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產(chǎn)品功能 優(yōu)化顧問（Optimization Advisor，OA）是一個幫助用戶快速識別和修復(fù)云資源部署架構(gòu)潛在風(fēng)險的架構(gòu)優(yōu)化平臺。優(yōu)化顧問根據(jù)理論聯(lián)系實際，基于華為內(nèi)部IT最佳實踐經(jīng)驗，結(jié)合業(yè)界公有云方案，通過風(fēng)險檢查、容量分析和架構(gòu)畫圖等功能幫助您充分直觀地查看華為云云上資
務(wù)，也使用不同的賬號和環(huán)境。 然而即使賬號/環(huán)境是分散的，云資源管理策略和權(quán)限管理機制應(yīng)該是集中的。 企業(yè)的中心團隊，如上文所提的云業(yè)務(wù)辦公室、云卓越中心或 FinOps 團隊需要為各個賬號環(huán)境實施與策略一致的組和角色，控制每個組中誰可以創(chuàng)建、修改或停用實例和資源。同時依據(jù)企業(yè)的
Kafka性能優(yōu)化 Kafka性能優(yōu)化 優(yōu)化客戶端配置 生產(chǎn)者配置建議 可參考配置建議。 消費者配置建議 參數(shù) 推薦值 說明 max.poll.records 500 消費者一次能消費到的最大消息數(shù)量，默認為500，如果每條消息處理時間較長，建議調(diào)小該值，確保在max.poll.interval
的執(zhí)行時間、資源使用情況和瓶頸點，可以幫助我們找出性能問題的根源，并采取相應(yīng)的優(yōu)化措施。以上是一些優(yōu)化代碼性能和內(nèi)存管理的基本技巧和建議。當然，具體的優(yōu)化策略還需要根據(jù)具體的應(yīng)用場景和問題進行調(diào)整和優(yōu)化。在開發(fā)過程中，我們應(yīng)該注重代碼的可讀性、可維護性和可測試性，以便在保持性能的
實現(xiàn)設(shè)備和云端雙向消息的通信以及將設(shè)備數(shù)據(jù)靈活流轉(zhuǎn)到上層業(yè)務(wù)系統(tǒng)或大屏展示，華為云IoT云服務(wù)可以幫助物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)用戶快速完成海量設(shè)備連接上云、設(shè)備和云端雙向消息通信、批量設(shè)備管理、遠程控制和監(jiān)控、設(shè)備聯(lián)動規(guī)則等能力，解決物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)用戶在轉(zhuǎn)型過程中的痛點問題。 物聯(lián)網(wǎng)優(yōu)化與提升服務(wù)
深度學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次，這些學(xué)習(xí)過程中獲得的信息對諸如文字，圖像和聲音等數(shù)據(jù)的解釋有很大的幫助。它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)是一個復(fù)雜的機器學(xué)習(xí)算法，在語音和圖像識別方面取得的效果，遠遠超過先前相關(guān)技術(shù)。 深度學(xué)習(xí)在搜索技術(shù)
學(xué)習(xí)過程中獲得的信息對諸如文字，圖像和聲音等數(shù)據(jù)的解釋有很大的幫助。它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)是一個復(fù)雜的機器學(xué)習(xí)算法，在語音和圖像識別方面取得的效果，遠遠超過先前相關(guān)技術(shù)。深度學(xué)習(xí)在搜索技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘，機器學(xué)習(xí)，
從整個機器學(xué)習(xí)的任務(wù)劃分上來看，機器學(xué)習(xí)可以分為有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)及強化學(xué)習(xí)。圖像、文本等深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用都屬于有監(jiān)督學(xué)習(xí)范疇。自編碼器和生成式對抗網(wǎng)絡(luò)可以算在無監(jiān)督深度學(xué)習(xí)范疇內(nèi)。最后就剩下強化學(xué)習(xí)了。強化學(xué)習(xí)發(fā)展到現(xiàn)在，早已結(jié)合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迸發(fā)出新的活力，強化學(xué)習(xí)結(jié)合深度學(xué)習(xí)已經(jīng)形成了深度強化學(xué)習(xí)（Deep
借助數(shù)據(jù)特征分析功能，可以看出數(shù)據(jù)集整體上的統(tǒng)計信息，對模型的調(diào)優(yōu)提供了重要的診斷建議。然而，進行細粒度數(shù)據(jù)珍斷和優(yōu)化則會發(fā)現(xiàn)每個數(shù)據(jù)的問題，粒度更細。并且，可以將每個數(shù)據(jù)的重要性或者難例程度標記出來，然后給出相應(yīng)的診斷和優(yōu)化建議。ModelArts可自動提供基于圖像語義、數(shù)據(jù)特征及數(shù)據(jù)增強的細粒度數(shù)據(jù)診斷分
優(yōu)化Elasticsearch和OpenSearch集群性能 優(yōu)化Elasticsearch和OpenSearch集群寫入性能 優(yōu)化Elasticsearch和OpenSearch集群查詢性能
什么是物聯(lián)網(wǎng)優(yōu)化與提升服務(wù)？ 隨著物聯(lián)網(wǎng)普及的速度加快，越來越多企業(yè)在物聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型過程中需要將海量設(shè)備連接上云、實現(xiàn)設(shè)備和云端雙向消息的通信以及將設(shè)備數(shù)據(jù)靈活流轉(zhuǎn)到上層業(yè)務(wù)系統(tǒng)或大屏展示，華為云IoT云服務(wù)可以幫助物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)用戶快速完成海量設(shè)備連接上云、設(shè)備和云端雙向消息通信、批量
L’Hôpital, 1696)。微積分和代數(shù)長期以來被用于求解優(yōu)化問題的封閉形式，但梯度下降直到 19世紀才作為優(yōu)化問題的一種迭代近似的求解方法被引入 (Cauchy, 1847)。從 20 世紀 40 年代開始，這些函數(shù)近似技術(shù)被用于導(dǎo)出諸如感知機的機器學(xué)習(xí)模型。然而，最早的模型都是基于線性模型。來自包括
SQL優(yōu)化 SQL優(yōu)化功能主要是對指定SQL代碼進行結(jié)構(gòu)優(yōu)化，提高代碼效率、可讀性、簡潔度。 SQL優(yōu)化入口：單擊輸入框上方的后再單擊“SQL優(yōu)化” SQL優(yōu)化示例 以“生成一段合并兩張表的語句”生成的SQL語句為例，直接復(fù)制SQL生成中的SQL語句到輸入框，選擇一個模型，單擊右下角的即可運行。
自動微分是深度學(xué)習(xí)框架的靈魂。一般而言，自動微分是指一種自動求某個函數(shù)的導(dǎo)數(shù)的方法。在機器學(xué)習(xí)中，這些導(dǎo)數(shù)可以更新權(quán)重。在更廣泛的自然科學(xué)中，這些導(dǎo)數(shù)也能用于各種后續(xù)計算。自動微分的發(fā)展歷程如圖在自動微分的發(fā)展歷程中，有以下3種自動微分技術(shù)?；陟o態(tài)計算圖的轉(zhuǎn)換：將網(wǎng)絡(luò)在編譯時轉(zhuǎn)
OBS性能優(yōu)化建議 OBS按照對象名的UTF-8編碼范圍來進行分區(qū)管理，對系統(tǒng)進行水平擴展與動態(tài)負載均衡。如果用戶在對象命名規(guī)則上使用了順序前綴（如時間戳或字母順序），可能導(dǎo)致大量對象的請求訪問集中于某個特定分區(qū)，造成訪問熱點。熱點分區(qū)上的請求速率受限，訪問時延上升。 推薦使用隨
HBase JVM參數(shù)優(yōu)化說明 操作場景 當集群數(shù)據(jù)量達到一定規(guī)模后，JVM的默認配置將無法滿足集群的業(yè)務(wù)需求，輕則集群變慢，重則集群服務(wù)不可用。所以需要根據(jù)實際的業(yè)務(wù)情況進行合理的JVM參數(shù)配置，提高集群性能。 操作步驟 參數(shù)入口： HBase角色相關(guān)的JVM參數(shù)需要配置在安裝
查看監(jiān)控信息 操作步驟 登錄華為云管理控制臺。 在控制臺首頁左上角，單擊“”，選擇“服務(wù)列表 > 管理與監(jiān)管 > 優(yōu)化顧問”，進入優(yōu)化顧問服務(wù)頁面。 在左側(cè)導(dǎo)航欄選擇“容量優(yōu)化 > 日常風(fēng)險預(yù)測/重保風(fēng)險預(yù)測”。 頁面右上角查詢框中，選擇想要查看的資源條件。 不同的預(yù)測模式對應(yīng)的風(fēng)險報告不同，風(fēng)險列表的展示樣式也不同。
計費模式優(yōu)化 按需轉(zhuǎn)包年包月建議 資源包購買建議 父主題： 成本優(yōu)化
