用户平时需要关注 文档数据库 实例的哪些性能指标 用户平时需要关注文档数据库实例的哪些性能指标 时间：2021-03-23 14:13:58 用户平时需要关注的监控指标有：CPU利用率、内存利用率、磁盘空间利用率。 更多监控指标信息，请参见 文档数据库服务 支持的监控指标。 可以根据实际应用场景配置

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当终端节点组内有多个终端节点时，您可以根据业务需要设置终端节点权重，权重确定了全球加速实例定向分配访问请求到终端节点的流量比例。全球加速实例会计算终端节点组中所有终端节点的权重之和，然后根据每个终端节点的权重与总权重之比将流量定向分配到相应的终端节点。 添加终端节点 健康检查

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增强型负载均衡算法，支持以下三种调度算法： 加权轮询算法：根据后端服务器的权重，按顺序依次将请求分发给不同的服务器。它用相应的权重表示服务器的处理性能，按照权重的高低以及轮询方式将请求分配给各服务器，相同权重的服务器处理相同数目的连接数。常用于短连接服务，例如HTTP等服务。 加权

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测试工具，为编制测评方案做好准备。 方案编制活动：为现场测评提供最基本的文档和指导方案。主要任务是确定与被测信息系统相适应的测评对象、测评指标及测评内容等，并根据需要重用或开发测评指导书测评指导书，形成测评方案。 现场测评活动：开展等级测评工作的核心活动。主要任务是按照测评方案的

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共享型负载均衡支持加权轮询算法、加权最少连接、源IP算法。 加权轮询算法 根据后端服务器的权重，按顺序依次将请求分发给不同的服务器。它用相应的权重表示服务器的处理性能，按照权重的高低以及轮询方式将请求分配给各服务器，权重大的后端服务器被分配的概率高。相同权重的服务器处理相同数目的连接数。 加权轮询算法常用于短连接服务，例如HTTP等服务。

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优化管理流程：能源管理系统采用分散控制和集中管理，可以减少管理环节，优化管理流程，提高管理效率。3. 建立客观能源消耗评价体系：能源管理系统可以建立客观的能源消耗评价体系，通过对能源消耗指标的统计和分析，帮助企业评估能源消耗情况，制定合理的能源管理策略。4. 提高故障处理和反应能力：能源管理系

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会随机自动切换至备集群。 ●自适应模式：流量解析根据各集群后端实例数量自动分配权重。并且可以配置地域亲和，设置特定区域的用户流量访问特定的集群。 ●自定义模式：您可以自定义配置 域名 解析到每个集群的权重。并且可以配置地域亲和，设置特定区域的用户流量访问特定的集群。 6.单击“创建”

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型。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、掌握神经网络基础理论。 2、掌握深度学习中数据处理的基本方法。 3、掌握深度学习训练中调参、模型选择的基本方法。 4、掌握主流深度学习模型的技术特点。 课程大纲 第1章 神经网络基础概念 第2章 数据集处理 第3章 网络构建 第4章

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的预测能力。模型评价指标是评估模型泛化能力的标准，不同的指标往往会导致不同的评判结果。 ModelArts模型评估/诊断功能针对不同类型模型的评估任务，提供相应的评估指标。在展示评估结果的同时，会根据不同的数据特征对模型进行详细的评估，获得每个数据特征对评估指标的敏感度，并给出优

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通行业深度融合，提供“感知-认知-诊断-优化-评价”体系化全流程的城市交通综合治理解决方案，让交通更智能，让城市更美好 全息数据精准感知 融合交管、交委、互联网等数十种数据源，通过大 数据治理 ，构建“人-车-路-环境”实时动态数据指标体系。通过视频智能解析，提升交通事件和流量的精准

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权最少连接、源IP算法。 加权轮询算法：根据后端服务器的权重，按顺序依次将请求分发给不同的服务器。它用相应的权重表示服务器的处理性能，按照权重的高低以及轮询方式将请求分配给各服务器，权重大的后端服务器被分配的概率高。相同权重的服务器处理相同数目的连接数。常用于短连接服务，例如HTTP等服务。

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服务，拥有应用指标监控、调用链追踪、应用拓扑、URL跟踪分析等和智能告警功能。 应用性能管理 服务 APM 作为云应用性能管理服务，拥有应用指标监控、调用链追踪、应用拓扑、URL跟踪分析等和智能告警功能。 立即使用 服务咨询 应用性能管理功能 应用指标监控 APM应用指标监控可以度量应用的整体健康状况。APM

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时间：2020-08-19 10:07:38 框架管理器协同TBE为神经网络生成可执行的离线模型。在神经网络执行之前，框架管理器与昇腾AI处理器紧密结合生成硬件匹配的高性能离线模型，并拉通了流程编排器和运行管理器使得离线模型和昇腾AI处理器进行深度融合。在神经网络执行时，框架管理器联合了流程编排器、运行管

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次训练我们使用深度神经网络作为训练模型，即深度学习。深度学习通过人工神经网络来提取特征，不同层的输出常被视为神经网络提取出的不同尺度的特征，上一层的输出作为下一层的输入，层层连接构成深度神经网络。 1994年，Yann LeCun发布了结合反向传播的卷积神经网络 LeNet， 其

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DL)是机器学习的一种，机器学习是实现人工智能的必由之路。深度学习的概念源于人工神经网络的研究，包含多个隐藏层的多层感知器就是深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更抽象的高层代表属性类别或特征，发现数据分布式特征表示。研究深入学习的动机是建立模拟大脑分析学习的神经网络，它模拟大脑的机制来解释说明数据，如图像、声音、文本等数据。

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oxy实例并设置只读权重，适用于需要业务隔离的场景。 开通读写分离功能后，如果无只读实例，通过RDS的读写分离连接地址，读写请求均会自动访问主实例。 开通读写分离功能后，如果存在只读实例，通过RDS的读写分离连接地址，写请求均会自动访问主实例，读请求按照读权重设置自动访问各个实例。

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网络的部件、深度学习神经网络不同的类型以及深度学习工程中常见的问题。 目标学员 需要掌握人工智能技术，希望具备及其学习和深度学习算法应用能力，希望掌握华为人工智能相关产品技术的工程师 课程目标 学完本课程后，您将能够：描述神经网络的定义与发展；熟悉深度学习神经网络的重要“部件”；熟

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Engine）提供了昇腾AI处理器自定义算子开发能力，通过TBE提供的API和自定义算子编程开发界面可以完成相应神经网络算子的开发。 TBE的重要概念之一为NPU，即Neural-network Processing Unit，神经网络处理器。 在维基百科中，NPU这个词条被直接指向了“人工智能加速器”，释义是这样的：

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算引擎由开发者进行自定义来完成所需要的具体功能。 通过流程编排器的统一调用，整个深度神经网络应用一般包括四个引擎：数据引擎，预处理引擎，模型推理引擎以及后处理引擎。 1、数据引擎主要准备神经网络需要的数据集（如MNIST数据集）和进行相应数据的处理（如图片过滤等），作为后续计算引擎的数据来源。

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时间：2020-12-08 10:09:21 现在大多数的AI模型，尤其是计算视觉领域的AI模型，都是通过深度神经网络来进行构建的，从2015年开始，学术界已经开始注意到现有的神经网络模型都是需要较高算力和能好的。并且有大量的研究论文集中于如何将这些AI模型从云上部署到端侧，为AI模型创造更多的应用场景和产业价值。

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本教程介绍了非参数化生成模型GAN的概念和优化过程、稳定GAN优化过程的方式；评价GAN生成样本质量的评价标准，包括Inception score和FID等。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、了解GAN是很重要的非参数化生成模型。 2、了解评价GAN生成样本质量的评价标准。 课程大纲 第1章 对抗生成网络 虚拟私有云

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