使用DES磁盘方式对磁盘有什么要求？ 一个服务单最多支持12块磁盘，且一块磁盘只包含一个分区。 当前支持的磁盘规格：SATA 2.5英寸、SATA 3.5英寸和SAS 3.5英寸。 当前支持的磁盘接口类型：USB2.0、USB3.0、SATA、SAS。 当前支持的文件系统类型有：EXT2

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WeLink 或Ideashare投影时，对网络有无要求？ 在使用投屏软件投屏时，PC、手机和企业智慧屏需要要处在同一个局域网内（三层网络互通）；Ideashare无线投屏器无需连接网络。 父主题： 投屏

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复用隐私求交作业中的结果 （可选步骤）进行特征选择，此步骤要求数据已经对齐，即两方数据集每一行的数据都是一一对应的。 单击数据集按钮切换数据集，勾选特征作为模型训练的指定特征，选择分箱方式后单击“启动分箱和IV计算”，计算得到所选特征对标签的影响程度。计算完成后，单击特征行的可以展开图表形式的分箱woe值。

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等消耗资源的命令，导致CPU超高，建议客户改成scan命令或者禁用keys命令。 通过性能监控功能，确认CPU使用率高的具体时间段。 通过下述方法，找出高消耗的命令。 慢查询功能会记录执行超过指定时间阈值的命令，通过分析慢查询的语句和执行时长可帮助您找出高消耗命令，具体操参见慢查询。

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无业务情况下，RegionServer占用CPU高 问题背景 无业务情况下，RegionServer占用CPU较高。 原因分析 通过top命令获取RegionServer的进程使用CPU情况信息，查看CPU使用率高的进程号。 根据RegionServer的进程编号，获取该进程下线程使用CPU情况。 top -H

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GaussDB (for MySQL) CPU使用率高的解决方法 使用云数据库GaussDB(for MySQL)时，如果您的CPU使用率很高或接近100%，会导致数据读写处理缓慢、无法获取连接、出现报错等，从而影响业务正常运行。 解决方案 通过查看慢SQL日志来确定是否存在运行缓

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硬件要求 根据互动教学平台服务智慧教室功能性拓展，满足教室录播、外接摄像机、AV集成等需求，推荐硬件： 老师屏：ideaHub Pro 86寸、OPS硬件配置：i7十代CPU、16G内存、256G SSD。 学生屏：ideaHub Edu 86/65寸、OPS硬件配置：i5八代CPU、8G内存、128G

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m2。 功率 单机柜承载功率，最少6000W。 机柜安装位置 机柜尺寸，600mm*1200mm*2000mm（宽*深*高）。 机柜安装位置，冷通道(前部间隙)为1.2米或更大，热通道(后部间隙)为0.6米或更大。 机房空间可扩容性 分析后续是否有扩容的条件，如果扩容建议在本次部署机柜旁边预留机柜位置空间。

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HiLens Kit USB接口对挂载存储有什么要求？ HiLens Kit支持挂载SD卡、U盘、移动硬盘，最大支持2T，且磁盘格式ext4。 Hilens Kit USB接口当前只支持接linux UVC协议的USB免驱摄像头，不支持键盘、鼠标。 父主题： HiLens Kit硬件操作

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全球SIM联接 服务对模组是否有要求？ 传统实体卡无模组使用限制。 父主题： 使用限制

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运营、网页防篡改等功能，帮助企业更方便地管理主机安全风险，实时发现黑客入侵行为，以及满足等保合规要求。 Web应用防火墙 WAF：对网站业务流量进行多维度检测和防护，结合深度机器学习智能识别恶意请求特征和防御未知威胁，全面避免网站被黑客恶意攻击和入侵。

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相对较高，读写速率要求高，有实时数据存储需求应用场景。 通用型SSD：高性价比，适用于高吞吐、低时延的企业办公。 超高IO云硬盘：低时延、高性能，适用于高性能，高读写速率要求，读写密集型应用场景。 极速型SSD：采用了结合全新低时延拥塞控制算法的RDMA技术，适用于需要超大带宽和超低时延的应用场景。

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Online，单击“创建实例”。 如果提示未开通则根据提示跳转至开通页面完成服务开通。 进入“基础配置”页面，选择Python技术栈，CPU架构选择X86计算，CPU/内存选择2U4G，单击“下一步”。 进入“工程配置”页面，选择不创建工程，然后单击“确定”，完成实例创建。 安装TensorFlow

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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有些应用对CPU敏感，CPU敏感型应用有如下特点。 对CPU throttling 敏感 对上下文切换敏感 对处理器缓存未命中敏感 对跨Socket内存访问敏感 期望运行在同一物理CPU的超线程 如果您的应用有以上其中一个特点，可以利用Kubernetes中提供的CPU管理策略为

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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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时，工作负载可能会迁移到不同的 CPU 核。许多应用对这种迁移不敏感，因此无需任何干预即可正常工作。有些应用对CPU敏感，对于CPU敏感型应用，您可以利用Kubernetes中提供的CPU管理策略为应用分配独占核，提升应用性能，减少应用的调度延迟。 CPU管理策略 增强型CPU管理策略 增强型CPU管理策

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作。 将视频图片输入至算法模型中，将视频图像分割为面部、手部和身体三个区域。 使用深度学习算法，识别面部区域转化为面部表情，识别手部区域转化为手部骨骼驱动数据，识别身体转化为人体骨骼驱动数据。 对算法输出系数进行平滑处理及异常数据过滤，返回结果。 算法应用场景 数字人视觉驱动算法

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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CPU管控 GS_263200040 错误码： Cgroup failed to attach (tid %d) into "%s" group: %s(%d). 解决方案：请确认控制组%s的路径是否已被更改或删除了。 level： WARNING 父主题： WLM

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CPU流控 背景信息 CPU流控可以基于当前节点的CPU占用率实现流量控制。 CPU流控通过配置节点的最大CPU占用率来避免流量冲击下节点掉线风险，可以基于流量阈值预估CPU占用率最大值。当节点CPU超过配置阈值后，CPU流控会丢弃节点请求，达到保护集群的目的，节点内流量和elasticsearch

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