赞奇超高清云工作站解决方案实践

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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AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程

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流程设计 宏观层面：重点是组织架构与流程架构匹配，组织设置必须支撑流程价值实现，组织职责必须清晰具体，不能有重叠、空白、过多、过少； 微观层面：看流程角色职责是否通过岗位职责的设置有效落实，岗位职责与其匹配的流程角色职责相符。 单击左侧导航栏“流程设计”并进入流程设计页面。 图1

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设计原则 以下是常用的性能优化指导原则： 中心化原则：识别支配性工作量负载功能，并使其处理过程最小化，把注意力集中在对性能影响最大的部分进行提升。 本地化原则：选择靠近的活动、功能和结果的资源；避免通过间接的方式去达到目的，导致通信量或者处理量大辐增加，性能大辐下降。 共享资源：

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设计优化 PERF05-01 设计优化 父主题： PERF05 性能优化

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故障对系统造成的影响，并持续稳定地运行，建议遵循以下设计原则。 高可用设计 单点故障会导致整个系统崩溃、主要功能受到影响、任务延误的系统轻度损坏或存在较大的故障隐患，因此系统的高可用设计非常关键。 高可用设计的主要手段是冗余，甚至是多级冗余的组合，包括异地容灾方式保证灾难情况下无单点：

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设计原则 国际标准化组织（ISO）对计算机系统安全的定义为：确保信息资产（包括硬件、软件、网络、数据等）受到保护，以确保其机密性、完整性和可用性。计算机系统安全的目标是保护信息系统免受未经授权的访问、使用、披露、破坏、修改、中断或不可用的威胁，同时确保信息系统能够持续地提供服务。

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设计架构 在架构设计阶段伙伴架构师完成集成架构设计和资源清单配置。 创建技术架构 集成架构设计详细操作步骤参见集成架构设计。 伙伴架构师用户登录解决方案工作台，进入工作空间--》选择需要设计的方案--》点击“更多”下拉框--》点击“设计”，即可跳转到架构“设计中心”的页面。 图1

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VN设计 通过对不同的业务划分为不同的VN，实现生产业务、办公业务、多媒体业务的同类型业务正常互通，不同类型业务隔离不互通。 同时为生产、办公、多媒体、等不同业务分配不同比例带宽，保障网络拥塞时各业务流量都能得到调度。 父主题： 用户业务设计

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设计中心 解决方案工作台提供设计引擎，用户可在线进行解决方案技术架构设计（含集成架构、部署架构）、信息架构设计。 技术架构设计 信息架构设计 父主题： 标准空间

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表设计 总体上讲，良好的表设计需要遵循以下原则： 减少需要扫描的数据量。通过分区表的剪枝机制可以大幅减少数据的扫描量。 尽量减少随机I/O。通过聚簇可以实现热数据的连续存储，将随机I/O转换为连续I/O，从而减少扫描的I/O代价。 选择分区方案 当表中的数据量很大时，应当对表进行分区，一般需要遵循以下原则：

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约束设计 DEFAULT和NULL约束 【建议】如果能够从业务层面补全字段值，那么，就不建议使用DEFAULT约束，避免数据加载时产生不符合预期的结果。 【建议】给明确不存在NULL值的字段加上NOT NULL约束，优化器会在特定场景下对其进行自动优化。 【建议】给可以显式命名的约束显式命名。除了NOT

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表设计 总体上讲，良好的表设计需要遵循以下原则： 减少需要扫描的数据量。通过分区表的剪枝机制可以大幅减少数据的扫描量。 尽量减少随机I/O。通过聚簇可以实现热数据的连续存储，将随机I/O转换为连续I/O，从而减少扫描的I/O代价。 选择分区方案 当表中的数据量很大时，应当对表进行分区，一般需要遵循以下原则：

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约束设计 DEFAULT和NULL约束 如果能够从业务层面补全字段值，那么，不建议使用DEFAULT约束，避免数据加载时产生不符合预期的结果。 给明确不存在NULL值的字段加上NOT NULL约束。优化器会在特定场景下对其进行自动优化。 给可以显式命名的约束显式命名。除了NOT

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表设计 GaussDB 是分布式架构。数据分布在各个DN上。总体上讲，良好的表设计需要遵循以下原则： 将表数据均匀分布在各个DN上。数据均匀分布，可以防止数据在部分DN上集中分布，从而导致因存储倾斜造成集群有效容量下降。通过选择合适的分布列，可以避免数据倾斜。 将表的扫描压力均匀分

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约束设计 DEFAULT和NULL约束 如果能够从业务层面补全字段值，那么，不建议使用DEFAULT约束，避免数据加载时产生不符合预期的结果。 给明确不存在NULL值的字段加上NOT NULL约束，优化器会在特定场景下对其进行自动优化。 给可以显式命名的约束显式命名。除了NOT

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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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通话、方言以及英语。方言当前支持四川话、粤语和上海话。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场景的 语音识别 进行优化，识别率达到业界领先。 前沿技术 使用工业界成熟的算法，结合学术界最新研究成果，为企业提供独特竞争力优势。 支持热词 针对专业词汇，支持上传至热词表，增加专业词汇的识别准确率。

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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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规范设计 配置中心 流程设计 主题设计 码表管理 数据标准 关系建模 业务指标 技术指标 维度建模 父主题： 实施步骤

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安全设计 有标签和安全标识。 部件安全设计满足欧盟和中国等国家和地区的准入要求。 父主题： 安全性和可靠性

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