中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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

查看更多 →

况下，并行扫描才能够提高扫描性能。 其他因素对SMP性能的影响 除了资源因素外，还有一些因素也会对SMP并行性能造成影响。例如分区表中分区数据不均，以及系统并发度等因素。 数据倾斜对SMP性能的影响 当数据中存在严重数据倾斜时，并行效果较差。例如某表join列上某个值的数据量远大

查看更多 →

验证并行查询效果 本章节使用TPCH测试工具测试并行查询对22条QUERY的性能提升情况。 测试的实例信息如下： 实例规格：32 vCPUs | 256 GB 内核版本：2.0.26.1 并行线程数：16 测试数据量：100GB 操作步骤 生成测试数据。 请在https://github

查看更多 →

配置设备通信参数 介绍如何在Web界面配置UPS2000H、UPS5000H、ECC的通信参数。 在UPS2000H上配置NetEco通信参数 在UPS5000H上配置NetEco通信参数 在ECC上配置NetEco通信参数

查看更多 →

的效率。 每个数据并行下的批处理大小 设置在并行训练中，每个微批次包含的数据批量大小，适当的数据批量大小能够确保训练各个阶段都能充分利用计算资源，提升并行效率。 数据配置 训练数据 选择训练模型所需的数据集。要求数据集经过发布操作，发布数据集操作方法请参见发布数据集。 资源配置 计费模式

查看更多 →

则的数据选择可以进一步提升旧模型精度。 数据增强： 数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标

查看更多 →

网信算备520111252474601240061号 算法基本原理 数字人语音驱动算法是指使用深度学习将语音转换成3D数字人表情和肢体驱动数据的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：语音音频数据。 算法原理：通过深度学习算法，提取语音音频中的特征，并转化为表情驱动的表情基系数。 输出结果：表情基系数。

查看更多 →

restore_size_ex 数据恢复费用 归档存储对象执行加急速率恢复操作，根据对象大小产生的数据恢复费用。 深度归档标准恢复数据流量 restore_size_sd_da 数据恢复费用 深度归档存储对象执行标准速率恢复操作，根据对象大小产生的数据恢复费用。 深度归档加急恢复数据流量 restore_size_ex_da

查看更多 →

息。 Data：对象的数据内容，OBS对于数据的内容是无感知的，即认为对象内的数据为无状态的二进制数据。 数据库普通表：数据库中的普通表，数据源文件中的数据最终并行导入到这些表中存储，包括行存表、列存表。 外表：用于识别数据源文件中的数据。外表中保存了数据源文件的位置、文件格式、编码格式、数据间的分隔符等信息。

查看更多 →

DN（Datanode）： GaussDB (DWS)数据节点。接收CN下发的导入任务，将数据源文件中的数据通过外表写入数据库目标表中。 数据源文件：存有数据的文件。文件中保存的是待导入数据库的数据。 数据服务器：数据源文件所在的服务器称为数据服务器。基于安全考虑，建议数据服务器和GaussDB(DWS)集群处于同一内网。

查看更多 →

关于OBS并行导出 概述 GaussDB(DWS)数据库支持通过OBS外表并行导出数据：通过OBS外表设置的导出模式、导出数据格式等信息来指定导出的数据文件，利用多DN并行的方式，将数据从GaussDB(DWS)数据库导出到外部，存放在OBS 对象存储服务 器上，从而提高整体导出性能。

查看更多 →

通过外表导出数据 相关概念 数据文件：存储有数据的TEXT、 CS V或FIXED文件。文件中保存的是从GaussDB(DWS)数据库导出的数据。 外表：用于规划导出数据文件的数据文件格式、存放位置、编码格式等信息。 GDS：数据服务工具。在导出数据时，需要将此工具部署到数据文件所在的服务器上，使DN可以通过该工具导出数据。

查看更多 →

验证并行查询效果 本章节使用TPCH测试工具测试并行查询对22条QUERY的性能提升情况。 测试的实例信息如下： 实例规格：32 vCPUs | 256 GB 内核版本：2.0.26.1 并行线程数：16 测试数据量：100GB 操作步骤 生成测试数据。 请在https://github

查看更多 →

如何并行创建索引？ 答：参考如下方法： --设置maintenance_work_mem参数根据实际情况调整该大小。 gaussdb=# SET maintenance_work_mem = '8GB'; --建表。 gaussdb=# CREATE TABLE table_name

查看更多 →

如何并行创建索引？ 答：参考如下方法： --设置maintenance_work_mem参数根据实际情况调整该大小。 gaussdb=# SET maintenance_work_mem = '8GB'; --建表。 gaussdb=# CREATE TABLE table_name

查看更多 →

设置并行度 操作场景 并行度控制任务的数量，影响shuffle操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到最优。 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度使任务和数据更均匀

查看更多 →

况下，并行扫描才能够提高扫描性能。 其他因素对SMP性能的影响 除了资源因素外，还有一些因素也会对SMP并行性能造成影响。例如分区表中分区数据不均，以及系统并发度等因素。 数据倾斜对SMP性能的影响 当数据中存在严重数据倾斜时，并行效果较差。例如某表join列上某个值的数据量远大

查看更多 →

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模型的低门槛、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。

查看更多 →

务 ModelArts平台开发实验 介绍自动学习、数据管理、深度学习预置算法、深度学习自定义基础算法和进阶算法 本培训为线下面授形式，培训标准时长为9天，每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收，客户以官网单击确认《培训专业服务签到表》作为验收合格依据。 项目完成

查看更多 →

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

查看更多 →

获取服务开通信息 功能介绍 该接口用于获取服务开通信息。 接口约束 目前"华北-北京一"和"华东-上海二"区域不支持新用户开通。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。

查看更多 →