案例：建立合适的索引 创建合适的索引可以加速对表中数据行的检索。索引占用磁盘空间，并且降低添加、删除和更新行的速度。如果需要非常频繁地更新数据或磁盘空间有限，则需要限制索引的数量。在表较大时再建立索引，表中的数据越多，索引的优越性越明显。建议仅在匹配如下某条原则时创建索引： 需要经常执行查询的字段。

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案例：建立合适的索引 现象描述 查询与销售部所有员工的信息： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 --建表 CREATE TABLE staffs (staff_id NUMBER(6)

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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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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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案例：选择合适的分布列 现象描述 表定义如下： 1 2 CREATE TABLE t1 (a int, b int); CREATE TABLE t2 (a int, b int); 执行如下查询： 1 SELECT * FROM t1, t2 WHERE t1.a = t2.b;

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。选择适当的容器业务流程协调程序（如Kubernetes），以进一步增强性能和可伸缩性。 PERF03-01 选择合适类型的计算云服务 PERF03-02 选择合适规格的虚拟机和容器节点 PERF03-03 使用弹性伸缩 父主题： PERF03 性能建模

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案例：选择合适的分布列 现象描述 表定义如下： 1 2 CREATE TABLE t1 (a int, b int); CREATE TABLE t2 (a int, b int); 执行如下查询： 1 SELECT * FROM t1, t2 WHERE t1.a = t2.b;

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案例：选择合适的分布列 分布列用于将数据分布到不同的节点上，划分均衡可以避免数据倾斜。 在进行关联查询时，尽量选择查询中的关联条件作为分布键。当关联条件作为分布键时，相关数据都分布在DN本地，将减少DN之间的数据流动代价，提升查询速度。 优化前 将a作为t1和t2的分布列，表定义如下：

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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ModelArts集成了深度学习和机器

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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GPU各进程解码使用率 内存指标 cce_gpu_memory_used GPU卡 GPU显存使用量 cce_gpu_memory_total GPU卡 GPU显存总量 cce_gpu_memory_free GPU卡 GPU显存空闲量 cce_gpu_bar1_memory_used GPU卡 GPU

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选择合适的存储云服务 了解数据特征（如可共享、大小、访问模式、延迟、吞吐量和数据持久性），以便为您的工作负载选择合适的专用数据存储。 PERF03-05 选择合适类型的存储云服务 父主题： PERF03 性能建模

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选择合适网络服务资源 选择合适的网络服务资源是一个复杂的过程，需要考虑许多因素。以下提供了一些主要因素： 评估合适网络云服务，主要考虑如下性能指标： 网络流量：评估工作负载的预期网络流量，了解数据传输需求和网络请求的频率。 带宽要求：确定工作负载的带宽要求，考虑通过网络传输和接收的数据量。

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案例：选择合适的分布列 现象描述 表定义如下： 1 2 CREATE TABLE t1 (a int, b int); CREATE TABLE t2 (a int, b int); 执行如下查询： 1 SELECT * FROM t1, t2 WHERE t1.a = t2.b;

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案例：选择合适的分布列 现象描述 表定义如下： 1 2 CREATE TABLE t1 (a int, b int); CREATE TABLE t2 (a int, b int); 执行如下查询： 1 SELECT * FROM t1, t2 WHERE t1.a = t2.b;

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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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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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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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Volcano调度概述 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而Kubernetes当前缺失的一系列特性，提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力。 Volcano

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自动学习中偏好设置的各参数训练速度大概是多少 偏好设置中： performance_first：性能优先，训练时间较短，模型较小。对于TXT、图片类训练速度为10毫秒。 balance：平衡 。对于TXT、图片类训练速度为14毫秒 。 accuracy_first：精度优先，训练

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集群--XGPU设备显存使用率 集群--XGPU设备算力使用率 节点--XGPU设备显存使用率 节点--XGPU设备算力使用率 节点--XGPU设备数量 节点--XGPU设备显存分配量 GPU卡--XGPU设备显存使用率 GPU卡--XGPU设备显存分配量 GPU卡--XGPU设备显存分配率 GPU卡--XGPU设备算力使用率

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