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- 深度学习网络调优 内容精选 换一换
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首先我将为大家介绍大数据场景为什么需要调优，并结合大数据组件特点和业务场景，告知大家基本调优思路和常用的性能监控工具；然后，以HBase的调优案例为例，介绍大数据组件调优过程中可能会遇到的问题及调优思想，最后，在实践部分简要介绍Hadoop组件的调优流程。 通过本文，您将了解到大数据调优过程中的常见问题来自：百科数据分析。 鲲鹏 基于BoostKit的虚拟化部署和调优实践：鲲鹏云平台虚拟化部署和调优指导，快速具备鲲鹏云平台虚拟化部署和调优的能力。 学员可在华为云学院微认证主页查看更多已上线微认证，按照页面指引在线进行微认证的购买、学习、实验、考试及证书获取。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在华为云学院来自：百科
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【赛事简介】 华为NAIE(网络人工智能引擎)是一个让网络AI开发更简单、网络AI应用更高效使能网络自动驾驶的云服务平台。为了引导新手在AI领域、网络规建维优业务领域从入门到精通，NAIE打造了网络AI学习赛2021，并有网络AI大神指导你完成从0到1的通关。本学习赛同步开启KPI异常检来自：百科![]()
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测性能提升了约40倍。 云数据库 GaussDB性能调优 确定性能调优范围 数据库性能调优通常发生在用户对业务的执行效率不满意，期望通过调优加快业务执行的情况下。正如“确定性能调优范围”小节所述，数据库性能受影响因素多，从而性能调优是一项复杂的工程，有些时候无法系统性地说明和解释，来自：专题![]()
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AI-Native自治，管理智能高效 AI-Native自治，管理智能高效 参数自调优 当前已经覆盖了500+重点参数，通过深度强化学习与全局调优算法，结合不同业务负载模型进行针对性调优，相比DBA人工根据经验调优，性能提升30%的同时，耗费时间从天下降到分钟级。 智能索引推荐 通过启发式来自：专题![]()
热门AI领域的模型开发能力。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、熟练使用华为云ModelArts一站式 AI开发平台 ； 2、系统、完整地了解多项AI领域的基础知识； 3、学习多项AI领域的经典算法； 4、掌握一定的模型调优能力，能自己动手优化模型； 课程大纲 第1章 图像分类来自：百科![]()
详细信息，包括搜索日志、日志可视化、下载日志和查看实时日志等功能。 GaussDB安装 -总体调优思路 GaussDB的总体性能调优思路为性能瓶颈点分析、关键参数调整以及SQL调优。在调优过程中，通过系统资源、吞吐量、负载等因素来帮助定位和分析性能问题，使系统性能达到可接受的范围。来自：专题![]()
详细信息，包括搜索日志、日志可视化、下载日志和查看实时日志等功能。 华为GaussDB-总体调优思路 GaussDB的总体性能调优思路为性能瓶颈点分析、关键参数调整以及SQL调优。在调优过程中，通过系统资源、吞吐量、负载等因素来帮助定位和分析性能问题，使系统性能达到可接受的范围。来自：专题![]()
17:16:09 性能调优、运维管理、数据迁移是数据库DBA必要掌握的知识，本课程通过视频+课件的干货形式，期望通过学习，帮助提升DBA实际技能。 课程简介 本课程主要内容包括DWS的分布式执行框架、存储过程使用、性能调优、数据迁移及运维知识。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、解DWS的分布式执行框架。来自：百科![]()
DB数据库的调优思路、SQL调优指南和调优实际案例。 云数据库GaussDB，是华为自主创新研发的分布式关系型数据库，安全开放，核心代码拥有100%知识产权，单机主备开源，打造openGauss开放生态，今天带你了解 GaussDB数据库 的调优思路、SQL调优指南和调优实际案例。 帮助文档来自：专题![]()
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开发效率，降低代码开发门槛，让AI普惠全民开发者。 应用运行 AI赋能的应用运行平台，不仅仅是托管应用程序，而且能够主动学习、预测并适应业务需求。 自适应调优：AI模型会分析行业知识库、应用架构和基础设施配置，自动适配各种业务场景。面对月结或交易结算这样的周期性高峰，AI模型会预测并调整系统部署，应对峰值压力。来自：百科![]()
鲲鹏KVM虚拟化平台性能优化有三板斧，分别体现在： 1. 硬件参数调优 确认硬件有效性 BIOS配置 内存刷新频率64ms 开启NUMA …… 2. 操作系统调优 升级gcc版本 关闭透明大页 …… 3. 虚拟化调优 虚拟机绑核 内存访问不跨die、不跨片 启用内存大页 …… 文中课程来自：百科![]()
图像识别 产品优势 高识别准确率 图像识别采用最新技术在海量数据中进行模型调优，服务泛化准确率高，在新闻媒资、影视素材、综艺娱乐、广告推荐、摄影精修、教育等多种领域场景下具有非常高的准确率。 图像识别采用最新技术在海量数据中进行模型调优，服务泛化准确率高，在新闻媒资、影视素材、综艺娱乐、广告推荐来自：专题![]()
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