成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 通过CES查看GeminiDB Redis监控指标，例如CPU、内存、磁盘的使用率，如果当前配置过高，可以通过规格变更降低配置。 监控GeminiDB Redis资源闲置情况，及时删除闲置的实例。

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并运行Web页面。 在Mac电脑的Safari浏览器“开发”菜单下选择已连接的苹果手机，单击手机打开的Web页面进行调试。 父主题： 常用调试方法

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激活方法 沉默期到期强制激活 一般情况，中国运营商提供的实体卡沉默期6个月，这段期间系统不计算卡的使用时间。一旦卡被客户主动激活（插卡上电/控制台激活），或者6个月沉默期到期卡被强制激活，系统都会开始计算卡的使用时间，有效期是购买周期（比如1年或3年）。 测试期到期强制激活 海外

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配置拦截方法名，该方法会添加监控；拦截方法名多个用逗号分隔，拦截方法名为空，默认拦截所有public方法。 表2 JAVA方法指标说明 指标类别 指标 指标名称 指标说明 单位 数据类型 默认聚合方式 JAVA方法（method，根据配置的java方法名，统计方法调用详情。） class 类名 类名

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API方法 注册 http://${EXTENSION_API_ADDR}/extension/register 进程部署的扩展都需要在FunctionGraph注册成功后才能接收事件。您可以通过 EXTENSION_API_ADDR 环境变量得到FunctionGraph平台开

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测试方法 本章基于文档数据库服务社区版3.4、4.0、4.2和4.4版本的通用型规格和增强Ⅱ型规格进行性能测试，具体包括测试环境和测试步骤。 以下测试过程以集群和副本集实例类型为例。 测试环境 区域：华北-北京四 可用区：可用区一 弹性云服务器 （Elastic Cloud Server，简称E CS ）：

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方法补全 CodeArts IDE为所需方法的元素提供代码补全：方法名称、返回值类型、参数和方法体。 在类内部，使用代码补全会根据类变量提供与变量相关方法（即getters/setters）的声明和主体。 在主项目类中，键入m并使用代码补全快速提供main的声明。 父主题： 代码补全

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内联方法 此重构允许您用方法的主体替换方法的用法。这与提取方法相反。 执行重构 在代码编辑器中，将光标放置在要内联的方法的声明或调用上。 在主菜单或编辑器上下文菜单中，选择Refactor>Inline Method，或按“Ctrl+Shift+Alt+L”。 在打开的 Inline

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测试方法 MySQL是最受欢迎的开源数据库之一，性能卓越，搭配LAMP，成为WEB开发的高效解决方案。主要解决用户高并发场景下，数据库性能差、数据复制延迟突出、数据库故障恢复时间长等问题。 当前，RDS for MySQL主要提供了即开即用、备份恢复、数据迁移、安全防护、轻松扩容

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配置方法 视频点播支持HTTPS安全加速，保障您的点播数据在传输过程中受到加密保护。视频点播分配的系统 域名 默认开启HTTPS，不需要额外配置。若您使用自有域名进行点播加速，必须自行开启HTTPS，否则，无法在点播控制台预览播放。 背景信息 强制跳转HTTPS：配置HTTPS后，开

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通用方法 相关类 com.huawei.wienerchain.SdkClient SdkClient对象包含获取服务节点、获取各种类型的消息构造器及交易ID等方法，基于SDK开发时，必须先构造该对象。 初始化SDK客户端 基于标准配置文件模板初始化SDK。 调用方法 public

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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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力进行自动学习，也可以利用notebook进行算法开发；支持基于预训练模型进行模型的自主训练与迭代优化，提高模型训练效率和精度。 图12 新建工程 支持模型超参数配置，包括：backbone、实时样本增强（随机翻转、裁切、对比度亮度增强、归一化等）、loss函数、优化器等参数，并

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264，保留原来的某些技术，同时对一些相关的技术加以改进。新技术使用先进的技术用以改善码流、编码质量、延时和算法复杂度之间的关系，达到最优化设置。H.264由于算法优化，可以低于1Mbps的速度实现标清（分辨率在1280P*720以下）数字图像传送。H.265则可以实现利用1~2Mbps的传

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即开即用，Serverless架构。 需要较强的技术能力进行搭建、配置、运维。 高可用 具有跨AZ容灾能力。 无 高易用 学习成本 学习成本低，包含10年、上千个项目经验固化的调优参数。同时提供可视化智能调优界面。 学习成本高，需要了解上百个调优参数。 支持数据源 云上：OBS、RDS、DWS、 CSS 、MongoDB、Redis。

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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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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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语音对应的文字，支持的语言包含中文普通话、方言以及英语。方言当前支持四川话、粤语和上海话。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场景的 语音识别 进行优化，识别率达到业界领先。 前沿技术 使用工业界成熟的算法，结合学术界最新研究成果，为企业提供独特竞争力优势。 支持热词

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CCE集群弹性引擎 Kubernetes社区开源组件，用于节点水平伸缩，CCE在其基础上提供了独有的调度、弹性优化、成本优化的功能。 全场景支持，适合在线业务、深度学习、大规模成本算力交付等。 节点自动伸缩 CCE突发弹性引擎（对接CCI） 将Kubernetes API扩展到无

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在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时，训练数据通常存储在 对象存储服务 （OBS）中，且训练数据较大时（如200GB以上），每次都需要使用GPU资源池进行训练，且训练效率低。 希望提升训练效率，同时减少与 对象存储OBS 的交互。可通过如下方式进行调整优化。 优化原理 对于ModelAr

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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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