SQL诊断场景 问题现象 用户的SQL语句执行时间长，消耗资源多。 定位思路 如果用户的SQL语句在执行时存在效率问题，内核执行后给出优化建议。用户通过查询SQL语句的执行历史，检索出优化建议，进一步优化SQL语句的编写，提高集群的查询效率。 解决步骤 查看“SQL诊断”页面，选择可疑的时间段。

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ery，则可以诊断多列/单列统计信息未收集和SQL不下推的告警。如果resource_track_level设置为operator，则可以诊断所有的告警场景。 SQL自诊断的诊断范围与GUC参数resource_track_cost的设置有关系。当SQL的代价大于resource

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单击RocketMQ实例的名称，进入实例详情页面。 在左侧导航栏，选择“实例诊断”，进入实例诊断页面。 选择待诊断的消费组名称，单击“开始诊断”。 诊断完成后，在“诊断记录”区域，新增一条诊断记录。 单击“查看报告”，进入“实例诊断”页面，查看诊断结果。 您可以查看到消费组状态是否在线、消费者数量、订阅关系是否

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> 历史诊断”。 选择“诊断日报”页签。 单击“发起诊断”，选择需要诊断分析的开始和结束时间。 图1 发起诊断 单击“确定”，对当前实例进行诊断操作。您也可以查看历史诊断报告或者下载报告到本地查看。 在页面右上角单击“查看历史诊断报告”，在“诊断报告列表”中查看历史诊断报告。 在

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管理诊断报告 查看诊断报告 订阅诊断报告 父主题： 智能DBA

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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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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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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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其他自助问题诊断 如果您在使用ELB的过程中遇到以下问题，也可通过弹性负载均衡自助诊断工具进行诊断。 ELB计费问题。 独享型和共享型ELB的使用区别。 ELB计费问题 了解ELB的计费规则、变更ELB的规格和计费模式，详情请参见表1。 表1 负载均衡计费概览 计费常见场景 参考文档

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10-profiler及以后版本，支持Debugging诊断。 表2 使用限制以及说明 序号 使用限制及说明 1 Debugging诊断需要环境中含有jdk8或者jdk17，如果仅有JRE则无法使用。 2 Debugging诊断仅支持JAVA语言。 性能影响 Debugging诊断功能经性能测试，在一般的应用所有功能效果全部开启的情况下，

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《XXX（客户名）xx应用性能测试方案设计建议书》 《XXX（客户名）xx应用性能诊断建议书》 《XXX（客户名）xx应用性能优化建议书》 应用性能诊断-远程 《XXX（客户名）xx应用性能诊断建议书》 应用性能诊断-现场-增量包 本服务只能在应用性能诊断-现场叠加购买，故不再单独输出交付件，相应输出合并在现场交付件中

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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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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 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

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ModelArts Standard模型训练提供容器化服务和计算资源管理能力，负责建立和管理机器学习训练工作负载所需的基础设施，减轻用户的负担，为用户提供灵活、稳定、易用和极致性能的深度学习训练环境。通过ModelArts Standard模型训练，用户可以专注于开发、训练和微调模型。

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收集设备诊断信息 在主菜单中选择“维护 > 诊断工具 > 设备诊断工具”，单击“诊断信息收集”页签。 单击“手动采集”页签，选择待收集信息的设备类型。 单击“开始采集”。立即采集设备的所有诊断信息。 待设备上传诊断信息日志后，通过界面下载。 父主题： 故障信息收集

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String 诊断维度名称。 abnormal_num Integer 诊断结果为异常的诊断项总数。 failed_num Integer 诊断失败的诊断项总数。 diagnosis_item_list Array of DiagnosisItem objects 诊断项列表。 表5

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选择“分析与诊断 > 实例诊断”进入实例诊断页面。 设置诊断对象和诊断时间区间，单击“开始诊断”。 诊断对象：支持选择单节点、所有节点。 时间区间：支持诊断实例7天内的数据，每次诊断最长时间周期为10分钟。 如下图设置，表示诊断实例在选定时间之前10分钟内的数据。 图1 设置实例诊断对象和时间

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在左侧导航栏中选择“健康中心”, 单击“Pod”页签 。 在“Pod”页签界面，单击“开始诊断”，选择要进行诊断的Pod，单击“确定”开启诊断。 图1 开始诊断 诊断完成后，单击“查看详情”，查看诊断结果。 图2 诊断结束 图3 诊断结果查看 父主题： 健康中心

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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