，根据所满足的约束来进行动态调整。比如说约束条件1，在分子优化迭代中比较容易满足，那么该条件的权重会降低，如果不容易满足，该条件的权重会升高。

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容量优化 在客户的运维工作中，为了保证业务可以持续运转不间断，需要提前识别高负载风险实例并提前做出应对措施。容量优化可以根据用户输入的安全阈值帮助客户快速识别风险实例并给出优化建议。 使用场景 当用户期望能预测资源的负载情况，识别出高负载资源时，可以使用该功能进行辅助预测。 限制与约束

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Mongo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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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 您可以通过 云监控服务 监控资源的使用情况，识别空闲资源，寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源，然后采取针对性的优化措施。 通过CES查看 GaussDB (for

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Redis资源闲置情况，及时删除闲置的实例。 如果您的业务对性能稳定性要求较低，可以考虑购买通用型规格实例，以此来降低您的成本。例如通用型4U24GB的规格相比较于独享型的4U24GB的规格，每月可降低约30%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。

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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 您可以通过云监控服务监控资源的使用情况，识别空闲资源，寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源，然后采取针对性的优化措施。 通过CES

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优化Selinux SUSE操作系统无selinux配置文件，跳过该项配置。 执行以下命令，在vi编辑器中打开“/etc/selinux/config”。 vi /etc/selinux/config 按“i”进入编辑模式，修改SELINUX=disabled。 修改完成后，按“

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数据优化 根据统计结果，双方可能会发现存在以下两个问题： 碰撞后的数据总数比较小。 碰撞后的数据分布不太均衡，负样本的比例过高。 这种情况下双方可以重复2-5的步骤更新自己提供的数据，多次执行样本分布统计直至达到比较满意的碰撞结果和分布结果。 至此联邦建模的数据准备阶段完成，接下来就是使用准备好的数据进行联邦建模。

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成本优化 为什么长时间没有EIP、ELB、EVS的资源优化建议？

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设置不在白名单中的参数，参数取值不合法，或hint语法错误时，不会影响查询执行的正确性。使用explain(verbose on)执行可以看到hint解析错误的报错提示。 GUC参数的hint只在最外层查询生效，子查询内的GUC参数hint不生效。 视图定义内的GUC参数hint不生效。

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优化与支持服务的优势？ 经验丰富的 数据仓库 服务团队：华为基于在各行各业深入的合作和项目经验中，已然组建了一个拥有丰富行业数据仓库应用经验的专家团队，团队规模300+。从样例代码开发，到数据仓库性能调优指导，到服务例行维护，到全周期保障重要节假日重保。 高效便利的自研工具：集多种能

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设置不在白名单中的参数，参数取值不合法，或hint语法错误时，不会影响查询执行的正确性。使用explain(verbose on)执行可以看到hint解析错误的报错提示。 GUC参数的hint只在最外层查询生效，子查询内的GUC参数hint不生效。 视图定义内的GUC参数hint不生效。

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