、排版、内容等维度进行优化和改进。 单击“执行优化”，系统将对提示语模板进行首次优化。 单击“重新优化”，系统将对提示语模板进行多轮优化。 提示语内容优化达到需要结果后，单击“采纳”可将最终优化的提示语内容一键覆盖至提示语内容中；单击“复制”可复制最终优化的提示语内容，用户可自行根据需要使用。

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合并CBO优化 操作场景 Spark SQL默认支持基于规则的优化，但仅仅基于规则优化不能保证Spark选择合适的查询计划。CBO（Cost-Bsed Optimizer）是一种为SQL智能选择查询计划的技术。通过配置开启CBO后，CBO优化器可以基于表和列的统计信息，进行一系列的估算，最终选择出合适的查询计划。

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动、修改UUID等。 准备工作 将待优化的Linux镜像创建为 弹性云服务器 ，并开机登录。 确认是否需要优化私有镜像。 具体操作请参见确认是否需要优化私有镜像。 请根据虚拟化类型选择对应的优化操作，不同的虚拟化类型优化过程略有不同。 私有镜像优化过程 为了成功安装原生的XEN和KV

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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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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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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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优化与提升 ModelArts开发支持服务 数据库开发支持服务 AI使能优化服务与提升服务 大数据优化与提升服务 应用现代化服务 物联网优化与提升服务 存储安全优化与提升服务

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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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靶点优化 靶点优化基于分子动力学模拟和结构聚类，实现靶点结构优化 单击“靶点优化”功能卡片，进入配置页面。 配置靶点文件和相关参数信息。 靶点文件：支持PDB格式文件，文件大小不能超过10M。若文件中含有多个受体，默认只处理第一个。 靶点预处理： 去配体：提交任务时系统会自动删除配体。

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优化过程（Windows） 云服务器 的正常运行依赖于XEN Guest OS driver（PV driver）和KVM Guest OS driver（virtio驱动），为了同时支持XEN虚拟化和KVM虚拟化，以及提升云 服务器 网络性能，需要确保镜像安装了PV driver和virtio驱动。

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内存优化型 内存优化型实例类型总览 内存优化型云服务器擅长应对大型内存数据集和高网络场景。适用于内存要求高，数据量大并且数据访问量大，同时要求快速的数据交换和处理。例如广告精准营销、电商、车联网等大数据分析场景。 该类型弹性云服务器默认开启超线程，每个vCPU对应一个底层超线程HT（Hyper-Threading）。

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使用高性能磁盘、多级多卡训练场景下通信优化等。 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，PyTo

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查询结果汇聚在一起。 top_io_num 否 Integer 期望查询数据库进程下TOP IO线程数（默认值为20）。接口返回TOP IO线程与会话信息关联后的结果，数量最大不超过该值。 sort_condition 否 String TOP IO排序条件。 枚举值： read

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性能优化类 MRS 集群是否支持重装系统？ MRS集群是否支持切换操作系统？ 如何提高集群Core节点的资源使用率？ 如何关闭防火墙服务？

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优化集群性能 写入性能优化 查询性能优化

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其他相关参数优化 开启上述导入性能增强的优化后，索引merge任务会相应增加，可以通过调整如下配置降低merge任务开销对导入性能的影响： 通过指定配置项“index.merge.scheduler.max_thread_count”，增加shard的合并线程数，减少合并对数据导入的限流。默认为4，建议设置为8。

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文档插入Elasticsearch的流程 写入性能优化 基于Elasticsearch的数据写入流程分析，有以下几种性能优化方案。 表1 写入性能优化 序号 优化方案 方案说明 1 使用SSD盘或升级集群配置 使用SSD盘可以大幅提升数据写入与merge操作的速度，对应到 CSS 服务，建议选择“超高IO型”存储，或者超高IO型主机。

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Segment的方式进行查询。 图2 Elasticsearch的索引组成 查询性能优化 基于Elasticsearch的数据查询流程分析，有以下几种性能优化方案。 表1 查询性能优化 序号 优化方案 方案说明 1 通过_routing减少检索扫描的分片数 在数据入库时指定rou

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、内存、磁盘IO、网络IO四种资源利用最大化。所有调优手段都是围绕资源使用开展的。所谓资源利用最大化是指SQL语句尽量高效，节省资源开销，以最小的代价实现最大的效益。比如做典型点查询的时候，可以用seqscan+filter（即读取每一条元组和点查询条件进行匹配）实现，也可以通过

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要启动聚合算法优化，在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 表1 参数介绍 参数 描述 默认值 spark.sql.codegen.aggregate.map.twolevel.enabled 是否开启聚合算法优化： true：开启 false：不开启

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基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间，而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明：控制基因查询优化的使用。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。

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