- 深度學(xué)習(xí)參數(shù)調(diào)優(yōu) 內(nèi)容精選 換一換
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熱門(mén)AI領(lǐng)域的模型開(kāi)發(fā)能力。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、熟練使用華為云ModelArts一站式 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) ; 2、系統(tǒng)、完整地了解多項(xiàng)AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識(shí); 3、學(xué)習(xí)多項(xiàng)AI領(lǐng)域的經(jīng)典算法; 4、掌握一定的模型調(diào)優(yōu)能力,能自己動(dòng)手優(yōu)化模型; 課程大綱 第1章 圖像分類(lèi)來(lái)自:百科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(guò)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(guò)啟來(lái)自:專(zhuān)題
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線(xiàn)后,當(dāng)性能調(diào)優(yōu)操作需要重啟集群時(shí),操作窗口時(shí)間需向管理部門(mén)提出申請(qǐng),經(jīng)批準(zhǔn)后方可執(zhí)行。 調(diào)優(yōu)流程及調(diào)優(yōu)各階段說(shuō)明如下: 階段 描述 確定性能調(diào)優(yōu)范圍 獲取集群各節(jié)點(diǎn)的CPU、內(nèi)存、I/O和網(wǎng)絡(luò)資源使用情況,確認(rèn)這些資源是否已被充分利用,是否存在瓶頸點(diǎn)。 SQL調(diào)優(yōu)指南 審視業(yè)務(wù)來(lái)自:專(zhuān)題云知識(shí) DRS使用中的參數(shù)遷移 DRS使用中的參數(shù)遷移 時(shí)間:2021-05-31 17:03:37 數(shù)據(jù)庫(kù) DRS使用中,參數(shù)遷移包括常規(guī)參數(shù)和性能參數(shù)。 常規(guī)參數(shù)大部分參數(shù)不遷移,并不會(huì)導(dǎo)致遷移失敗,但參數(shù)往往直接影響到業(yè)務(wù)的運(yùn)行和性能表現(xiàn)DRS支持參數(shù)遷移,讓 數(shù)據(jù)庫(kù)遷移 后,業(yè)務(wù)和應(yīng)用更平滑,更無(wú)憂(yōu)。來(lái)自:百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 對(duì)等連接參數(shù)有哪些 對(duì)等連接參數(shù)有哪些 時(shí)間:2021-07-02 11:34:15 對(duì)等連接的參數(shù)有:名稱(chēng)、本端VPC、本端VPC網(wǎng)段、賬戶(hù)、對(duì)端項(xiàng)目、對(duì)端VPC、對(duì)端VPC網(wǎng)段等內(nèi)容。 詳細(xì)的參數(shù)解釋見(jiàn)下表: 文中課程 更多精彩課程、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn),盡在華為云學(xué)院來(lái)自:百科
17:16:09 性能調(diào)優(yōu)、運(yùn)維管理、數(shù)據(jù)遷移是數(shù)據(jù)庫(kù)DBA必要掌握的知識(shí),本課程通過(guò)視頻+課件的干貨形式,期望通過(guò)學(xué)習(xí),幫助提升DBA實(shí)際技能。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括DWS的分布式執(zhí)行框架、存儲(chǔ)過(guò)程使用、性能調(diào)優(yōu)、數(shù)據(jù)遷移及運(yùn)維知識(shí)。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、解DWS的分布式執(zhí)行框架。來(lái)自:百科
些語(yǔ)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(xún)長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行的SQL語(yǔ)句。 高斯數(shù)據(jù)庫(kù)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(guò)程中,通過(guò)系統(tǒng)資源、吞吐量、負(fù)載等因素來(lái)幫助定位和分析性能問(wèn)題,使系統(tǒng)性能達(dá)到可接受的范圍。來(lái)自:專(zhuān)題
輕松地創(chuàng)建一個(gè)新數(shù)據(jù)庫(kù)參數(shù)模板,修改所需參數(shù)并應(yīng)用到數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例,用以使用新數(shù)據(jù)庫(kù)參數(shù)模板。 文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù) DDS參數(shù)模板與實(shí)例建立關(guān)聯(lián)后,如果修改了參數(shù)模板中的參數(shù),那么使用該參數(shù)模板的所有實(shí)例,都將獲得該參數(shù)模板中對(duì)應(yīng)參數(shù)的更新。 文檔數(shù)據(jù)庫(kù) 服務(wù) DDS 參數(shù)模板使用場(chǎng)景 文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)DDS參數(shù)模板使用場(chǎng)景來(lái)自:專(zhuān)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(guò)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(guò)啟來(lái)自:專(zhuān)題
華為云計(jì)算 云知識(shí) 自助購(gòu)買(mǎi)物理專(zhuān)線(xiàn)配置參數(shù)有哪些 自助購(gòu)買(mǎi)物理專(zhuān)線(xiàn)配置參數(shù)有哪些 時(shí)間:2021-07-02 19:48:23 云專(zhuān)線(xiàn) 云數(shù)據(jù)庫(kù) 自助購(gòu)買(mǎi)物理專(zhuān)線(xiàn)配置參數(shù)有計(jì)費(fèi)模式、區(qū)域、接入位置、名稱(chēng)、端口類(lèi)型、帶寬、運(yùn)營(yíng)商、機(jī)房地址、描述、購(gòu)買(mǎi)時(shí)長(zhǎng)等幾個(gè)內(nèi)容。 文中課程 更來(lái)自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 創(chuàng)建租戶(hù)物理專(zhuān)線(xiàn)配置參數(shù)有哪些 創(chuàng)建租戶(hù)物理專(zhuān)線(xiàn)配置參數(shù)有哪些 時(shí)間:2021-07-02 19:51:13 云專(zhuān)線(xiàn) 云數(shù)據(jù)庫(kù) 創(chuàng)建租戶(hù)物理專(zhuān)線(xiàn)配置參數(shù)有名稱(chēng)、項(xiàng)目ID、運(yùn)營(yíng)專(zhuān)線(xiàn)、帶寬、VLAN、機(jī)房地址、描述等內(nèi)容。 文中課程 更多精彩課程、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn),盡在華為云學(xué)院來(lái)自:百科
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現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期內(nèi)的安全保護(hù)。 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(guò)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(guò)啟來(lái)自:專(zhuān)題
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開(kāi)發(fā)效率,降低代碼開(kāi)發(fā)門(mén)檻,讓AI普惠全民開(kāi)發(fā)者。 應(yīng)用運(yùn)行 AI賦能的應(yīng)用運(yùn)行平臺(tái),不僅僅是托管應(yīng)用程序,而且能夠主動(dòng)學(xué)習(xí)、預(yù)測(cè)并適應(yīng)業(yè)務(wù)需求。 自適應(yīng)調(diào)優(yōu):AI模型會(huì)分析行業(yè)知識(shí)庫(kù)、應(yīng)用架構(gòu)和基礎(chǔ)設(shè)施配置,自動(dòng)適配各種業(yè)務(wù)場(chǎng)景。面對(duì)月結(jié)或交易結(jié)算這樣的周期性高峰,AI模型會(huì)預(yù)測(cè)并調(diào)整系統(tǒng)部署,應(yīng)對(duì)峰值壓力。來(lái)自:百科
現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期內(nèi)的安全保護(hù)。 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(guò)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(guò)啟來(lái)自:專(zhuān)題
現(xiàn)基數(shù)估計(jì)、計(jì)劃選擇準(zhǔn)確率以及端到端業(yè)務(wù)性能倍數(shù)提升。突破了基于A(yíng)I的參數(shù)自調(diào)優(yōu)、慢SQL診斷、索引推薦等關(guān)鍵技術(shù),使得調(diào)優(yōu)任務(wù)的時(shí)間代價(jià)由天級(jí)降為分鐘級(jí);構(gòu)建庫(kù)內(nèi)原生AI引擎,為用戶(hù)提供數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)置的機(jī)器學(xué)習(xí)與推理能力,性能提升5-20倍。雖然被制裁,華為不能進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)行業(yè)主流的來(lái)自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 創(chuàng)建虛擬接口參數(shù)有哪些 創(chuàng)建虛擬接口參數(shù)有哪些 時(shí)間:2021-07-02 19:55:07 云專(zhuān)線(xiàn) 云數(shù)據(jù)庫(kù) 創(chuàng)建虛擬接口的參數(shù)有:區(qū)域、名稱(chēng)、物理專(zhuān)線(xiàn)、虛擬網(wǎng)關(guān)、VLAN、本端網(wǎng)關(guān)、遠(yuǎn)端網(wǎng)關(guān)幾個(gè)內(nèi)容、路由模式、遠(yuǎn)端子網(wǎng)、BGP鄰居AS號(hào)、BGP鄰居MD5值、描述等內(nèi)容。來(lái)自:百科
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