小文件优化 操作场景 Spark SQL表中，经常会存在很多小文件（大小远小于HDFS的块大小），每个小文件默认对应Spark中的一个Partition，即一个Task。在有很多小文件时，Spark会启动很多Task，此时当SQL逻辑中存在Shuffle操作时，会大大增加hash分桶数，严重影响系统性能。

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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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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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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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√ 容量优化 查看容量优化分析结果概要信息 √ √ √ √ 查看容量优化分析结果详情列表 √ √ √ √ 删除容量优化分析结果列表数据 √ √ √ × 查看容量优化分析结果详情监控 √ √ √ √ 执行重新识别 √ √ √ × 执行停止分析 √ √ √ × 导出容量优化分析报告 √

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内存优化型 概述 内存优化型类别的专属计算集群适合处理内存中的大型数据集，搭载Intel Xeon SkyLake全新一代CPU，同时搭载全新网络加速引擎，以及DPDK（Data Plane Development Kit）快速报文处理机制，提供更高的网络性能，提供最大512GB

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成本优化支柱 成本优化支柱简介 基础概念 设计原则 问题和检查项 COST01 规划成本优化相应的组织机构和流程 COST02 实施预算规划管理机制 COST03 对成本进行分配 COST04 持续进行成本治理 COST05 优化指定策略和目标 COST06 使用不同计费模式优化成本

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在镜像列表中，在需要优化的镜像所在行的“操作”列下，选择“更多 > 优化”。 如果镜像所在行“操作”列下的“更多”选项中，没有“优化”按钮，表示该私有镜像不支持优化镜像功能。 用户也可以单击镜像名称，在镜像详情页面单击“优化”。 在“优化镜像”对话框中，如图1所示。如果用户已经手动优化过该镜像

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，怎么办？ Linux外部镜像文件在导出前未完成初始化配置，怎么办？ 如何优化镜像？ 如何使用通过I代 云服务器 创建的私有镜像创建II代云 服务器 如何设置镜像的网卡多队列属性？ 如何配置IPv6地址 如何优化系统盘镜像使其支持实例快速发放？ 为什么Windows云服务器安装Guest

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动、修改UUID等。 准备工作 将待优化的Linux镜像创建为 弹性云服务器 ，并开机登录。 确认是否需要优化私有镜像。 具体操作请参见确认是否需要优化私有镜像。 请根据虚拟化类型选择对应的优化操作，不同的虚拟化类型优化过程略有不同。 私有镜像优化过程 为了成功安装原生的XEN和KV

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合并CBO优化 操作场景 Spark SQL默认支持基于规则的优化，但仅仅基于规则优化不能保证Spark选择合适的查询计划。CBO（Cost-Bsed Optimizer）是一种为SQL智能选择查询计划的技术。通过配置开启CBO后，CBO优化器可以基于表和列的统计信息，进行一系列的估算，最终选择出合适的查询计划。

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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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HCIE- GaussDB V1.0考试覆盖：GaussDB产品与架构、关键技术、高可用方案、备份恢复、数据库性能优化、数据库连接、安全审计、事务管理、存储过程与游标、函数与触发器、数据库对象管理及SQL语法、用户及权限管理、故障处理及应急。 HCIE-GaussDB V1.0（笔试）知识点

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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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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 语音处理理论和应用

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ModelArts支持以下三种超参搜索算法： 贝叶斯优化（SMAC） TPE算法 模拟退火算法（Anneal） 贝叶斯优化（SMAC） 贝叶斯优化假设超参和目标函数存在一个函数关系。基于已搜索超参的评估值，通过高斯过程回归来估计其他搜索点处目标函数值的均值和方差。根据均值和方差构造采集函数（Acquisition

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00E-08。 学习率(learning_rate) 是 Double 决定优化器在优化方向上前进步长的参数。取值范围(0,1]，默认值为0.001。 在线学习(ftrl) 初始梯度累加和 (initial_accumulator_value) 是 Double 用来动态调整学习步长。取值范围(0

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Optimization)：直接偏好优化方法，通过直接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控，不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成

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