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创建集群 功能介绍 创建一个MRS集群。使用接口前,您需要先获取下的资源信息。 通过VPC创建或查询VPC、子网 通过ECS创建或查询密钥对 通过终端节点获取区域信息 参考MRS服务支持的组件获取MRS版本及对应版本支持的组件信息 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI
导入导出 位置数据、人员信息、积分明细、设备使用情况、设备在线记录、设备异常记录、安全检查单列表、质量检查单列表、巡检单列表、问题列表、课程学习记录的导入导出记录均可以在这里筛选查看并下载。 业务处理 条目批量提交,任务批量提交,许可管理中的业务异步处理记录均可以在这里筛选查看并下载。
预算时,发出预警提醒。 商用 预留实例 2022年01月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 异常成本监控 异常成本监控引入机器学习,分析客户历史按需消费,建立客户特定的消费模型,并参考预测值,识别按需成本异常飙升的场景,同时给出Top潜在根因。帮助客户及时识别异常,从而快速做出反应,以维持预期的成本支出。
ve权限,才能运行Spark样例工程。 准备MRS应用开发用户 准备工程 Spark提供了不同场景下的样例程序,您可以导入样例工程进行程序学习。或者您可以根据指导,新建一个Spark工程。 导入并配置Spark样例工程 新建Spark样例工程(可选) 准备安全认证 如果您使用的是安全集群,需要进行安全认证。
num_axes:可选,类型:int32,默认为1 filler:可选;filler被忽略,除非只给1个bottom且scale是学习参数 bias_term:可选,类型:bool,默认为false;是否也学习bias(相当于ScaleLayer + BiasLayer,但可能更有效率),使用bias_filler初始化
限制项 说明 备注 日志采集速率 原始日志单节点最大采集速率50MB/S。 超过限制尽可能提供服务,不保证服务质量。 监控目录数 目录递归深度最多5层,最大不超过1000个文件。 不涉及。 监控文件数 容器场景下: 每个通过卷挂载日志的路径下,ICAgent最多采集20个日志文件。
AOE自动调优更多介绍可参考Ascend转换工具功能说明。 自动高性能算子生成工具 自动高性能算子生成工具AKG(Auto Kernel Generator),可以对深度神经网络模型中的算子进行优化,并提供特定模式下的算子自动融合功能,可提升在昇腾硬件后端上运行模型的性能。 AKG的配置也是在模型转换阶段进
39 2020-11-23 优化事务匹配机制。 JVM增加Direct Buffer监控。 1.0.38 2020-11-09 优化事务自学习能力。 1.0.36 2020-10-10 优化ServiceComb调用链。 优化JVM线程监控。 1.0.32 2020-8-27 支持Tomcat监控
当前MAC表资源使用率。 INTEGER6 配置的MAC表资源使用率告警阈值。 OCTET 端口名称。 对系统的影响 可能导致设备MAC地址无法学习,造成二层单播报文广播。 可能原因 MAC表资源使用率超过告警上限阈值。 处理步骤 检查MAC表资源使用率告警阈值是否过低,缺省情况下,上
立分发、开发过程中带有版本号并且可组装的软件实体。 开源许可证(open source license) 开源软件的版权持有人授予用户可以学习、修改开源软件,并向任何人或为任何目的分发开源软件的权利。 软件成分分析(Software Composition Analysis) 通
0的桶,总存储量数据不包含该类型的桶,而标准存储量、低频访问存储量、归档存储量数据包含该类型的桶。 总存储量数据 >= (标准存储量+低频访问存储量+归档存储量) 账号中存在深度归档类别的桶数据,总存储量数据包含该类别的桶,而标准存储量、低频访问存储量、归档存储量数据不包含该类别的桶。 OBS上报至CES的数据存在漏报。
sequence numeric 定义参数的顺序,从1开始,返回类型在前,然后是每个参数。 data_level numeric 复合类型参数的嵌套深度,此列的值始终为0,因为每个参数现在只显示一行。 data_type character varying(64) 参数的数据类型。 defaulted
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获取到的对象名就是以“/”分隔的,最后一个“/”后的内容就是对象名。如果最后一个“/”后没有内容,则表示一个文件夹路径。文件夹的层级结构深度不会影响访问对象的性能。 使用方式 OBS支持通过控制台、API、SDK、OBS Browser+、obsutil方式新建文件夹。 使用OBS控制台
旦出现故障将会使整个集群无法使用,可能会形成十分严重的生产事件。 面对以上的种种不足,CCE提供了简单的集群管理能力和灵活的弹性放缩能力,深度集成应用服务网格和Helm标准模板,能够有效帮助企业简化集群运维管理方式,降低运营成本,以简单易用、高性能、安全可靠、开放兼容等诸多优点,
未来交通与智慧城市创新技术产学研联合实验室”研发完成。 系统的主要技术特点和优势可以归纳为: 以算代测:核心算法代替硬件监测; 以智代工:人工智能代替人海战术; 自主学习:案例分析提升决策智能。 图1 功能简介 功能模块简介: 数据采集平台 数据采集平台整合多渠道监测源的空气质量的监测指标等信息,包括AQI及PM2
接口参考 模型训练 俗称“建模”,指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析,发现因果关系、内部联系和业务规律,从而得到一个或多个机器学习模型。 一站式开发平台使用指南 算法打包 将开发的代码和训练后的模型打包成算法包(RPM格式),以便发布到商城进行交易。 算法调试 将算法
人会BI。 AutoGraph引擎自动生成可视化图表,风格统一、样式美观。 智能:业务态势智能洞察 内置或集成行业算法, AutoML自动学习优化,深入挖掘数据价值。 支持自动分析洞察见解和专题故事生成,辅助业务管理者高效决策。 极致性能:10亿数据秒级响应 高性能BI引擎支持多
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