课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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高 关键策略 在设计网络拓扑时，仔细检查每个组件的连接要求，例如是否需要互联网可访问性（入站和出站）、连接到VPC的能力、边缘服务和外部数据中心等。除非资源必须接收来自公网的网络流量，否则不要将资源放置在VPC的公有子网中。 对于入站和出站流量，应采用深度防御方法。例如对入站流量

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DeepFM，结合了FM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。 表2 深度网络因子分解机参数说明 参数名称 说明 名称 自定义策略名称，由中文、英文、数字、下划线、空格或者中划线组成，并且不能以空格开始和结束，长度为1~64个字符。

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发环境配置。 获取并导入样例工程 Storm提供了不同场景下的样例程序，您可以导入样例工程进行程序学习。 根据场景开发拓扑 通过典型场景，您可以快速学习和掌握Storm拓扑的构造和Spout/Bolt开发过程。 编译并运行程序 指导用户将开发好的程序编译并提交运行。 查看程序运行结果

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等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数 一键式模型部署和API发布，提供深度学习模型的快速部署功能，支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发布、应用监控和统计分析，轻松实现AI能力服务化。 图19 模型部署发布平台 平台基于模型

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无监督学习：使用标注工具对原始数据进行标注，对模型进行算法验证和评估。用户基于训练结果进行确认和重新标注，对模型进行算法验证和评估。 数据标注是为数据工程师、数据科学家等提供的辅助标注工具。 安全管理与审计 安全管理设置好后，主要通过对接数据目录来实现数据权限的功能，如图1所示。 图1 数据目录与安全管理对接 安全审计用于用户数据操作是否合法合理合规。

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COST07 管理和优化资源 COST07-01 持续监控资源利用率指标 COST07-02 释放闲置资源 COST07-03 考虑不同的云资源技术选型 COST07-04 合理降配低负载资源或升配高负载资源 父主题： 成本优化支柱

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I SQL 2003。 存算分离 DLI 解耦计算和存储负载，存算分离架构，存储资源和计算资源按需灵活配置，提高了资源利用率，降低了成本。 企业级多租户 支持计算资源按租户隔离，数据权限控制到队列、作业，帮助企业实现部门间的数据共享和权限管理。 Serverless DLI DLI完全兼容Apache

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网络，同时在工程上进行了大量的优化，大幅提升解码速度，使识别速度在业内处于领先地位。 多种识别模式 支持多种 实时语音识别 模式，如流式识别、连续识别和实时识别模式，灵活适应不同应用场景。 定制化服务 可定制特定垂直领域的语言层模型，可识别更多专有词汇和行业术语，进一步提高识别准确率。

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配置Overlay拓扑 操作步骤 单击“拓扑”页签。 在“VN”中选择已经建立的VN名称。 在“预定义拓扑”界面，依次选择“模式”、“拓扑模式”。 默认拓扑模式为“Full-Mesh”，单击“Hub-Spoke”进行切换，并设置中心站点和分支站点。 图1 配置Overlay拓扑 打开“分

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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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优化器 查询重写 路径生成 计划生成 Analyze utile接口

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容量优化 在客户的运维工作中，为了保证业务可以持续运转不间断，需要提前识别高负载风险实例并提前做出应对措施。容量优化可以根据用户输入的安全阈值帮助客户快速识别风险实例并给出优化建议。 使用场景 当用户期望能预测资源的负载情况，识别出高负载资源时，可以使用该功能进行辅助预测。 限制与约束

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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 您可以通过 云监控服务 监控资源的使用情况，识别空闲资源，寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源，然后采取针对性的优化措施。 通过CES

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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 Mongo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 Mongo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 您可以通过云监控服务监控资源的使用情况，识别空闲资源，寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源，然后采取针对性的优化措施。 通过CES查看 GaussDB (for

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过一些聚类的辅助方式能更好的选择分子。从每个类里挑选出一两个分子进行后续分析和验证，提高分析的效率和分析质量。也可以通过聚类找出一些关键的骨架，来进行下游分析或者优化等。 在输出结果页面左上角单击“聚类分析”后，系统开始进行分析，同时显示“聚类分析中”。 图16 聚类分析 待聚类

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数据优化 根据统计结果，双方可能会发现存在以下两个问题： 碰撞后的数据总数比较小。 碰撞后的数据分布不太均衡，负样本的比例过高。 这种情况下双方可以重复2-5的步骤更新自己提供的数据，多次执行样本分布统计直至达到比较满意的碰撞结果和分布结果。 至此联邦建模的数据准备阶段完成，接下来就是使用准备好的数据进行联邦建模。

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成本优化 为什么长时间没有EIP、ELB、EVS的资源优化建议？

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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 Redis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 Redis资源闲置情况，及时删除闲置的实例。

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Storm的运行环境即Storm客户端，请根据指导完成客户端的安装和配置。 准备Storm应用开发和运行环境 准备工程 Storm提供了不同场景下的样例程序，您可以导入样例工程进行程序学习。 导入并配置Storm样例工程 根据场景开发拓扑 提供了Storm拓扑的构造和Spout/Bolt开发过程。 开发Storm应用

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