100000 每模型资产模型分析任务个数 50个 每租户资产树个数 5个 每资产树资产树深度 10层 每层资产树子资产个数 100个 每属性资产属性被引用次数 20次 每属性资产属性被引用深度 10 每租户存储组个数 1个 每租户存储数量 200个 每存储存储标签数量 5个 每存储存储属性数量

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数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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如图所示，OBS支持通过生命周期实现以下场景的存储类别自动转换： 标准存储->低频访问存储、归档存储、深度归档存储 低频访问存储->归档存储、深度归档存储 归档存储->深度归档存储 执行生命周期规则时，OBS依据桶的多版本状态执行的转换操作如下： 未开启多版本的桶 开启多版本的桶 暂停多版本的桶

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本节为您列出各类型采集方式所包含的采集项以及用途。 网段扫描 采集项 说明 作用 ip 主机IP 用于深度采集 port 主机端口 用于深度采集 osType 系统类型 用于深度采集 name 主机名称 用于深度采集 主机（含深度采集） 采集项 说明 作用 name 主机名称 用于迁移前评估 hostName

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快速恢复，归档存储恢复耗时1~5 min，深度归档（受限公测）存储恢复约耗时3~5 h。 ObsClient.enums.RestoreTierStandard Standard 标准恢复，归档存储恢复耗时3~5 h，深度归档（受限公测）存储恢复约耗时5~12 h。 说明： 对于深度归档对象，大批量恢复

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务效率。 媒资图像标签 基于深度学习技术，准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录

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仅支持将标准存储、低频访问存储或归档存储对象转换为深度归档存储对象。如果要将深度归档存储对象转换为标准存储、低频访问存储对象或归档存储，需要手动先恢复对象，然后手动转换存储类别。 归档和深度归档存储不支持多AZ。因此不支持使用生命周期的存储类别转换功能，将多AZ桶或对象的存储类别转化为归档或深度归档存储。 取值范围：

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配置 企业可通过“知识配置”自定义个性化知识组件，满足企业深度应用。 导航 页面 样式 父主题： 知识

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iodepth 定义测试时的IO队列深度。 此处定义的队列深度是指每个线程的队列深度，如果有多个线程测试，意味着每个线程都是此处定义的队列深度。fio总的IO并发数=iodepth * numjobs。例如： 单线程，且-iodepth=32，则该线程的IO队列深度为32，fio总的IO并发数=32*1=32。

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录

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仅支持将标准存储、低频访问存储或归档存储对象转换为深度归档存储对象。如果要将深度归档存储对象转换为标准存储、低频访问存储对象或归档存储，需要手动先恢复对象，然后手动转换存储类别。 归档和深度归档存储不支持多AZ。因此不支持使用生命周期的存储类别转换功能，将多AZ桶或对象的存储类别转化为归档或深度归档存储。 取值范围：

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仅支持将标准存储、低频访问存储或归档存储对象转换为深度归档存储对象。如果要将深度归档存储对象转换为标准存储、低频访问存储对象或归档存储，需要手动先恢复对象，然后手动转换存储类别。 归档和深度归档存储不支持多AZ。因此不支持使用生命周期的存储类别转换功能，将多AZ桶或对象的存储类别转化为归档或深度归档存储。 取值范围：

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任务状态。 内网发现任务状态为成功后，即可进行主机深度采集。 在资源采集页面的资源列表，单击主机资源的资源数量，进入资源列表页面的主机页签。 单击主机采集设备列表或凭证列的“配置”，弹出配置窗口。 根据表3，配置参数。 表3 深度采集参数配置说明 参数 配置说明 类型 根据实际的主机操作系统类型选择。

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知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过

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： 系统在30s内，每3秒采集一次数据，连续10周期，svctm时延超过6秒。 系统在30s内，每3秒采集一次数据，连续10周期，磁盘队列深度（avgqu-sz）> 0，iops = 0或带宽 = 0，且ioutil > 99%。 对于SSD盘，满足以下任意条件时触发告警： 系统

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、采样深度、采样间隔等。 启动音频服务 启动音频服务，获取音频数据。 停止音频服务 停止音频服务，停止音频数据的获取。 销毁音频服务 销毁音频服务。 获取音频服务状态 获取音频服务状态，包括运行中、停止、无效等。 设置音频参数 设置音频参数，包括音频类型、采样率、采样深度、采样间隔等。

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模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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033|0.01|0.01|0.06） 深度归档存储（0.01|0.5|0.5|0.14） 七牛云Kodo 标准存储（0.098|0.01|0.01） 低频访问存储（0.06|0.1|0.1|0.03） 归档存储（0.028|0.1|0.1|0.06） 深度归档（0.012|0.5|0.5|0

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系统默认每3秒采集一次数据，在30秒内至少7个采集周期的svctm时延达到6秒。 系统默认每3秒采集一次数据，在30秒内至少10个采集周期，磁盘队列深度（avgqu-sz）> 0，iops = 0或带宽 = 0，且ioutil > 99%。 系统默认每3秒采集一次数据，在300秒内至少50

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