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- 線下渠道數(shù)據(jù)調(diào)優(yōu) 內(nèi)容精選 換一換
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當前已經(jīng)覆蓋了500+重點參數(shù),通過深度強化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法,結(jié)合不同業(yè)務(wù)負載模型進行針對性調(diào)優(yōu),相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗調(diào)優(yōu),性能提升30%的同時,耗費時間從天下降到分鐘級。 智能索引推薦 通過啟發(fā)式推薦算法,實現(xiàn)了語句級+負載級智能索引推薦,將效率從小時級別提升到秒級,并在benchmark測試中實測性能提升了約40倍。來自:專題文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù) DDS 性能調(diào)優(yōu) 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù)DDS性能調(diào)優(yōu) 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù)(Document Database Service,簡稱DDS)完全兼容MongoDB協(xié)議,提供安全、高可用、高可靠、彈性伸縮和易用的數(shù)據(jù)庫服務(wù),本文介紹文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù)DDS如何進行性能調(diào)優(yōu)。 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù)(Document來自:專題
- 線下渠道數(shù)據(jù)調(diào)優(yōu) 相關(guān)內(nèi)容
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)、查詢處理和數(shù)據(jù)庫應(yīng)用有廣泛而深刻的理解。 須知: 性能調(diào)優(yōu)過程有時候需要重啟集群,可能會中斷當前業(yè)務(wù)。因此,業(yè)務(wù)上線后,當性能調(diào)優(yōu)操作需要重啟集群時,操作窗口時間需向管理部門提出申請,經(jīng)批準后方可執(zhí)行。 GaussDB 性能調(diào)優(yōu)流程如下: 階段 描述 確定性能調(diào)優(yōu)范圍 獲取集群來自:專題來自:百科
- 線下渠道數(shù)據(jù)調(diào)優(yōu) 更多內(nèi)容
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寶等進行下單點菜,商家拿到訂單后開始加工,并自動通知周圍的快遞員,最后由快遞員將外賣送到用戶手中。 在數(shù)據(jù)化運營的過程中,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集困難,例如: 多渠道:各種渠道數(shù)據(jù)分散,例如廣告商、推廣人員等。 多終端:網(wǎng)頁版、公眾賬號、手機、瀏覽器(Web、移動端頁面)等。 異構(gòu)網(wǎng):VPC、用戶自建IDC,華為云E CS 等。來自:百科
【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評估診斷 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評估診斷 時間:2021-07-06 15:57:56 AI開發(fā)平臺 在訓(xùn)練模型后,用戶往往需要通過測試數(shù)據(jù)集來評估新模型的泛化能力。通過驗證測試數(shù)據(jù)集上的平均損失,來自:百科
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時日志等功能。 GaussDB安裝 -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、負載等因素來幫助定位和分析性能問題,使系統(tǒng)性能達到可接受的范圍。 高斯數(shù)據(jù)庫日期函數(shù) 快速使用GaussDB 收起 展開來自:專題
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