内存加速 内存加速概述 开启内存加速 管理映射规则 内存加速管理 父主题： RDS for MySQL用户指南

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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内存版 点操作API 边操作API 元数据操作API 索引操作API Gremlin操作API 算法API 动态图分析API 路径API 图统计API 图操作API 子图操作API Job管理API 自定义操作API Cypher操作API（2.2.16） Filtered-query

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内存加速 内存加速概述 开启内存加速 管理映射规则 内存加速管理 父主题： 用户指南

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Notebook业务指标 Notebook cache目录大小 ma_container_notebook_cache_dir_size_bytes GPU和NPU类型的Notebook会在“/cache”目录上挂载一块高速本地磁盘，该指标描述该目录的总大小。 字节（Bytes） ≥0 NA NA

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通过内存size检查定位问题，参见内存size检查。

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监控GPU资源指标 通过Prometheus和Grafana，可以实现对GPU资源指标的观测。本文以实际示例介绍如何通过Prometheus查看集群的GPU显存的使用。 本文将通过一个示例应用演示如何监控GPU资源指标，具体步骤如下： 访问Prometheus （可选）为Prom

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参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 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。

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，打开该文件后会出现一个Notebook Editor，可以在里面编辑和运行cell。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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8 KVM 内存优化型 内存优化型 弹性云服务器 可应对大型内存数据集和高网络场景。适用于内存要求高，数据量大并且数据访问量大，同时要求快速的数据交换和处理。 表14 内存优化型实例特点 规格名称 计算 网络 支持集群类型 内存优化型M7 CPU/内存配比：1:8 vCPU数量范围：2-128

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求，从而提升网络PPS和带宽性能。 网卡个数上限：指弹性 云服务器 最多能挂载多少个网卡。 辅助网卡个数上限：指弹性云 服务器 最多能挂载多少个辅助网卡。 更多规格介绍，请参见实例类型。 通用计算型 各规格详细介绍请参见通用计算型。 表1 通用计算型实例特点 规格名称 计算 磁盘类型 网络

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数字人语音驱动算法是指使用深度学习将语音转换成3D数字人表情和肢体驱动数据的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：语音音频数据。 算法原理：通过深度学习算法，提取语音音频中的特征，并转化为表情驱动的表情基系数。 输出结果：表情基系数。 应用领域：应用于3D数字人文本和语音驱动场景，包括

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必备的知识和技能。 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

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使用SSH工具连接Notebook，服务器的进程被清理了，GPU使用率显示还是100% 原因是代码运行卡死导致被进程清理，GPU显存没有释放；或者代码运行过程中内存溢出导致程序被清理，需要释放下显存，清理GPU，然后重新启动。为了避免进程结束引起的代码未保存，建议您每隔一段时间保存下代码输出至OBS桶或者容器

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变更单节点实例的CPU和内存规格 当用户创建的单节点实例的CPU和内存规格无法满足业务需要时，可以在控制台进行CPU和内存规格变更。 变更规则 华为云文档数据库DDS因考虑到实例的稳定性和相关性能，当前支持的规格变更规则如表1。请谨慎操作。 表1 变更规则 原系列 变更后的系列 是否支持变更

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查询内存加速规则列表和详情 功能介绍 查询内存加速规则列表和详情。 接口约束 该接口支持GeminiDB Redis 主备版。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。

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查询内存加速映射列表和详情 功能介绍 根据指定条件查询内存加速映射关系列表和详情。 接口约束 该接口支持GeminiDB Redis 主备版。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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Standard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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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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