性能测试数据 不同业务模型和实例规格下，针对弱一致性，预置1000万行数据量，测试的OPS*数据（表格中黑色字体），详见表1中加粗内容。 表1 测试数据 实例规格 4U16GB 8U32GB 16U64GB 32U128GB 业务模型编号 s1 35263 69490 75332

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Ant8裸金属本地盘实现软RAID5的解决方案 NPU Snt9B集合通信算子单机多卡性能测试指导 NPU Snt9B集合通信算子多机多卡性能测试指导 NPU Snt9B RoCE网卡带宽测试指导方案 NPU Snt9B如何快速使用Container-NPU模式 关闭和开启RoCE网卡网口

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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测试实例性能 使用memtier_benchmark测试Redis性能 使用redis-benchmark测试Redis性能 redis-benchmark与memtier_benchmark的差异 Redis性能测试数据参考

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测试实例性能 测试4.8.0版本RocketMQ实例性能 测试5.x版本RocketMQ实例性能

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使用模型 用训练好的模型预测测试集中的某个图片属于什么类别，先显示这个图片，命令如下。 1 2 3 # display a test image plt.figure() plt.imshow(test_images[9]) 图1 显示用以测试的图片 查看预测结果，命令如下。 1

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测试结果 通过采用16线程并行查询，其中的17条query的性能得到明显提升，查询速度平均提升10倍以上。TPCH性能测试结果如下图所示。 图1 测试结果 父主题： 性能测试

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应用提供性能测试的服务。服务支持快速模拟大规模并发用户的业务高峰场景，可以很好的支持报文内容和时序自定义、多事务组合的复杂场景测试，测试完成后会为您提供专业的测试报告呈现您的服务质量。 通过性能测试服务，希望将性能压测本身的工作持续简化，将更多的精力回归到关注业务和性能问题本身，

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SDRS性能测试 SAP应用层性能测试 HammerDB性能测试 父主题： 华为云SAP SDRS容灾最佳实践

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HammerDB性能测试 HammerDB是一款开源的图形化据库负载测试和基准测试工具，可以测试任意操作系统上运行的多种数据库系统，目前有Windows和Linux版本。HammerDB支持自动化、多线程和可扩展的动态脚本。您可以使用HammerDB创建一个测试schema，加载数据，并针对OLTP（online

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动采集截屏和性能指标数据，实时展示在软件界面。 在软件界面单击“停止测试”按钮，即可停止测试。在弹出的保存提示窗中点“保存”，软件将提示“保存成功”，此次测试数据即被保存并可继续分析诊断结果。 注：如果单击“不保存”，软件界面将清空该次测试数据。 分析诊断结果 测试完成后，在软件

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性能测试数据 不同测试模型下，不同规格且预置相当数据量，测试的OPS*数据（表格中黑色字体），详见表1 测试数据中加粗内容。 表1 测试数据 节点规格 4U16GB 8U32GB 16U64GB 32U128GB 客户端并发数 32 64 128 256 预置数据量 50GB 100GB

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性能测试数据 写入性能测试数据 表1 集群类型写入性能测试数据 测试实例规格 测试并发数 写入性能（单位：rows/sec） 4U16GB 20 123648.75 8U32GB 40 221034.80 16U64GB 80 348762.25 32U128GB 160 496511

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测试实例性能 测试Kafka生产速率和CPU消耗 测试Kafka实例TPS

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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测试方法 本章节基于GeminiDB HBase接口，进行性能测试，具体包括测试环境、测试步骤、以及测试模型。 测试环境 区域：华北-北京四。 可用区：可用区1。 弹性云服务器 （Elastic Cloud Server，简称E CS ）：规格选择h3.4xlarge.2，16U32GB，操作系统镜像使用CentOS

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可用区1 广州 可用区6 测试工具 表2 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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AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通

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测试方法 本章节基于GeminiDB DynamoDB，进行性能测试，具体包括测试环境、测试步骤、以及测试模型。 测试环境 区域：华北-北京四。 可用区：可用区1。 弹性 云服务器 （Elastic Cloud Server，简称ECS）：规格选择h3.4xlarge.2，16U32GB，操作系统镜像使用CentOS

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[OID] The port is Down, resulting in a failure to detect the network cable quality. (APMAC=[OPAQUE], APName=[STRING], InterfaceIndex=[INTEGER]

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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