优化器开销常量 介绍优化器开销常量。这里描述的开销可以按照任意标准度量。只关心其相对值，因此以相同的系数缩放它们将不会对优化器的选择产生任何影响。缺省时，它们以抓取顺序页的开销为基本单位。也就是说将seq_page_cost设为1.0，同时其他开销参数以它为基准设置。也可以使用其他基准，比如以毫秒计的实际执行时间。

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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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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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数学优化求解器 运筹优化算法基于实际约束场景（如成本和收益、可用资源和需求、目标和限制等），运用数学规划和元启发式算法等多种优化引擎找到最佳的解决方案，去解决实际问题。 运筹优化算法的主要研究对象是各种有组织的管理问题及其生产经营活动，算法的目的是针对所研究的对象求得一个合理运用

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优化器方法配置 这些配置参数提供了影响查询优化器选择查询规划的原始方法。如果优化器为特定的查询选择的缺省规划并不是最优的，可以通过使用这些配置参数强制优化器选择一个不同的规划来临时解决这个问题。更好的方法包括调节优化器开销常量、手动运行ANALYZE、增加配置参数default_

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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。 该参数通过执行gs_guc reload修改时

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优化器方法配置 这些配置参数提供了影响查询优化器选择查询规划的原始方法。如果优化器为特定的查询选择的缺省规划并不是最优的，可以通过使用这些配置参数强制优化器选择一个不同的规划来临时解决这个问题。更好的方法包括调节优化器开销常量、手动运行ANALYZE、增加配置参数default_

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优化器方法配置 这些配置参数提供了影响查询优化器选择查询规划的原始方法。如果优化器为特定的查询选择的缺省规划并不是最优的，可以通过使用这些配置参数强制优化器选择一个不同的规划来临时解决这个问题。更好的方法包括调节优化器开销常量、手动运行ANALYZE、增加配置参数default_

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优化器方法配置 这些配置参数提供了影响查询优化器选择查询规划的原始方法。如果优化器为特定的查询选择的缺省规划并不是最优的，可以通过使用这些配置参数强制优化器选择一个不同的规划来临时解决这个问题。更好的方法包括调节优化器开销常量、手动运行ANALYZE、增加配置参数default_

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默认值大的值加大了总的估计的时间。在最大的值1.0处，像正常的查询一样规划游标，只考虑总的估计时间和传送第一行的时间。 默认值：0.1 from_collapse_limit 参数说明：根据生成的FROM列表的项数来判断优化器是否将把子查询合并到上层查询，如果FROM列表项个数小

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优化器方法配置 这些配置参数提供了影响查询优化器选择查询规划的原始方法。如果优化器为特定的查询选择的缺省规划并不是最优的，可以通过使用这些配置参数强制优化器选择一个不同的规划来临时解决这个问题。更好的方法包括调节优化器开销常量、手动运行ANALYZE、增加配置参数default_

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设置这个参数，要考虑 GaussDB 的共享缓冲区以及内核的磁盘缓冲区，还要考虑预计的在不同表之间的并发查询数目，因为它们将共享可用的空间。 这个参数对GaussDB实际运行时分配的共享内存大小没有影响，它只用于计划生成阶段的估算。该数值是用磁盘页来计算的，通常每个页面是8192字节。 该参数属于US

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默认值大的值加大了总的估计的时间。在最大的值1.0处，像正常的查询一样规划游标，只考虑总的估计时间和传送第一行的时间。 默认值：0.1 from_collapse_limit 参数说明：根据生成的FROM列表的项数来判断优化器是否将把子查询合并到上层查询，如果FROM列表项个数小

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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 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作 本培训为线下面授形式，培训标准时长为6天，每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收，客户以官网

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支持多机多卡环境下的模型分布式训练，大幅度提升模型训练的速度，满足海量样本数据加速训练的需求。 图17 支持训练过程多个GPU运行指标监控 支持在线模型评估，在不进行模型发布的前提下直接查看模型解译的效果，支持上传文件、WMTS和WMS图层进行模型评估。 集成主流深度学习框架，包括Py

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设置时需要先选择需要绑定的字段，选择完成之后选择需要关联的图表，支持全选仪表板上的图表。 关联图表 联动关联的图表。 跟随绑定字段：绑定字段设置为“A”，关联数据表过滤出来的是和数据“A”相关的数据。 SQL占位符：对应数据集里设置的SQL占位符，绑定字段值等于SQL占位符设置的值。 关联查

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。 M

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资源充足，无需排队。为生物测序行业量身定做的业务流程，更贴近您的业务场景。 弹性伸缩 基因容器提供容器应用的秒级弹性伸缩能力，在流量突增时能快速弹性扩容，保障业务的连续性和高稳定性。当前支持按性能、时间、周期的弹性伸缩策略，您可以自由组合策略以应变业务峰值突发变化。

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定制化行业模型开发：针对不同行业的特定业务场景，提供专属的模型设计与训练服务，满足复杂场景需求，实现准确适配。 高性能计算支持：基于昇腾云的强大算力，通过算子优化、内存管理与梯度优化等技术，显著提升模型的训练效率和推理速度。 精度调优与性能优化：提供专业的精度调试与性能调优服务，确保

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Kit）是对OptVerse服务提供的REST API进行的封装，以简化用户的开发工作。用户直接调用OptVerse SDK提供的接口函数即可实现使用OptVerse服务业务能力的目的。 我们针对不同语言的SDK提供了开发指南： 表1 表1 不同语言SDK的开发指南 编程语言 开发指南 Java

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支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算；

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