应用场景 云游戏 云游戏作为游戏行业的热门发展方向，通过视频流化的方式面向玩家提供免下载，脱离手机性能的一种游戏服务方式，其本身包含了PC游戏的流化和移动游戏的流化。云手机 服务器 作为云端仿真手机可以发挥移动游戏指令同构的优势，在云端承载游戏应用。 图1 云游戏场景架构 架构说明：

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Kafka 多线程Consumer API 使用样例 功能介绍 在Kafka Consumer API使用样例基础上，实现了多线程并发消费，可根据Topic的Partition数目起相应个数的Consumer线程来对应消费消息。 下面代码片段在com.huawei.bigdata

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能否在函数代码中使用线程和进程？ 用户可使用编程语言和操作系统的功能，在函数中创建额外的线程和进程。 父主题： 配置函数

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对应自定义版本信息 适用所有服务器规格镜像ID： 24100120241105e001100a210000041c 录屏能力支撑，支持同时录制系统音频和麦克风音频 修复mesa多线程场景下，部分系统应用渲染异常的问题 修复《元梦之星》渲染问题 修复vulkan场景下，部分游戏显示异常的问题 修复《热血江湖》启动页卡住问题

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R设备、GPU云服务器信息，进行增、删、改、查相关操作。 集群管理 创建集群 查看集群详情 删除集群 应用管理 创建应用 查看应用详情 修改应用 删除应用 为应用添加云服务器 设备管理 查看设备详情 设备连接管理 监控设备 云服务器管理 购买云服务器 查看云服务器详情 添加应用 05

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能力可弹性伸缩的 云服务器 。 部署web环境 什么是E CS 创建容器应用基本流程 快速创建一个kubernetes集群 3分钟创建一个游戏类容器应用 3分钟创建一个游戏类容器应用 3分钟创建一个游戏类容器应用 3分钟创建一个游戏类容器应用 06 API 弹性云服务器 （Elastic

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快速卸载 1.如果您选择手动快速部署方式，可以选择登录华为云弹性云服务器控制台，删除您购买的游戏服务器即可完成卸载。 2.如果您选择一键快速部署方式，可参考以下步骤进行卸载。 解决方案部署成功后，登录 资源编排 服务 RFS ，进入“资源栈”，选择创建的资源栈名称，单击该方案堆栈后的“删除”。

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基于二代测序的基因突变检测 NGS流程简介 操作步骤 快速创建一个kubernetes集群 3分钟创建一个游戏类容器应用 3分钟创建一个游戏类容器应用 3分钟创建一个游戏类容器应用 3分钟创建一个游戏类容器应用 06 API EIHealth 提供API用于对平台资源进行操作和二次开发。 API文档

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疗数据存储在CloudPond上，实现快速医疗信息分析和检索。 在线游戏场景：在线游戏依赖于低时延给玩家带来更好的游戏体验。CloudPond允许游戏厂商将服务器部署在离最终客户更近的场所，为对时延要求苛刻的游戏场景提供更好的性能。 矿业场景：将CloudPond部署在大矿周围的

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转换逻辑模型为物理模型 功能介绍 转换逻辑模型为物理模型，转换成功则显示转换后的目标模型信息。 异常：目标模型信息的“id”等属性为null时，则需要调用《获取操作结果》接口查看具体报错信息：GET https://{endpoint}/v1/{project_id}/design/operation-results

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真实场景模拟：秒级千万并发能力，瞬间发起大量并发压力，可在一个测试模型里面模拟全网站高负载。 专业测试报告：提供按时延响应区间的统计，客观反映用户体验。 失败用户重试：多种表达式的自定义结果比对，未正常进入网站的可以重试。 图1 电商抢购测试 游戏高峰测试 游戏行业业务波峰波谷明显，具备弹性伸缩的能力，

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单击界面左下角的“异常检测模型测试”，弹出“异常检测模型测试”代码框，如图3所示。 “是否绘图”请选择“是”，可以通过绘图查看模型的测试验证效果。 图3 异常检测模型测试 单击“异常检测模型测试”代码框左侧的图标。等待模型测试完成。 模型测试打印结果示例，如图4所示。截图仅为模型测试打印结果的一部分，具体以实际打印结果为准。

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模型训练 硬盘故障检测模板会预置模型训练工程，无需关注，下面会提供端到端的操作流程，帮助用户快速熟悉模型训练界面操作。 单击菜单栏中的“模型训练”，进入模型训练首页。 可以看到预置的“hardisk_detect”模型训练工程，这是硬盘故障检测模板预置的模型训练工程，本次不使用。

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模型管理 模型管理简介 创建模型 模型推理

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测试模型 用测试数据测试模型的泛化能力。训练数据可以是带标签或者不带标签的数据，测试数据一定是带标签的数据，方便评估模型执行效果。 单击“训练模型”左下方的“测试模型”，新增“测试模型”内容。 参数配置均保持默认值。 单击“测试模型”代码框左侧的图标，进行模型评估。 模型测试效果会通过表格的形式在下方展示。

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训练模型 特征和算法确定后，可以开始训练模型。 训练模型 单击“模型选择”左下方的“训练模型”。 新增“训练模型”内容，如图1所示。 图1 训练模型 单击“训练模型”代码框左侧的图标，进行模型训练。 模型训练完成后，界面下方展示模型的评估效果。 第一列内容的含义如下所示： 0：标注为0的所有样本。可以理解为标签。

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模型管理 单击菜单栏中的“模型管理”，可在“模型管理”界面查看打包好的模型，如图1所示。 图1 模型管理 父主题： 使用模型训练服务快速训练算法模型

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发布模型 逻辑实体创建完成后，必须创建对应的物理实体，才可以发布逻辑模型。 操作步骤 在数据服务左侧导航，选择“工具箱>数据开发>数据建模”。 在左侧导航中，单击展开分层，选择一个分层。 在需要发布的逻辑实体对应的“操作”列下，单击>。 在“提示”对话框中单击“确认”。 在“确认”对话框中单击“确定”。

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模型训练 使用特征工程处理后生成的训练集进行模型训练。 创建联邦学习训练任务（简易编辑器） 单击简易编辑器界面右上角的“训练”。 进入“训练任务配置”界面，如图1所示。 图1 训练任务配置 参数说明，如表1所示。 表1 参数配置 区域 参数名称 参数描述 任务说明 任务名称 训练任务的名称。

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模型训练 导入SDK 选择数据 特征画像 模型选择 训练模型 测试模型 开发推理 归档模型 父主题： KPI异常检测学件服务

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模型管理 模型管理简介 创建模型包 编辑模型包 上架模型包至AI市场 发布推理服务 模型包完整性校验 父主题： 用户指南

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