配置作业调度为年调度 场景描述 在配置作业配置调度时，可以选择一年中的某个时间进行调度。如果您需要配置作业的调度时间为年调度，请参考下面的方法进行配置。 配置方法 在 DataArts Studio 中配置一个按月调度执行的作业，然后在作业里面新增一个Dummy节点（空节点，不处理实

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计算：全面适配华为云各类计算实例，支持虚拟机和裸机混合部署、高性价比鲲鹏实例、GPU和华为云独有的昇腾算力；支持GPU虚拟化、共享调度、资源感知的调度优化。 网络：支持对接高性能、安全可靠、多协议的独享型ELB作为业务流量入口。 存储：对接云存储，支持EVS、SFS和OBS，提供磁盘加密、快照和备份能力。 集

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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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希望了解华为人工智能产品和人工智能云服务的使用、管理和维护的人员 培训目标 完成该培训后，您将系统理解并掌握Python编程，人工智能领域的必备数学知识，应用广泛的开源机器学习/深度学习框架TensorFlow的基础编程方法，深度学习的预备知识和深度学习概览，华为云EI概览，图像

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边缘特殊车辆检测 创建边缘特殊车辆检测作业 查询作业列表 查询单个作业 删除作业 父主题： 边缘服务API

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对应控制台的界面参数“检测区域设置”。 包括车辆检测区域以及离开线和靠近线。以lines属性的type值区分离开和靠近线，0表示车辆靠近线，1表示车辆离开线。该字段为JSON格式的字符串，API调用时需要加转义符。详细JSON格式参见设置target_roi。 默认进入线在离开线下方。当车辆从上往下行驶，触

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PositionalConfidence object 参数说明：定义当前实时位置（经纬度和高程）的精度大小，包括水平位置精度和高程精度， 由系统自身进行实时计算和更新。 transmission 否 Integer 参数说明：车辆档位状态。 取值范围： 0：空档 1：停止档 2：前进档 3：倒档 7：不可用

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计划调度管理 生产计划管理 功能概述：该模块主要是对生产计划进行管理，包含的功能有新增生产计划、编辑生产计划、终止生产计划、对生产计划执行完工操作，分解生产计划以及对分解的计划进行发布、删除操作。 操作人员：系统管理人员。 路径：计划调度→生产计划 。 图1 生产计划管理 生产订单管理

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es默认调度器处理的不同点在于，task-topology将待调度的Pods作为一个整体进行亲和性和反亲和性考虑，在批量调度Pod时，考虑未调度Pod之间的亲和性和反亲和性影响，并通过优先级施加到Pod的调度进程中。 应用场景5：在线离线作业混合部署 当前很多业务有波峰和波谷，部

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问题。 在配置依赖关系时，支持配置同周期的依赖和上一周期的依赖。 同周期依赖的原理，详情参考自然周期调度之同周期依赖原理。 上一周期依赖的原理，详情参考自然周期调度之上一周期依赖原理。 当分钟的调度周期不能被小时整除时，周期调度就不是严格按照间隔周期去跑，而是按照cron表达式的

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分布式训练中，Ps和Worker存在很频繁的数据交互，所以Ps和Worker之间的带宽直接影响了训练的效率。 Kubernetes默认调度器并不考虑Ps和Worker的这种逻辑关系，Ps和Worker是被随机调度的。如下图所示，2个TFJob（1个Ps + 2 Worker），使用默认调

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作业A为分钟调度，作业B为小时调度，则作业A不能设置作业B为依赖作业。 作业A和依赖作业B中不能有任一调度周期为周。例如，作业A的调度周期为周或作业B的调度周期为周，则作业A不能设置作业B为依赖作业。 调度周期为月的作业只能依赖调度周期为天的作业。例如，作业A的调度周期为月，则作

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在数据开发主界面的左侧导航栏，选择“配置管理 > 配置”。 单击“调度身份配置”，公共调度身份选择“公共委托”。 单击右边的“+”在委托列表中选择合适的委托，也可重新创建委托。创建委托和配置权限，请参见参考：创建委托和参考：配置委托权限。 图1 配置工作空间级委托 单击“确定”，回到调度身份配置页面，再单击，完成公共委托配置。

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参数类型 描述 dispatch_id String 调度计划ID。 最小长度：1 最大长度：64 task_id String 调度计划关联的任务ID。 最小长度：1 最大长度：64 start_datetime Integer 调度计划的执行开始时间，上限2147512447000，下限946684800000。

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Volcano调度器 插件介绍 Volcano 是一个基于 Kubernetes 的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要的而 Kubernetes 当下缺失的一系列特性。 字段说明 表1 参数描述 参数 是否必选 参数类型 描述 basic

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组调度（Gang） 组调度（Gang）满足了调度过程中“All or nothing”的调度需求，避免Pod的任意调度导致集群资源的浪费，主要应用于AI、大数据等多任务协作场景。启用该能力后，可以解决分布式训练任务之间的资源忙等待和死锁等痛点问题，大幅度提升整体训练性能。 前提条件

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负载感知调度能力考虑CPU和Memory两个维度，采用加权平均的方式对个节点打分，包括CPU、Memory资源维度权重和负载感知策略自身权重，优先选择得分最高的节点参与调度。CPU、Memory和插件自身权重可以通过“配置中心>调度配置”自定义配置。 节点得分计算公式： 负载感知策略权重

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实例调度任务 创建实例调度任务 查看实例调度任务 父主题： xDM-F数据同步

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在低需求时段过度预配。虚拟机弹性伸缩和容器弹性伸缩都是实现应用自动化扩容和缩容的方式，但虚拟机弹性伸缩需要更多的资源和时间来启动和部署，而容器弹性伸缩可以更快速地响应变化，同时具有更高的资源利用率。虚拟机场景可以使用AS，容器场景充分考虑CA和HPA的弹性策略。 使用容器时弹性策略可参考下面内容：

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。 图10 装卸调度2 “已完成”：装卸作业完成后，数据进入到已完成页面中 图11 装卸调度3 称重管理 “未过磅”：页面显示还未过磅的数据 图12 称重管理 “过磅中”：单击称重详情按钮，管理和查看车辆的过磅记录。 “已完成”：单击称重详情按钮，管理和查看车辆的过磅记录。过磅状

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道路线集合，包括进入线和离开线。 polygons 是 List<Object> 车辆检测区域 lines字段参数描述 字段 是否必选 类型 说明 data 否 List<Object> 道路线，由两个点坐标构成，格式[[x1,y1],[x2,y2]]。 车辆进入线默认水平，画在距

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