跑通Android Demo 本小节描述如何快速编译并运行客户端SDK的Android Demo。 环境要求 在Android Demo的编译运行过程中请满足如下环境要求。 表1 环境要求（强制要求） 名称 要求 JDK版本 >= 1.8.0 最小Android API 版本 API

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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判断cpu核数是否满足IEF要求。edgectl check cpu无检查CPU：示例执行结果：

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Host CPU Host CPU列名称及描述如表1所示。 表1 Host CPU报表主要内容 列名称 描述 Cpus CPU数量。 Cores CPU核数。 Sockets CPU Sockets数量。 Load Average Begin 开始snapshot的Load Average值。

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Host CPU Host CPU列名称及描述如下表所示。 表1 Host CPU报表主要内容 列名称 描述 Cpus CPU数量。 Cores CPU核数。 Sockets CPU Sockets数量。 Load Average Begin 开始Snapshot的Load Average值。

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dows可以使用perfmon命令调用资源监视器监控CPU和I/O读写性能，Linux使用top/ps和iostat/iotop来监控CPU和I/O性能。如果您的源端I/O读写性能、CPU性能差，建议您增加I/O和CPU的资源或者减少 服务器 运行的负载。 父主题： 迁移时长

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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采用最新一代 语音识别 技术，基于深度神经网络（Deep Neural Networks，简称DNN）技术，大大提高了抗噪性能，使识别准确率显著提升。 识别速度快 把语言模型、词典和声学模型统一集成为一个大的神经网络，同时在工程上进行了大量的优化，大幅提升解码速度，使识别速度在业内处于领先地位。

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行计划。 调优范围确定 性能调优主要通过查看集群各节点的CPU、内存、I/O和网络这些硬件资源的使用情况，确认这些资源是否已被充分利用，是否存在瓶颈点，然后针对性调优。 如果某个资源已达瓶颈，则通过查询最耗时的SQL语句、跑不出来的SQL语句，找出耗资源的SQL，进行SQL调优指南。

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性能调优主要通过查看数据库节点的CPU、内存、I/O和网络这些硬件资源的使用情况，确认这些资源是否已被充分利用，是否存在瓶颈点，然后针对性调优。 如果某个资源已达瓶颈，则： 检查关键的操作系统参数和数据库参数是否合理设置。 通过查询最耗时的SQL语句、跑不出来的SQL语句，找出耗资源的SQL，进行SQL调优指南。

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如何提高识别速度 识别速度与图片大小有关，图片大小会影响网络传输、图片base64解码等处理过程的时间，因此建议在图片文字清晰的情况下，适当压缩图片的大小，以便降低图片识别时间。推荐上传JPG图片格式。 根据实践经验，一般建议证件类的小图(文字少)在1M以下，A4纸大小的密集文档大图在2M以下。

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CDN有速度限制吗？ 目前对于接入CDN的加速 域名 ，没有默认的速度限制。如果您有限速的需求，可以参考请求限速配置。 父主题： 功能咨询

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自动学习中偏好设置的各参数训练速度大概是多少 偏好设置中： performance_first：性能优先，训练时间较短，模型较小。对于TXT、图片类训练速度为10毫秒。 balance：平衡 。对于TXT、图片类训练速度为14毫秒 。 accuracy_first：精度优先，训练

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性能调优主要通过查看集群各节点的CPU、内存、I/O和网络这些硬件资源的使用情况，确认这些资源是否已被充分利用，是否存在瓶颈点，然后针对性调优。 如果某个资源已达瓶颈，则： 检查关键的操作系统参数和数据库参数是否合理设置。 通过查询最耗时的SQL语句、跑不出来的SQL语句，找出耗资源的SQL，进行SQL调优指南。

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应用分配独占的CPU核（即CPU绑核），提升应用性能，减少应用的调度延迟。CPU manager会优先在一个Socket上分配资源，也会优先分配完整的物理核，避免一些干扰。 约束与限制 弹性云服务器 -物理机节点不支持使用CPU管理策略。 开启CPU管理策略 CPU 管理策略通过k

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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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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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CPU流控 背景信息 CPU流控可以基于当前节点的CPU占用率实现流量控制。 CPU流控通过配置节点的最大CPU占用率来避免流量冲击下节点掉线风险，可以基于流量阈值预估CPU占用率最大值。当节点CPU超过配置阈值后，CPU流控会丢弃节点请求，达到保护集群的目的，节点内流量和elasticsearch

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