64bit位版本。由于压测工具需要安装额外的编译工具，建议E CS 绑定弹性IP。 测试工具 Sysbench是一款基于LuaJIT的，模块化多线程基准测试工具，常用于数据库基准测试。通过内置的数据库测试模型，采用多线程并发操作来评估数据库的性能。了解Sysbench更多详情，请访问https://github

查看更多 →

0版本的测试工具，YCSB连接GeminiDB DynamoDB兼容版实例负载均衡策略参考提供的均衡插件。 YCSB是一款广泛使用的数据库性能测试工具，具体使用方法请参见YCSB。 测试指标 OPS：Operation Per Second，数据库每秒执行的操作数。 测试步骤 配置workload文件。

查看更多 →

图1 Debugging诊断 单击“方法分析”，进入方法分析页签。 输入类名称并选择方法名，单击“确认”。页面展示该方法的某一次执行的信息。 图2 方法分析详情 页面左侧展示该方法的执行记录，包括：耗时明细、调用来源以及方法源码。 耗时明细展示调用方法，耗时时间，“下钻”操作。 单击“下钻”展示某个调用方法的详细信息。

查看更多 →

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ModelAr

查看更多 →

苹果手机连接Mac电脑，打开手机Safari浏览器并运行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

查看更多 →

该操作方式根据激活文件激活当前前向流量池内特定未激活的实体卡，按要求下载模板并上传编辑后的激活文件，单击“确定”，等待业务受理单处理完成即可。 说明： 模板里的“SIM卡状态”列仅供参考，系统只会根据您上传的“容器ID”列进行批量激活。 手动输入 该操作方式根据手动输入激活当前前向流量池内特定未激活的实体卡，按要求输

查看更多 →

authSource=admin"：DDS实例的高可用连接地址。 threads ${threadNum} ：客户端的并发线程数。 recordcount和operationcount的值一致。 insertproportion、readproportion、updateproportion的值的总和为1。 测试模型

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

展是否已完成引导启动，且扩展注册的请求头必须包含本扩展启动的httpServer的地址和端口。例如，请求头的格式为： headers = { 'Content-type': 'application/json', 'FunctionGraph-Extension-Name': "extensionDemo

查看更多 →

64bit位版本。由于压测工具需要安装额外的编译工具，建议ECS绑定弹性IP。 测试工具 Sysbench是一款基于LuaJIT的，模块化多线程基准测试工具，常用于数据库基准测试。通过内置的数据库测试模型，采用多线程并发操作来评估数据库的性能。了解Sysbench更多详情，请访问https://github

查看更多 →

WienerChainNode WienerChainNode对象。 获取交易ID 交易ID作为交易的标识，是交易哈希的十六进制字符串形式。以下获得交易ID的方法是通过计算交易哈希，然后转化为十六进制字符串获得的。 调用方法 public String getTxId(Transaction tx) 参数说明

查看更多 →

设置证书名称，使用文本工具打开获取的证书文件和私钥文件，并将对应的内容复制到对应的“证书内容”和“私钥内容”框中。不同机构颁布的证书，存在如下差异： 若证书是Root CA机构颁发的，则证书是一份完整的证书，复制该证书内容即可。 图2 HTTPS证书 若证书是中级CA机构颁发的，则证书文件会包含

查看更多 →

JAVA方法 介绍APM采集的JAVA方法指标的类别、名称、含义等信息。 表1 JAVA方法采集参数 参数名 数据类型 应用类型 默认值 Agent支持的起始版本 Agent支持的终止版本 描述 拦截方法配置 obj_array JAVA - 2.0.0 - 配置拦截方法名，该方

查看更多 →

在界面左侧树，单击环境后的。 单击“Debugging诊断”，切换至Debugging诊断页签。 单击“方法分析”，进入方法分析页面。 图1 方法分析 输入类名称并选择方法名，单击“确认”。页面展示该方法的某一次执行的信息。 图2 类名及方法 图3 方法分析详情 页面左侧展示该方法的执行记录，包括：耗时明细、调用来源以及方法源码。

查看更多 →

定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。 切分点数量 定义每个特征切分点的数量，数量越多，准确率越高，计算时间越长。取值范围为5~10的整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值。

查看更多 →

本文使用ModelArts上的NPU Snt9B 裸金属服务器 以及其提供的昇腾镜像EulerOS-2.10-Arm-rc3-64bit-for-Snt9B-BareMetal-with-CANN7.0.RC1，具体镜像环境可参考NPU Snt9B裸金属 服务器 支持的镜像详情。该Snt9B资源中的Python环境为3

查看更多 →

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

查看更多 →

ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。依据开发者提供的标注数据及选择的场景，无需

查看更多 →

确定发布 调整阈值 训练好的模型可以通过调整阈值，影响机器人直接回答的准确率。阈值越高，机器人越严谨，对用户问的泛化能力越弱，识别准确率越高；阈值越低，机器人越开放，对用户问的泛化能力越强，识别准确率越低。 针对历史版本的模型，可以根据当前模型调节直接返回答案的阈值。 在“模型管理”

查看更多 →

方法追踪 方法追踪是对某个类的某个方法进行动态埋点，当这个类的方法被调用时，APM采集探针会按照您配置的方法追踪规则对方法的调用数据进行采集，并将调用数据展现在调用链页面中。方法追踪主要用来帮助应用的开发人员在线定位方法级性能问题。 APM对三方开源组件发布的API进行埋点，但没

查看更多 →