资源及磁盘管理 哪些数据会占用文档数据库实例空间 占用文档数据库服务磁盘空间的日志及文件有哪些 为什么界面上查看的磁盘使用空间比实际的使用量小 数据删了磁盘空间但没有减少 购买的副本集实例是4核8GB的，为什么驻留内存只有4GB左右而不是8GB

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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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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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仿真服务可以提供基于云资源的大规模并行仿真。仿真过程中，涉及资源配置与调度。合理配置任务的资源占用，可以尽可能地提高资源利用率，进而提高仿真测试并行度，增加算法测试的里程数。 获取并配置算法实际资源占用 创建仿真算法时，需要填写算法镜像占用的CPU以及内存。这个将影响批量仿真子任务的资源调度，在相同资源情况下，算法

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ap-system-profile命令查看AP的内存告警阈值，检查AP的内存告警阈值设置是否合理。 如果合理=>3。 如果不合理=>2。 使用memory-usage threshold命令设置合理的内存告警阈值，检查是否继续产生此告警。 如果继续产生此告警=>3。 如果不产生此告警=>5。 减少不需要的业务和配

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ap-system-profile命令查看AP的内存告警阈值，检查AP的内存告警阈值设置是否合理。 如果合理=>3。 如果不合理=>2。 使用memory-usage threshold命令设置合理的内存告警阈值，检查是否继续产生此告警。 如果继续产生此告警=>3。 如果不产生此告警=>5。 减少不需要的业务和配

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当表的条数过多时，作业会划分较多的分片，从而占用过多的内存导致内存问题，请解决表的条数适当调整该值。 当scan.incremental.snapshot.backfill.skip为false时，实时处理集成作业会缓存单个分片的数据，此时分片越大，占用内存越多，引发内存溢出，在此场景下，可以考虑降低分片大小。

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编译依赖，提高编译复杂度。 Kafka-go kafka-go是一个简单、轻量级的Kafka客户端库，易于学习和使用。 kafka-go的代码库相对较小，依赖较少，可以减少应用程序的体积和依赖关系。 Kafka-go相对于Confluent-Kafka-go来说，功能较为有限，不支持一些高级特性和复杂的配置选项。

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true 使用混合精度格式，减少内存使用和计算需求。二者选其一 learning_rate 2.0e-5 指定学习率 disable_gradient_checkpointing true 关闭重计算，用于禁用梯度检查点，默认开启梯度检查点;在深度学习模型训练中用于保存模型的状态

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业务申请不到内存，则业务无法正常使用。 如果存储介质空间不足，则影响日志功能和软件升级。 可能原因 原因1：内存告警阈值设置太低。 原因2：当前设备支持的业务太多。 原因3：设备内存泄露。 处理步骤 使用display memory-usage命令查看内存告警阈值，检查内存告警阈值设置是否合理。

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消防通道占用检测 输出JSON数据流到DIS指定的通道或者Webhook URL，包括告警结构化数据和图片数据。 JSON结果包括车辆占用消防通道报警、堆物占用消防通道报警以及事件消失告警。其中，事件消失告警会在已告警的车辆或者堆物不再非法占用消防通道时，触发告警。 车辆占用消防通道报警json实例

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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RES08-01 减少强依赖项 系统内组件之间强依赖时，一个组件故障会对其他组件造成直接影响，影响系统可用性。 风险等级 中 关键策略 可以通过以下技术将强依赖项转换为非强依赖项： 提高关键依赖项的冗余级别，降低该关键组件不可用的可能性。 与依赖项的通信采用异步消息并支持超时重试

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选择合适规格的虚拟机和容器节点 风险等级 中 关键策略 服务器资源就类似一块块资源拼成的木桶，其最多能承载的业务需求取决于哪一块资源最先达到瓶颈。 不同应用对资源需求不同，例如： 功耗密集型业务（如高性能计算、人工智能、深度学习等场景）主要就是消耗计算维度的容量。 内存密集型业务

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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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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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据量相对较少，则可以使用较小的学习率和较小的数据批量大小，避免过拟合。 通用模型的规格：如果模型参数规模较小，那么可能需要较大的学习率和较大的批量大小，以提高训练效率。如果规模较大，那么可能需要较小的学习率和较小的批量大小，防止内存溢出。 这里提供了一些微调参数的建议值和说明，供您参考：

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GPU加速型Pod规格 显卡类型 具体规格 可用区域 NVIDIA Tesla T4显卡 NVIDIA Tesla T4 x 1，CPU 8核，内存32GiB NVIDIA Tesla T4 x 2，CPU 16核，内存64GiB NVIDIA Tesla T4 x 4，CPU 32核，内存128GiB

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位为毫秒。 开启内存软隔离 开启、关闭 租户是否可以超量占用内存资源。 如果关闭内存软隔离，系统检测到租户内存使用超出限制后，将立即取消租户组内内存占用最大的若干个任务。 如果开启内存软隔离，若该系统有空闲内存资源时，则该租户在超出内存的限制后可继续使用系统内存；只有当集群资源紧

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NetworkManager在运行docker容器时占用大量内存怎么办？ 问题现象 在运行多个docker容器的环境下NetworkManager服务占用内存很大，导致内存使用率过高。 本节操作适用于CentOS 7、Ubuntu 16.04操作系统。 该文档涉及重启网络服务，可能会造成业务中断，请谨慎操作。

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