应用进程控制”，进入“应用进程控制”界面。 选择“白名单策略”页签。 单击策略状态为“学习完成，未生效”的策略名称，进入“策略详情”界面。 选择“进程文件”页签。 单击待确认进程数量，查看待确认进程。 图1 查看待确认进程 根据进程名称和进程文件路径等信息，确认应用进程是否可信。 在已确认进程所在行的操作列，单击“标记”。

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SESSION_CPU_RUNTIME SESSION_CPU_RUNTIME视图显示和当前用户执行复杂作业（正在运行）时的负载管理CPU使用的信息，如表1所示。 表1 SESSION_CPU_RUNTIME字段 名称 类型 描述 datid oid 连接后端的数据库OID。 usename

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bigint 后端线程ID。 start_time timestamp with time zone 语句执行的开始时间。 min_cpu_time bigint 语句在所有DN上的最小CPU时间，单位为ms。 max_cpu_time bigint 语句在所有DN上的最大CPU时间，单位为ms。

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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通过Debugging诊断线程 线程分析支持显示该应用的所有线程和查看线程的堆栈信息。通过Debugging诊断线程，帮助用户快速定位耗时较高的线程。 由于线程分析获取方法以及对象的实时参数，因此线程的状态等相关信息可能会产生变化。 通过Debugging诊断线程 登录AOM 2.0控制台。

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Online暂不支持GPU加速，建议安装tensorflow-cpu减小磁盘占用，并加快安装速度。 鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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变更副本集实例的CPU和内存规格 当用户创建的副本集实例的CPU和内存规格无法满足业务需要时，可以在控制台进行CPU和内存规格变更。 变更规则 华为云文档数据库DDS因考虑到实例的稳定性和相关性能，当前支持的规格变更规则如表1。请谨慎操作。 表1 变更规则 原系列 变更后的系列 是否支持变更

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不同RDS实例的CPU和内存是否共享 不同规格类型的CPU和内存共用资源的情况不同： 通用型CPU和内存规格： 与同一物理机上的其他通用型规格实例共享CPU资源，通过资源复用换取CPU使用率最大化，性价比较高，适用于对性能稳定性要求较低的应用场景。 独享型CPU和内存规格： 完全

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CBR备份策略执行频率检查 规则详情 表1 规则详情 参数 说明 规则名称 cbr-policy-minimum-frequency-check 规则展示名 CBR备份策略执行频率检查 规则描述 CBR备份策略执行频率低于设定值，视为“不合规”。 标签 cbr 规则触发方式 配置变更

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云原生混部解决方案围绕Volcano和Kubernetes生态，帮助用户提升资源利用率，实现降本增效。 功能 描述 参考文档 动态资源超卖 根据在线作业和离线作业类型，通过Volcano调度将集群中申请而未使用的资源（即申请量与使用量的差值）利用起来，实现资源超卖和混合部署，提升集群资源利用率。

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参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。

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鲲鹏920+昇腾910处理器的AI训练 服务器 集群，具有超高算力密度、能效比和网络带宽的特点；整机192 核，8* D910 AI芯片，单芯片可提供256 TFLOPS FP16算力；卡间支持100Ge RDMA高带宽低时延互联；广泛应用于深度学习模型开发和训练，适用于智慧城市、智慧医疗、天文探索、石油勘探等需要大算力的行业领域。

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变更TaurusDB实例或节点的CPU和内存 操作场景 您可以根据业务需要对包年/包月和按需实例或节点的规格（CPU和内存）进行变更。当实例或节点的状态由“规格变更中”变为“正常”，则说明变更成功。 TaurusDB实例或节点支持规格升配，也支持降配。 使用须知 当实例或节点进行CPU和内存规格变更时，不可被删除。

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自动学习和订阅算法有什么区别？ 针对不同目标群体，ModelArts提供不同的AI开发方式。 如果您是新手，推荐您使用自动学习实现零代码模型开发。当您使用自动学习，系统会自动选择适合的算法和适合的参数进行模型训练。 如果您是AI开发进阶者，通过订阅算法进行模型训练有更多算法上的选择，并且您可以自定义训练所需的参数。

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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核CPU/128G内存，8核CPU/64G内存，4核CPU/32G内存）；1024（4核CPU/16G内存），不要随意调整此参数，如果需要控制审计日志的存储空间和时间，请使用audit_resource_policy、audit_space_limit和audit_file_remain_time参数进行控制。

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语句在所有DN上的最小CPU时间，单位为ms。 max_cpu_time bigint 语句在所有DN上的最大CPU时间，单位为ms。 total_cpu_time bigint 语句在所有DN上的CPU总时间，单位为ms。 query text 正在执行的语句。 node_group

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Limit值，默认为Pod内所有业务容器设置CPU Burst。 例如容器的CPU Limit值为4时，CPU Burst默认值为400000（此处1核=100000），表示达到Limit值后最多可以额外使用4核CPU。 验证CPU Burst。 您可以使用wrk工具对工作负载进行加压，观察开启和关闭CPU Burst时业务的时延、限流情况、突破CPU

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backend_total_share：后台线程占整个实例的百分比。 取值范围：1~99。默认值40，代表后台线程总占比是40%。 后台线程占比大小推荐根据硬件配置设置。后台线程比例和租户比例之和保持100%。 根据计算公式 backend_total_share = 100*x/(x+ceil(集群的CPU核数*1

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支持的监控指标 用户可以通过云监控提供的API接口来检索关系型数据库产生的监控指标和告警信息。本节定义了云数据库RDS上报云监控的监控指标的命名空间，监控指标列表和维度定义。 使用须知 RDS实例中的Agent只用于监控实例运行的指标、状态，不会收集除监控指标外的其它数据。 监控指标周期为1分钟。

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