运行越来越多的CPU资源来提供充足算力。采用按需实例会在成本可控上遇到较大挑战。 竞享实例的应用 客户通过使用竞享实例来降低用云成本，并在预算范围内尽可能的扩大集群规模，提升业务效率。客户要面对的最大挑战是一定概率的实例终止情况，通过保留一定量的按需实例作为竞享实例的BackUP

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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方法追踪 方法追踪是对某个类的某个方法进行动态埋点，当这个类的方法被调用时，APM采集探针会按照您配置的方法追踪规则对方法的调用数据进行采集，并将调用数据展现在调用链页面中。方法追踪主要用来帮助应用的开发人员在线定位方法级性能问题。 APM对三方开源组件发布的API进行埋点，但没

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返回值 类型 说明 WienerChainNode WienerChainNode对象。 获取交易ID 交易ID作为交易的标识，是交易哈希的十六进制字符串形式。以下获得交易ID的方法是通过计算交易哈希，然后转化为十六进制字符串获得的。 调用方法 public String getTxId(Transaction

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必填参数，已初始化过的Gateway客户端。 chainID string 链名称。 consenterName string 共识节点名称，如“node-0.organization”。 生成当前时间戳 根据节点名称，获取需要发送交易的节点对象。所有消息发送前，都必须调用该方法，获取发送

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64bit位版本。由于压测工具需要安装额外的编译工具，建议E CS 绑定弹性IP。 测试工具 表1 测试工具 工具名称 描述及下载方式 版本号 Sysbench Sysbench是一款基于LuaJIT的，模块化多线程基准测试工具，常用于数据库基准测试。通过内置的数据库测试模型，采用多线程并发操作来评估数据库的性能，请单击此处了解Sysbench更多详情。

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单击“添加”，在打开的页面中配置HTTPS参数，如图1所示。 图1 配置HTTPS证书 将获取的证书文件、私钥文件以文本工具打开，并将证书内容和私钥内容复制到对应的文本框中。不同机构颁布的证书，存在如下差异： 若证书是Root CA机构颁发的，则证书是一份完整的证书，复制该证书内容即可。

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pointsGetReq); 方法功能： 点位读取回调，用于网关处理点位读取请求。 表4 参数说明 名称 类型 描述 requestId string 用于唯一标识某次请求的请求ID pointsGetReq PointsGetReq 点位读取请求的对象，该对象结构见下表 @return

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测试方法 总体流程 创建 弹性云服务器 ECS和 数据仓库 GaussDB(DWS) 构建TPC-H&TPC-DS使用数据 建表与数据导入 执行查询与结果收集

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TPC-C是专门针对联机交易处理系统（OLTP系统）的规范，一般情况下我们也把这类系统称为业务处理系统。几乎所有在OLTP市场提供软硬平台的国外主流厂商都发布了相应的TPC-C测试结果，随着计算机技术的不断发展，这些测试结果也在不断刷新。 测试环境 JDK：建议使用1.8及以上版本。 Ant：建议使用apache-ant-1

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YCSB是一款广泛使用的数据库性能测试工具，具体使用方法请参见YCSB。 测试指标 OPS：Operation Per Second，数据库每秒执行的操作数。 测试步骤 配置workload文件。 按照表2 测试模型所示的业务模型，配置workload中的“readproportio

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在打开的Extract Method对话框中，提供新方法的名称和可见性修饰符，并从选择范围中选择变量作为方法参数。 单击Refactor以应用重构。 示例 例如，让我们将包含println语句的for循环提取到一个新的printText方法中，其中text和n作为方法的参数。 重构前

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根据步骤3可知，图中被检查的设备正在对另一个IP地址发送数十个UDP长度为1460Byte的数据包，明显超出正常业务数据包的范畴，说明该设备正在被利用为UDP反射攻击的“放大器”对外攻击。 通过步骤b可知，图中设备UDP连接次数每秒高达5万次以上，说明图中设备所提供的服务被攻击者利用实施

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SYS灯变红的排查方法 问题描述 SYS灯变红。 可能原因 接口使用了非华为的光模块。 解决方法 执行如下命令查看是否有相关告警。 存在类似如下告警，表示接口使用了非华为的光模块。 <sysname> display alarm all Warning 2022-07-01 20:06:57

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确定发布 调整阈值 训练好的模型可以通过调整阈值，影响机器人直接回答的准确率。阈值越高，机器人越严谨，对用户问的泛化能力越弱，识别准确率越高；阈值越低，机器人越开放，对用户问的泛化能力越强，识别准确率越低。 针对历史版本的模型，可以根据当前模型调节直接返回答案的阈值。 在“模型管理”

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Loader的服务端，主要功能包括：处理客户端操作请求、管理连接器和元数据、提交MapReduce作业和监控MapReduce作业状态等。 REST API 实现RESTful（HTTP + JSON）接口，处理来自客户端的操作请求。 Job Scheduler 简单的作业调度模块，支持周期性的执行Loader作业。

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校验模板失败，表头填写错误。 请填写正确的表头。 校验模板失败，表头无效。 请检查是否修改了模板中非自定义的表头。 存在未记录在Domain Sheet的 域名 。 请将导入文件中的Application Sheet和MQ Sheet出现的域名填入Domain Sheet中。 导入文件格式错误。

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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使用自动学习实现零代码AI开发 自动学习简介 使用自动学习实现图像分类 使用自动学习实现物体检测 使用自动学习实现预测分析 使用自动学习实现声音分类 使用自动学习实现文本分类 使用窍门

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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Reduce（化简）函数，用来保证所有映射的键值对共享相同的键组。 图1 分布式批处理引擎 MapReduce是用于并行处理大数据集的软件框架。MapReduce的根源是函数性编

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数据清洗：数据清洗是指对数据进行去噪、纠错或补全的过程。 数据清洗是在数据校验的基础上，对数据进行一致性检查，处理一些无效值。例如在深度学习领域，可以根据用户输入的正样本和负样本，对数据进行清洗，保留用户想要的类别，去除用户不想要的类别。 数据选择：数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。 数据可以通

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