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- tensorflow 均勻分布 內(nèi)容精選 換一換
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名稱、類型、默認值、約束等，具體設(shè)置方法可以參考定義超參。 如果用戶使用的AI引擎為pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64和tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-來自：專題GaussDB 開發(fā)表設(shè)計原則 GaussDB是分布式架構(gòu)。數(shù)據(jù)分布在各個DN上?？傮w上講，GaussDB開發(fā)良好的表設(shè)計需要遵循以下原則： 1、將表數(shù)據(jù)均勻分布在各個DN上。 2、將表的掃描壓力均勻分散在各個DN上。 3、減少需要掃描的數(shù)據(jù)量。通過分區(qū)表的剪枝機制可以大幅減少數(shù)據(jù)的掃描量。 4、來自：專題
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微服務(wù)管理教程視頻 微服務(wù)引擎 CS E 04:38 快速創(chuàng)建微服務(wù)引擎 微服務(wù)引擎CSE 快速創(chuàng)建微服務(wù)引擎 微服務(wù)引擎CSE 03:29 查看微服務(wù)引擎信息 微服務(wù)引擎CSE 查看微服務(wù)引擎信息 微服務(wù)引擎CSE 04:38 微服務(wù)引擎CSE 快速創(chuàng)建微服務(wù)引擎 微服務(wù)引擎CSE 03:29來自：專題彈性伸縮嘗試在為伸縮組使用的可用區(qū)之間均勻分配實例。彈性伸縮通過嘗試向?qū)嵗钌俚目捎脜^(qū)中移入新實例來實現(xiàn)此目標。 例如，伸縮組目前有四個實例均勻分布在兩個可用區(qū)內(nèi)，若該伸縮組下一個伸縮活動增加四個實例時，會在兩個可用區(qū)內(nèi)分別增加兩個實例，以實現(xiàn)可用區(qū)之間均勻分配實例。 圖4均勻?qū)嵗峙?來自：百科
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傳統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 只能實現(xiàn)數(shù)據(jù)的傳輸與存儲態(tài)加密，GaussDB作為純軟全密態(tài)數(shù)據(jù)庫，還實現(xiàn)了內(nèi)存中數(shù)據(jù)的運算態(tài)加密，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期內(nèi)的安全保護。 AI-Native自治，管理智能高效 AI-Native自治，管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點參數(shù)，通過深度強化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法，結(jié)合不同業(yè)來自：專題![]()
云數(shù)據(jù)庫GaussDB時序引擎 云數(shù)據(jù)庫GaussDB時序引擎 云數(shù)據(jù)庫GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點，企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。 云數(shù)據(jù)庫GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，具有高性能、高可用、高來自：專題![]()
GaussDB開發(fā)表設(shè)計原則 GaussDB是分布式架構(gòu)。數(shù)據(jù)分布在各個DN上?？傮w上講，GaussDB開發(fā)良好的表設(shè)計需要遵循以下原則： 1、將表數(shù)據(jù)均勻分布在各個DN上。 2、將表的掃描壓力均勻分散在各個DN上。 3、減少需要掃描的數(shù)據(jù)量。通過分區(qū)表的剪枝機制可以大幅減少數(shù)據(jù)的掃描量。 4、來自：專題![]()
傳統(tǒng)云數(shù)據(jù)庫只能實現(xiàn)數(shù)據(jù)的傳輸與存儲態(tài)加密，GaussDB作為純軟全密態(tài)數(shù)據(jù)庫，還實現(xiàn)了內(nèi)存中數(shù)據(jù)的運算態(tài)加密，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期內(nèi)的安全保護。 AI-Native自治，管理智能高效 AI-Native自治，管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點參數(shù)，通過深度強化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法，結(jié)合不同業(yè)來自：專題![]()
傳統(tǒng)云數(shù)據(jù)庫只能實現(xiàn)數(shù)據(jù)的傳輸與存儲態(tài)加密，GaussDB作為純軟全密態(tài)數(shù)據(jù)庫，還實現(xiàn)了內(nèi)存中數(shù)據(jù)的運算態(tài)加密，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期內(nèi)的安全保護。 AI-Native自治，管理智能高效 AI-Native自治，管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點參數(shù)，通過深度強化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法，結(jié)合不同業(yè)來自：專題![]()
，每個DN（Data Node）會按照執(zhí)行計劃的要求去處理數(shù)據(jù)。 GaussDB 分布式執(zhí)行框架示意圖 因為數(shù)據(jù)是通過一致性Hash技術(shù)均勻分布在每個節(jié)點，因此DN在處理數(shù)據(jù)的過程中，可能需要從其他DN獲取數(shù)據(jù)，GaussDB提供了三種stream流（廣播流、聚合流和重分布流）來來自：專題![]()
傳統(tǒng)云數(shù)據(jù)庫只能實現(xiàn)數(shù)據(jù)的傳輸與存儲態(tài)加密，GaussDB作為純軟全密態(tài)數(shù)據(jù)庫，還實現(xiàn)了內(nèi)存中數(shù)據(jù)的運算態(tài)加密，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期內(nèi)的安全保護。 AI-Native自治，管理智能高效 AI-Native自治，管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點參數(shù)，通過深度強化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法，結(jié)合不同業(yè)來自：專題![]()
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pg_stat_activity WHERE waiting = true; GaussDB分析查詢結(jié)果中包含了當(dāng)前被阻塞的查詢語句，該查詢語句所請求的鎖資源可能被其他會話持有，正在等待持有會話釋放鎖資源。 只有當(dāng)查詢阻塞在系統(tǒng)內(nèi)部鎖資源時，waiting字段才顯示為true。盡管等待鎖來自：專題![]()
傳統(tǒng)云數(shù)據(jù)庫只能實現(xiàn)數(shù)據(jù)的傳輸與存儲態(tài)加密，GaussDB作為純軟全密態(tài)數(shù)據(jù)庫，還實現(xiàn)了內(nèi)存中數(shù)據(jù)的運算態(tài)加密，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期內(nèi)的安全保護。 AI-Native自治，管理智能高效 AI-Native自治，管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點參數(shù)，通過深度強化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法，結(jié)合不同業(yè)來自：專題![]()
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，GaussDB性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點并行，把執(zhí)行計劃動態(tài)均勻分布到所有節(jié)點；其次利用SMP算子級并行，將單節(jié)點內(nèi)的多個CPU核心做并行計算；最后通過指令級并行，實現(xiàn)1個指令同時操作多條數(shù)據(jù)，進而大幅度降低查詢時延。來自：專題![]()
，GaussDB性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點并行，把執(zhí)行計劃動態(tài)均勻分布到所有節(jié)點；其次利用SMP算子級并行，將單節(jié)點內(nèi)的多個CPU核心做并行計算；最后通過指令級并行，實現(xiàn)1個指令同時操作多條數(shù)據(jù)，進而大幅度降低查詢時延。來自：專題![]()
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，GaussDB性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點并行，把執(zhí)行計劃動態(tài)均勻分布到所有節(jié)點；其次利用SMP算子級并行，將單節(jié)點內(nèi)的多個CPU核心做并行計算；最后通過指令級并行，實現(xiàn)1個指令同時操作多條數(shù)據(jù)，進而大幅度降低查詢時延。來自：專題![]()
，GaussDB性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點并行，把執(zhí)行計劃動態(tài)均勻分布到所有節(jié)點；其次利用SMP算子級并行，將單節(jié)點內(nèi)的多個CPU核心做并行計算；最后通過指令級并行，實現(xiàn)1個指令同時操作多條數(shù)據(jù)，進而大幅度降低查詢時延。來自：專題
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