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高风险地区详细名单
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中国移动物联网卡 省份 城市 福建 龙岩、安溪、南靖 广东 茂名、饶平 广西 宾阳、陆川 海南 东方、 儋州 河北 丰宁 河南 上蔡 湖北 孝昌、仙桃 湖南 双峰 辽宁 鞍山 内蒙古 全境 江西 余干 四川 德阳 西藏 全境 新疆 全境 云南 普洱、西双版纳、沧临、德宏、红河、文山 表2
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优化器
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容量优化
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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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成本优化
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成本优化
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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 通过CES查看GeminiDB Mongo监控指标，例如CPU、内存、磁盘的使用率，如果当前配置过高，可以通过规格变更降低配置。 监控GeminiDB Mongo资源闲置情况，及时删除闲置的实例。
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成本优化
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分子优化
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对接引擎类型：DSDP、AutoDock Vina。 单击“下一步”，进入优化设置页面。 图7 优化设置页面（1） 图8 优化设置页面（2） 单击“提交”。 查看运行结果 可以以列表的形式查看分子优化的作业，单击左上角“下载”，下载分子优化的结果或者分子3D构象。如果分子设置了靶点，可以下载小分子
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成本优化
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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 通过CES查看GeminiDB Redis监控指标，例如CPU、内存、磁盘的使用率，如果当前配置过高，可以通过规格变更降低配置。 监控GeminiDB Redis资源闲置情况，及时删除闲置的实例。
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成本优化
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数据优化
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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
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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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算法优化
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资源优化
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优化类
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DDL优化
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DDL优化
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成本优化
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成本优化
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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 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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设计优化
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HIVE优化
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解析，之后生成执行计划，并对执行计划进行优化，最后提交任务给YARN去执行。所以Hive的调优分为以下几个部分： 接入层：主要包括用户的连接性能，如网络速度、认证、连接并发数。 HiveServer：以SQL的优化为主，执行计划是SQL优化的主要手段，通过接口查看Hive对整个S
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成本优化
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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 通过CES查看RDS监控指标，例如CPU、内存、磁盘的使用率，如果当前配置过高，可以通过规格变更降低配置。 监控RDS资源闲置情况，及时删除闲置的实例。 如果您的业
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