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- 安全加固系統(tǒng)調(diào)優(yōu) 內(nèi)容精選 換一換
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AI-Native自治，管理智能高效 AI-Native自治，管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點(diǎn)參數(shù)，通過深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法，結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對(duì)性調(diào)優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu)，性能提升30%的同時(shí)，耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級(jí)。 智能索引推薦 通過啟發(fā)式來自：專題AI-Native自治，管理智能高效 AI-Native自治，管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點(diǎn)參數(shù)，通過深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法，結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對(duì)性調(diào)優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu)，性能提升30%的同時(shí)，耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級(jí)。 智能索引推薦 通過啟發(fā)式來自：專題
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。 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB AI-Native自治，管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點(diǎn)參數(shù)，通過深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法，結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對(duì)性調(diào)優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu)，性能提升30%的同時(shí)，耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級(jí)。 智能索引推薦 通過啟發(fā)式來自：專題![]()
le和目標(biāo)數(shù)據(jù)庫GaussDB的數(shù)據(jù)長期同步。 總體性能調(diào)優(yōu)思路 GaussDB的總體性能調(diào)優(yōu)思路為性能瓶頸點(diǎn)分析、關(guān)鍵參數(shù)調(diào)整以及SQL調(diào)優(yōu)。在調(diào)優(yōu)過程中，通過系統(tǒng)資源、吞吐量、負(fù)載等因素來幫助定位和分析性能問題，使系統(tǒng)性能達(dá)到可接受的范圍。 【More】云數(shù)據(jù)庫GaussDB來自：專題![]()
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可自動(dòng)進(jìn)行超參的調(diào)優(yōu)，在速度和精度上超過人工調(diào)優(yōu)。 ModelArts訓(xùn)練中新增了超參搜索功能，自動(dòng)實(shí)現(xiàn)模型超參搜索，為您的模型匹配最優(yōu)的超參。ModelArts支持的超參搜索功能，在無需算法工程師介入的情況下，即可自動(dòng)進(jìn)行超參的調(diào)優(yōu)，在速度和精度上超過人工調(diào)優(yōu)。 了解更多 超參搜索簡介來自：專題![]()
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高斯數(shù)據(jù)庫用法-查詢最耗性能的SQL 系統(tǒng)中有些SQL語句運(yùn)行了很長時(shí)間還沒有結(jié)束，這些語句會(huì)消耗很多的系統(tǒng)性能，請(qǐng)根據(jù)本章內(nèi)容查詢長時(shí)間運(yùn)行的SQL語句。 高斯數(shù)據(jù)庫用法-總體調(diào)優(yōu)思路 GaussDB的總體性能調(diào)優(yōu)思路為性能瓶頸點(diǎn)分析、關(guān)鍵參數(shù)調(diào)整以及SQL調(diào)優(yōu)。在調(diào)優(yōu)過程中，通過系統(tǒng)資源、吞吐量、負(fù)來自：專題![]()
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向云上應(yīng)用的立體化運(yùn)維系統(tǒng)。 立體化運(yùn)維主要是圍繞用戶應(yīng)用進(jìn)行監(jiān)控，一站式完成用戶體驗(yàn)監(jiān)控，應(yīng)用性能監(jiān)控，基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)控。除了覆蓋應(yīng)用的端到端資源以外，同時(shí)對(duì)多種運(yùn)維數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，通過多種可視化手段進(jìn)行友好的界面展示。 此外，華為云提供一站式應(yīng)用性能調(diào)優(yōu)解決方案，從應(yīng)用性能問題來自：百科![]()
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中級(jí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語音識(shí)別 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 基于昇騰AI處理器的目標(biāo)檢測應(yīng)用（ACL） 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 基于昇騰AI處理器的目標(biāo)檢測應(yīng)用（ACL）來自：專題![]()
如何讓開發(fā)人員能保證充足的聯(lián)調(diào)測試環(huán)境，同時(shí)又能有效降低開發(fā)資源成本？這不僅是華為當(dāng)前面臨的問題，也是業(yè)界亟待解決的課題。 華為云CodeArts Release此次發(fā)布的開發(fā)者聯(lián)調(diào)特性，優(yōu)勢在于： 聯(lián)調(diào)環(huán)境開箱即用 研發(fā)環(huán)境秒級(jí)發(fā)放、一鍵部署，為開發(fā)者提供高效協(xié)同的聯(lián)調(diào)能力； 聯(lián)調(diào)環(huán)境模板 提來自：百科![]()
如果切換了Notebook的規(guī)格，那么只能在Notebook進(jìn)行單機(jī)調(diào)測，不能進(jìn)行分布式調(diào)測，也不能提交遠(yuǎn)程訓(xùn)練任務(wù)。 當(dāng)前僅支持Pytorch和MindSpore AI框架，如果MindSpore要進(jìn)行多機(jī)分布式訓(xùn)練調(diào)試，則每臺(tái)機(jī)器上都必須有8張卡。 ModelArts提供的調(diào)測代碼中涉及到的 OBS 路徑，實(shí)際使用時(shí)請(qǐng)?zhí)鎿Q為自己的實(shí)際OBS路徑。來自：專題![]()
在永安保險(xiǎn)的解決方案以及華為消費(fèi)者云不同業(yè)務(wù)場景中數(shù)據(jù)庫的使用。 云數(shù)據(jù)庫性能調(diào)優(yōu) 本課程主要講述數(shù)據(jù)庫性能調(diào)優(yōu)的基本知識(shí)，闡述數(shù)據(jù)庫調(diào)優(yōu)方法，并基于GaussDB(for MySQL)講解數(shù)據(jù)庫調(diào)優(yōu)理論。 MySQL數(shù)據(jù)庫 入門指導(dǎo)幫助文檔 MySQL數(shù)據(jù)庫 產(chǎn)品介紹 立即下載來自：專題![]()
中級(jí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 基于昇騰AI處理器的目標(biāo)檢測應(yīng)用（ACL） 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 基于昇騰AI處理器的目標(biāo)檢測應(yīng)用（ACL）來自：專題![]()
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