策略和管理运维方式。 在计算机科学经典的算法中，人们通常使用分治法（Divide and Conquer）解决场景和规模较大的问题。其基本思想就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题

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策略和管理运维方式。 在计算机科学经典的算法中，人们通常使用分治法（Divide and Conquer）解决场景和规模较大的问题。其基本思想就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题

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“梯度提升树分类”节点用于生成二分类模型，是一种基于决策树的迭代分类算法。该算法采用迭代的思想不断地构建决策树模型，每棵树都是通过梯度优化损失函数而构建，从而达到从基准值到目标值的逼近。算法思想可简单理解成：后一次模型都是针对前一次模型预测出错的情况进行修正，模型随着迭代不断地改进，从而获得比较好的预测效果。

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策略和管理运维方式。 在计算机科学经典的算法中，人们通常使用分治法（Divide and Conquer）解决场景和规模较大的问题。其基本思想就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题

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策略和管理运维方式。 在计算机科学经典的算法中，人们通常使用分治法（Divide and Conquer）解决场景和规模较大的问题。其基本思想就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题

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Tez和MapReduce间的关系 Tez采用了DAG来组织MapReduce任务（DAG中一个节点就是一个RDD，边表示对RDD的操作）。它的核心思想是把将Map任务和Reduce任务进一步拆分，Map任务拆分为Input-Processor-Sort-Merge-Output，Redu

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车间。 管理者可以不离开办公室就能够掌握实时车间生产信息, 通过可视化生产管理看板，随时查询生产车间的生产数据。 传递现场的生产信息，统一思想。杜绝现场管理中的漏洞。 绩效考核的公平化、透明化，激励先进、督促后进。 保证生产现场作业秩序，提升和树立良好的企业形象。 应用场景 ME

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MapReduce是Hadoop的核心，是Google提出的一个软件架构，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念“Map（映射）”和“Reduce（化简）”及其主要思想，均取自于函数式编程语言及矢量编程语言。 当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Re

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、暴力破解七大IAM高危场景实现了异常行为的智能检测。 挖掘数据特性，创新算法架构 在算法方面，分析DNS 域名 格式特点，创新的结合BERT思想构造三通道CNN模型，相比传统直接将域名输入到神经网络的方法具有更好的检测效果，在业界内较先采用。 多模型协同检测，准确识别威胁 威胁检测

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PersonalRank算法 概述 PersonalRank算法又称Personalized PageRank算法。该算法继承了经典PageRank算法的思想，利用图链接结构来递归计算各节点的重要性。与PageRank算法不同的是，为了保证随机行走中各节点的访问概率能够反映出用户的偏好，Pers

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内部节点运行于安全内网中，与外网隔离。 数据库集群高可用 集群高可用(HA)是指数据库实践Write Ahead Logging(WAL)思想，通过各组件的主备数据同步、倒换、重建等机制，使得数据库实例具备故障恢复及自愈的能力，保证数据库遭遇Crash后数据的可靠性和完整性，最终实现集群对外业务连续性的过程。

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方案架构 本方案为了使城市数字孪生平台建立良好的运行服务和支撑云环境，面向各部门提供统一稳定的城市数字孪生服务，本方案架构采用云环境服务架构思想，基于华为云KooMap 云地图服务 、云数据库服务、 GPU加速云服务器 及H CS /HCSO等，结合超图时空数据融合服务、超图数字孪生门户、超图

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数据并行导入 实现原理 数据并行导入（加载）的核心思想是充分利用所有节点的计算能力和I/O能力以达到最大的导入速度。DWS的数据并行导入实现了对指定格式（支持CSV/TEXT格式）的外部数据高速、并行入库。 所谓高速、并行入库是和传统的使用INSERT语句逐条插入的方式相比较。并行导入过程中：

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产品架构 DME产品架构如图2所示，为满足工业软件对数据管理引擎整体技术要求高、业务需求复杂等诉求，华为云以“万物皆模型，一切皆数据”的架构设计思想，基于华为内部支撑华为工业应用的通用数据管理基础，构建了数据模型驱动和元数据驱动多租的数据模型驱动引擎DME。 图2 数据模型驱动引擎架构

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根据输入参数，执行personalrank算法。 PersonalRank算法又称Personalized PageRank算法。该算法继承了经典PageRank算法的思想，利用图链接结构来递归计算各节点的重要性。与PageRank算法不同的是，为了保证随机行走中各节点的访问概率能够反映出用户的偏好，Pers

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危场景实现了异常行为的智能检测。可有效对化整为零低频次的分布式暴破攻击行为进行成功捕获。 捕获僵尸网络木马 威胁检测服务 创新的结合BERT思想将DNS分成Bigram、Segment、Position三个Channel，构造三通道CNN模型，对已知/未知DGA和隧道域名、扫描行为、挖矿行为进行检测。模型可对Linux

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在不断变化和演进，类别数目极有可能发生变化， DLI 服务提供一种能够应对此类场景，无需提前设定聚类数目，并且低延时的在线聚类算法。 算法大致思想为：定义一种距离函数，两两数据点之间如果距离小于某个阈值，则他们属于同一个类别。若某数据点和多个类别中心点的距离都小于这个阈值，则多个类别

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在不断变化和演进，类别数目极有可能发生变化，DLI服务提供一种能够应对此类场景，无需提前设定聚类数目，并且低延时的在线聚类算法。 算法大致思想为：定义一种距离函数，两两数据点之间如果距离小于某个阈值，则他们属于同一个类别。若某数据点和多个类别中心点的距离都小于这个阈值，则多个类别

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缝地将更改的应用同步到应用程序运行环境。 而结合Kubernetes生态中的声明式API、Controller Loop可以更好得实现这一思想，该系统从一开始就遵循声明性规范以及最终一致性和收敛性的原则。 约束限制 为非华为云集群启用配置管理能力前，请确保集群能够拉取公网镜像。 GitOps实现方式

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熔断 熔断规则借鉴了Resilience4j的思想，作用在服务端，其原理为： 达到指定failureRateThreshold错误率或者slowCallRateThreshold慢请求率时进行熔断，返回响应码429，慢请求通过SlowCallDurationThreshold定义

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熔断 熔断规则借鉴了Resilience4j的思想，作用在服务端，其原理为： 达到指定failureRateThreshold错误率或者slowCallRateThreshold慢请求率时进行熔断，返回响应码429，慢请求通过SlowCallDurationThreshold定义

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