须知： 目的端主机规格推荐排序逻辑：偏好设置（降序）> CPU数量（升序）>内存（升序），对于同CPU同内存售空的情况，优先推荐同CPU内存较大的规格。 CPU阈值计算规则：基于源端主机的CPU核数，采用向上取整至最接近的2幂次指数。例如：源端主机为2核或3核CPU，阈值计算为4

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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CPU流控 背景信息 CPU流控可以基于当前节点的CPU占用率实现流量控制。 CPU流控通过配置节点的最大CPU占用率来避免流量冲击下节点掉线风险，可以基于流量阈值预估CPU占用率最大值。当节点CPU超过配置阈值后，CPU流控会丢弃节点请求，达到保护集群的目的，节点内流量和elasticsearch

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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配的场景提供智能推荐服务。 智能场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为，推送更具针对性的内容，实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法，深度挖掘物品之间的联系，自动匹配精准内容。 热门推荐 基于多维度数据分

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I、机器学习等分析技术，从资产安全、威胁告警、漏洞管理、基线检查维度，分类呈现资产安全状况。 HSS通过在主机中安装Agent，使用AI、机器学习和深度算法等技术分析主机中风险，并从HSS云端防护中心下发检测和防护任务，全方位保障主机安全。同时可从可视化控制台，管理主机Agent上报的安全信息。

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32G x 1，CPU 4核，内存32GB NVIDIA Tesla V100 32G x 2，CPU 8核，内存64GB NVIDIA Tesla V100 32G x 4，CPU 16核，内存128GB NVIDIA Tesla V100 32G x 8，CPU 32核，内存256GB

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推荐配置（可选） 成功添加加速 域名 以后，您可以根据业务需要配置缓存规则、智能压缩、安全加速等，提高缓存命中率、优化加速效果、提升安全性。 提高缓存命中率、优化加速效果 使用场景 配置项 说明 缓存命中率低、加速效果不明显 配置缓存规则 合理配置不同资源的缓存过期时间和优先级，能有

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推荐配套产品 在RR选择共部署的组网中，一般总部站点的CPE既是站点的网关，又要承担RR的职责，所以需要高性能的CPE设备。分支站点根据站点业务规模选择CPE。 本场景推荐的设备款型如表1所示。 表1 推荐款型 站点 设备款型 总部Hub站点/数据中心站点 AR6300（只支持单主控，不支持双主控）、AR6280。

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使用kubectl（推荐） kubectl配置指南 cci-iam-authenticator使用参考

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删除应用 （推荐） 功能介绍 根据应用id删除应用。 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/applications/{app_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 app_id 是 String 应用id 请求参数 表2 请求Header参数

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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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合动作空间，可行动作数量在10^7量级。对于CPU计算能力要求较高。 训练任务快速部署：客户进行AI强化学习时，需要短时间（10mins）拉起上万核CPU，对动态扩容能力要求较高。 竞享实例的应用 该AI学习引擎采用竞享实例提供CPU资源。得益于竞享实例的快速扩容与成本优势，引擎

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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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附录 名词解释 基本概念、云服务简介、专有名词解释： 企业主机安全 HSS：是 服务器 贴身安全管家，通过资产管理、漏洞管理、基线检查、入侵检测、程序运行认证、文件完整性校验，安全运营、网页防篡改等功能，帮助企业更方便地管理主机安全风险，实时发现黑客入侵行为，以及满足等保合规要求。 Web应用防火墙

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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 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。

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objects 推荐词列表 数组长度：0 - 65535 total_count Integer 推荐词总数 最小值：0 最大值：2147483647 表4 RecommendWord 参数 参数类型 描述 recommend_word_id String 推荐词Id 最小长度：0

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客体的id列表，非必选项。有下面两种场景使用： 在线上策略使用到关联推荐召回策略时需要提供。例如，给用户推荐物品，主体是用户，客体是物品；给物品推荐用户，主体是物品，客体是用户；给用户推荐用户，主体是用户，客体是用户；给物品推荐物品，主体是物品，客体是物品。 纯排序场景中，该参数为传入待

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关联推荐，需要配置“物品项”，即推荐与物品项相关的产品。如果物品项有多个，需要用英文逗号隔开。 图1 代码预测 表单：输入“ID”，并设置“最大推荐个数”。其中ID可以为用户ID或者物品ID，单击“预测”后显示预测结果，如图2所示。如果是关联推荐，则需要配置“物品项”，即推荐与物

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用户推荐平台 用户推荐平台简介 本项目建设的用户推荐平台基于华为云客户数据平台CDP。用户推荐平台以治理后的数据为基础，使用高效、准确的用户推荐模型，建设消费者数据中心并建立人群画像，挖掘用户行为数据，驱动业务决策实现智能化全场景营销体验，助力企业实现精细化运营和营销。 用户推荐平台具体实现

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取消作业（推荐） 功能介绍 该API用于取消已经提交的作业，若作业已经执行结束或失败则无法取消。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI URI格式： DELETE /v1.0/{project_id}/jobs/{job_id} 参数说明 表1 URI 参数

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