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需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力，希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，您將能夠：掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程；了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法；了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來自：百科![]()
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華為云計(jì)算 云知識 性能管理需要采集的數(shù)據(jù)范圍有哪些 性能管理需要采集的數(shù)據(jù)范圍有哪些 時(shí)間：2021-07-01 16:29:08 數(shù)據(jù)庫管理 數(shù)據(jù)庫 應(yīng)用性能管理 性能管理需要采集的數(shù)據(jù)范圍，包括但不限于： CPU使用數(shù)據(jù)； 空間使用率； 使用數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的用戶和角色； 心跳查詢的響應(yīng)時(shí)間；來自：百科![]()
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Proxy集群一樣，突破了Redis集群對于CPU單核性能的依賴性，而端到端的鏈路性能才是整個(gè)集群的最大性能瓶頸。 從上述架構(gòu)剖析可以了解到，Redis單核性能的關(guān)鍵在于CPU的處理能力，但Redis真實(shí)在CPU中操作的時(shí)間在納秒級別，不超過端到端時(shí)延的10%，因此Redis橫向擴(kuò)展核心靠鏈路性能優(yōu)化。來自：百科![]()
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。 智能索引推薦 通過啟發(fā)式推薦算法，實(shí)現(xiàn)了語句級+負(fù)載級智能索引推薦，將效率從小時(shí)級別提升到秒級，并在benchmark測試中實(shí)測性能提升了約40倍。來自：專題![]()
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