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

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100000 每模型资产模型分析任务个数 50个 每租户资产树个数 5个 每资产树资产树深度 10层 每层资产树子资产个数 100个 每属性资产属性被引用次数 20次 每属性资产属性被引用深度 10 每租户存储组个数 1个 每租户存储数量 200个 每存储存储标签数量 5个 每存储存储属性数量

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转换为深度归档存储天数：指定在对象最后一次更新后多少天，受规则影响的对象将转换为深度归档存储。如果同时设置转换为低频访问存储和转换为深度归档存储，则转换为深度归档存储的时间要比转换为低频访问存储的时间至少长30天。如果同时设置转换为归档存储和转换为深度归档存储，则转换为深度归档存

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/SQL等各类SQL的深度审核，且支持规则内风险级别、阈值及建议内容的调整，和规则间的自由组合创建定制化审核模板。支持 GaussDB 、MySQL两种数据库的审核，可通过单语句、批量代码文件上传（自动提取SQL）、直连数据库，共3种方式接入SQL进行审核，深度看护代码，避免烂SQL流入生产环境。

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数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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如图所示，OBS支持通过生命周期实现以下场景的存储类别自动转换： 标准存储->低频访问存储、归档存储、深度归档存储 低频访问存储->归档存储、深度归档存储 归档存储->深度归档存储 执行生命周期规则时，OBS依据桶的多版本状态执行的转换操作如下： 未开启多版本的桶 开启多版本的桶 暂停多版本的桶

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多的合理合成路径；路径数量减少，可能会有部分合理路径未展示。默认值50，取值范围1-50。 最大搜索深度：深度增加，每一个路径可进行搜索的深度限制增加，作业运行时间可能延长；深度减少，部分路径可能在还未搜索完成时被终止。默认值5，取值范围3-12。 最大搜索时间：合成路径规划的搜

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快速恢复，归档存储恢复耗时1~5 min，深度归档（受限公测）存储恢复约耗时3~5 h。 ObsClient.enums.RestoreTierStandard Standard 标准恢复，归档存储恢复耗时3~5 h，深度归档（受限公测）存储恢复约耗时5~12 h。 说明： 对于深度归档对象，大批量恢复

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仅支持将标准存储、低频访问存储或归档存储对象转换为深度归档存储对象。如果要将深度归档存储对象转换为标准存储、低频访问存储对象或归档存储，需要手动先恢复对象，然后手动转换存储类别。 归档和深度归档存储不支持多AZ。因此不支持使用生命周期的存储类别转换功能，将多AZ桶或对象的存储类别转化为归档或深度归档存储。 取值范围：

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配置 企业可通过“知识配置”自定义个性化知识组件，满足企业深度应用。 导航 页面 样式 父主题： 知识

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iodepth 定义测试时的IO队列深度。 此处定义的队列深度是指每个线程的队列深度，如果有多个线程测试，意味着每个线程都是此处定义的队列深度。fio总的IO并发数=iodepth * numjobs。例如： 单线程，且-iodepth=32，则该线程的IO队列深度为32，fio总的IO并发数=32*1=32。

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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本节为您列出各类型采集方式所包含的采集项以及用途。 网段扫描 采集项 说明 作用 ip 主机IP 用于深度采集 port 主机端口 用于深度采集 osType 系统类型 用于深度采集 name 主机名称 用于深度采集 主机（含深度采集） 采集项 说明 作用 name 主机名称 用于迁移前评估 hostName

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仅支持将标准存储、低频访问存储或归档存储对象转换为深度归档存储对象。如果要将深度归档存储对象转换为标准存储、低频访问存储对象或归档存储，需要手动先恢复对象，然后手动转换存储类别。 归档和深度归档存储不支持多AZ。因此不支持使用生命周期的存储类别转换功能，将多AZ桶或对象的存储类别转化为归档或深度归档存储。 取值范围：

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务效率。 媒资图像标签 基于深度学习技术，准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检

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知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过

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仅支持将标准存储、低频访问存储或归档存储对象转换为深度归档存储对象。如果要将深度归档存储对象转换为标准存储、低频访问存储对象或归档存储，需要手动先恢复对象，然后手动转换存储类别。 归档和深度归档存储不支持多AZ。因此不支持使用生命周期的存储类别转换功能，将多AZ桶或对象的存储类别转化为归档或深度归档存储。 取值范围：

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、采样深度、采样间隔等。 启动音频服务 启动音频服务，获取音频数据。 停止音频服务 停止音频服务，停止音频数据的获取。 销毁音频服务 销毁音频服务。 获取音频服务状态 获取音频服务状态，包括运行中、停止、无效等。 设置音频参数 设置音频参数，包括音频类型、采样率、采样深度、采样间隔等。

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模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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