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云原生监控插件兼容自建Prometheus 云原生监控插件兼容模式 若您已自建Prometheus，且您的Prometheus基于开源，未做深度定制、未与您的监控系统深度整合，建议您卸载自建Prometheus并直接使用云原生监控插件对您的集群进行监控，无需开启“兼容模式”。 卸载您自建的Pro
实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如MRS、 DLI、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架(TICS，TensorFlow)的联邦计算； 支持控制流和数据流的分离，用户无需关心计算任务拆解和组合过程，采用有向无
的实验环境，通过弹性云服务器ECS、云容器引擎CCE规模化、快速高效的创建虚拟机、容器实验环境，深度集成华为云虚拟化的能力，提高平台实验环境的并发规模。 产业融通：在学期实训场景中深度打通华为云软件开发生产线CodeArts，提供真实的产业级实践环境，体验企业级敏捷式的一站开发服
漏洞扫描的原理是，通过爬虫获取用户网站的URL列表，然后对列表中所有URL进行扫描。 扫描策略分为：极速策略、标准策略、深度策略。如图1所示。 选择深度扫描可以更深层次的发现漏洞，建议您优先选择“深度策略”。如果用户需要快速扫描，可以在创建扫描任务时，“扫描策略”选择“极速策略”。 图1 设置扫描模式
开启智能访问控制规则后，WAF中的压力学习模型会根据源站返回的HTTP状态码和时延等来实时地感知源站的压力，从而识别源站是否被CC攻击了，WAF再根据异常检测模型实时地检测源站在HTTP协议上的特征的异常行为，然后基于这些异常特征，使用AI算法生成精准防护规则和CC防护规则，来防御CC攻击，保护您的网站安全。
使用huawei.com/ascend-310参数指定NPU数量时，requests和limits值需要保持一致。 指定huawei.com/ascend-310后，在调度时不会将负载调度到没有NPU的节点。如果缺乏NPU资源，会报类似“0/2 nodes are available: 2
在ModelArts训练得到的模型欠拟合怎么办？ 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。
基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。
概述 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题： 产品介绍
图2 基于Res-VAE和表达谱对单细胞数据降维 使用该Notebook时需要运行相应的代码模块，运行步骤如下所示。 环境配置：加载AutoGenome以及辅助绘图的软件包。 读取配置文件：通过json文件配置输入和输出路径。 模型训练：针对提供的数据和模型参数，AutoGeno
开发、训练和部署。支持公共资源池和专属资源池两种，分别为共享资源池和独享资源池。 ModelArts Standard默认提供公共资源池。ModelArts Standard专属资源池需单独创建，专属使用，不与其他用户共享。 ModelArts Lite Server和ModelArts
ncing）和领先（Leading）。 表1 云化成熟度的5个等级 等级 分数 成熟度水平 起步 1分 对云计算的理解和应用处于初步探索阶段，对云原生技术和最佳实践的应用有限，存在安全和成本风险。 云化转型尚未真正开始，缺乏整体规划和战略，也缺乏支撑云化转型的组织和流程。 局部突破
Service，GCS）提供云端基因测序解决方案，支持DNA、RNA、液态活检等主流生物基因测序场景。基因容器基于轻量级容器技术，结合大数据、深度学习算法，优化官方标准算法，为您提供灵活可定制的测序流程、秒极可伸缩的高可靠资源。 基因容器提供了REST（Representational
企业在进行数据管理时，通常会遇到下列挑战。 数据治理的挑战 缺乏企业数据体系标准和数据规范定义的方法论，数据语言不统一。 缺乏面向普通业务人员的高效、准确的数据搜索工具，数据找不到。 缺乏技术元数据与业务元数据的关联，数据读不懂。 缺乏数据的质量管控和评估手段，数据不可信。 数据运营的挑战 数据
Scheduler是负责Pod调度的组件，它由一系列action和plugin组成。action定义了调度各环节中需要执行的动作；plugin根据不同场景提供了action 中算法的具体实现细节。Volcano Scheduler具有高度的可扩展性，您可以根据需要实现自己的action和plugin。 图1 Volcano
Service，GCS）。 基因容器服务GCS提供云端基因分析解决方案，支持DNA、RNA、液态活检等主流生物基因分析场景。基因容器基于轻量级容器技术，结合大数据、深度学习算法，优化官方标准算法，为您提供灵活可定制的分析流程、秒级可伸缩的高可靠资源。 基因容器服务GCS的使用方式包括可视化界面、Rest
器翻译和对话系统等。 DeepSpeed是开源的加速深度学习训练的库。它针对大规模的模型和分布式训练进行了优化，可以显著提高训练速度和效率。DeepSpeed提供了各种技术和优化策略，包括分布式梯度下降、模型并行化、梯度累积和动态精度缩放等。它还支持优化大模型的内存使用和计算资源分配。
的数量。权重矩阵被分解为经过训练和更新的低秩矩阵。所有预训练的模型参数保持冻结。训练后，低秩矩阵被添加回原始权重。这使得存储和训练LoRA模型更加高效，因为参数明显减少。 超参数设置，基于训练作业配置超参。超参指的是模型训练时原始数据集中实际字段和算法需要字段之间的映射关系。 当
自建Oracle调研评估指导 适用场景 拥有自建Oracle数据库，MgC支持自建Oracle的采集，采集流程和其他Oracle深度采集基本一致。 采集原理 拥有的windows/linux机器，能与自建Oracle数据库网络互通，安装对应版本的MgC Agent（原Edge）。
目标节点数/1000 * 2.4G + 目标Pod规模/1w * 1G。 例如2000节点和2w个Pod的场景下，内存申请值 = 2 * 2.4G + 2 * 1G = 6.8G 表1 volcano-controller和volcano-scheduler的建议值 集群节点数/Pod规模 CPU
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