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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VPC网络：采用VPC路由方式与底层网络深度整合，适用于高性能场景，节点数量受限于 虚拟私有云VPC 的路由配额。 容器隧道网络（Overlay）：基于底层VPC网络，另构建了独立的VXLAN隧道化容器网络，适用于一般场景。 云原生2.0：深度整合弹性网卡（Elastic Network

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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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支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算； 支持控制流和数据流的分离

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高性能计算场景的平台，它弥补了Kubernetes在机器学习、深度学习、HPC、大数据计算等场景下的基本能力缺失，其中包括gang-schedule的调度能力、计算任务队列管理、task-topology和GPU亲和性调度。另外，Volcano在原生Kubernetes能力基础上

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公有云资源丰富多样，一旦云上资源调度策略不合适，会导致云山仿真任务挂住，无法发挥云上弹性按需的效果，还影响仿真工作稳定性； 以传统方式将芯片研发环境迁移云上的解决方案严重改变了芯片设计工程师线下操作方式，增加了学习成本，降低了工作效率； 多地域的研发中心协同能力不足，计算资源调度差； 作业、资源

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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K8s工作负载原理剖析和实践 Cloud Native Lives 第4课：K8s调度器原理剖析和实践 01:08:29 K8s调度器原理剖析和实践 Cloud Native Lives 第5课：K8s网络模型原理剖析与实践 01:11:04 K8s网络模型原理剖析与实践 Cloud Native Lives

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计划调度管理 生产计划管理 功能概述：该模块主要是对生产计划进行管理，包含的功能有新增生产计划、编辑生产计划、终止生产计划、对生产计划执行完工操作，分解生产计划以及对分解的计划进行发布、删除操作。 操作人员：系统管理人员。 路径：计划调度→生产计划 。 图1 生产计划管理 生产订单管理

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多种类型作业混合部署：支持AI、大数据、HPC作业类型混合部署。 多队列场景调度优化：支持分队列调度，提供队列优先级、多级队列等复杂任务调度能力。 多种高级调度策略：支持gang-scheduling、公平调度、资源抢占、GPU拓扑等高级调度策略。 多任务模板：支持单一Job多任务模板定义，打破Ku

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同周期依赖的原理，详情参考自然周期调度之同周期依赖原理。 上一周期依赖的原理，详情参考自然周期调度之上一周期依赖原理。 当分钟的调度周期不能被小时整除时，周期调度就不是严格按照间隔周期去跑，而是按照cron表达式的规则，每个小时的零点触发去跑，再往后推间隔。 父主题： 周期调度依赖策略

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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TOPS 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能，详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4（GPU直通） 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习、深度学习、训练推理、

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实例调度任务 创建实例调度任务 查看实例调度任务 父主题： xDM-F数据同步

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参数类型 描述 dispatch_id String 调度计划ID。 最小长度：1 最大长度：64 task_id String 调度计划关联的任务ID。 最小长度：1 最大长度：64 start_datetime Integer 调度计划的执行开始时间，上限2147512447000，下限946684800000。

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作业A为分钟调度，作业B为小时调度，则作业A不能设置作业B为依赖作业。 作业A和依赖作业B中不能有任一调度周期为周。例如，作业A的调度周期为周或作业B的调度周期为周，则作业A不能设置作业B为依赖作业。 调度周期为月的作业只能依赖调度周期为天的作业。例如，作业A的调度周期为月，则作

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已安装Volcano插件，详情请参见Volcano调度器。 组调度介绍 Gang调度策略是volcano-scheduler的核心调度算法之一，它满足了调度过程中的“All or nothing”的调度需求，避免Pod的任意调度导致集群资源的浪费。具体算法是，观察Job下的Pod已调度数量是否满足了最小运行

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开启负载感知调度能力。 安装Volcano后，您可通过“配置中心 > 调度配置”选择开启或关闭负载感知调度能力，默认关闭。 登录CCE控制台。 单击集群名称进入集群，在左侧选择“配置中心”，在右侧选择“调度配置”页签。 在“资源利用率优化调度”配置中，修改负载感知调度配置。 为达

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若需解决以上两个问题，则可配置作业调度身份。配置作业调度身份后，作业执行过程中，以配置的调度身份与其他服务交互，可以避免上述两种场景下作业执行失败。 在作业进行周期调度时，该作业的默认用户被删除后，如果使用其他用户对该作业进行版本提交并执行调度，那该作业的执行用户就默认为提交版本的用户。 调度身份的分类

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Volcano调度器 插件介绍 Volcano 是一个基于 Kubernetes 的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要的而 Kubernetes 当下缺失的一系列特性。 字段说明 表1 参数描述 参数 是否必选 参数类型 描述 basic

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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

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