资源优化 PERF05-03 WEB场景资源优化 PERF05-04 大数据场景资源优化 父主题： PERF05 性能优化

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DDL优化 并行DDL DDL快速超时 非阻塞DDL 创建二级索引进度查询 父主题： 常见内核功能

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优化类 安装Cloud-Init常见问题 安装NetworkManager后使用Cloud-Init注入密钥或密码失败怎么办？ 云服务器 安装Cloud-Init可以做什么？

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成本优化 成本优化概览 资源优化 计费模式优化

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天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 OptVerse以开放API（Application Programming

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成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 通过CES查看DRS监控指标，及时修复失败任务、删除闲置的任务。 如果您的业务对性能稳定性要求较低，可以考虑购买较小规格的任务，以此来降低您的成本。 计费模式优化 不

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成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 通过CES查看RDS监控指标，例如CPU、内存、磁盘的使用率，如果当前配置过高，可以通过规格变更降低配置。 监控RDS资源闲置情况，及时删除闲置的实例。 如果您的业

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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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解析，之后生成执行计划，并对执行计划进行优化，最后提交任务给YARN去执行。所以Hive的调优分为以下几个部分： 接入层：主要包括用户的连接性能，如网络速度、认证、连接并发数。 HiveServer：以SQL的优化为主，执行计划是SQL优化的主要手段，通过接口查看Hive对整个S

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成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 通过CES查看GeminiDB Influx监控指标，例如CPU、内存、磁盘的使用率，如果当前配置过高，可以通过规格变更降低配置。 监控GeminiDB Influx资源闲置情况，及时删除闲置的实例。

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成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 通过CES查看GeminiDB Cassandra监控指标，例如CPU、内存、磁盘的使用率，如果当前配置过高，可以通过规格变更降低配置。 监控GeminiDB Ca

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资源优化 概述 支持的区域范围 E CS 的空闲资源优化 EVS、EIP和ELB的闲置资源优化 资源优化建议的计算规则 父主题： 成本优化

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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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调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中：随机森林的树数量，k-means中的cluster数，正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足，一味地增加数据，训练效果并不明显。

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人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能

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你可能会发现还缺少某一部分数据源，反复调整优化。 训练模型 俗称“建模”，指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型，模型可以应用到新的数据中，得到预测、评价等结果。

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，因为监督信号直接从数据本身派生。 有监督学习 有监督学习是机器学习任务的一种。它从有标记的训练数据中推导出预测函数。有标记的训练数据是指每个训练实例都包括输入和期望的输出。 LoRA 局部微调（LoRA）是一种优化技术，用于在深度学习模型的微调过程中，只对模型的一部分参数进行更

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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、合理，有助于提高管制策略的有效性和针对性。 闭环管理与自主学习机制：国蓝中天实现了污染摸排流程化反馈数据的闭环管理与自主学习。这种机制使得管制系统能够不断学习和优化，进一步提高污染管治的有效性。通过持续的数据反馈和学习，系统能够不断完善自身，适应不断变化的污染状况。

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鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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靶点优化 靶点优化基于分子动力学模拟和结构聚类，实现靶点结构优化 单击“靶点优化”功能卡片，进入配置页面。 配置靶点文件和相关参数信息。 靶点文件：支持PDB格式文件，文件大小不能超过10M。若文件中含有多个受体，默认只处理第一个。 靶点预处理： 去配体：提交任务时系统会自动删除配体。

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