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- 1.当出现memory temporarily unavailable报错时，首先根据报错信息确认具体是哪个cn/dn报的，如果报错信息前面没有类型dnxxxx_xxxx这样的信息，就是cn报的，需要去每个cn的日志里排查是哪个cn2.通过free -g或top查看当前内存的使用情况，确认是操作系统内存耗尽，还是因为cn/dn的内存使用达到限制，如果已经没有现场，可以通过查看/var/log... 1.当出现memory temporarily unavailable报错时，首先根据报错信息确认具体是哪个cn/dn报的，如果报错信息前面没有类型dnxxxx_xxxx这样的信息，就是cn报的，需要去每个cn的日志里排查是哪个cn2.通过free -g或top查看当前内存的使用情况，确认是操作系统内存耗尽，还是因为cn/dn的内存使用达到限制，如果已经没有现场，可以通过查看/var/log...
- 在suse12.3操作系统上，存在已知问题，线程加上mutex锁后，_data._owner字段不会被赋值为本线程号，而是赋值为0（suse 11上会赋值为本线程号），导致数据库线程对mutex锁状态判断错误，重复加锁，陷入死循环如何识别该问题：查看cn日志：failed to join thread xxx, ret is 110, Connection timed out有上面这条日志时... 在suse12.3操作系统上，存在已知问题，线程加上mutex锁后，_data._owner字段不会被赋值为本线程号，而是赋值为0（suse 11上会赋值为本线程号），导致数据库线程对mutex锁状态判断错误，重复加锁，陷入死循环如何识别该问题：查看cn日志：failed to join thread xxx, ret is 110, Connection timed out有上面这条日志时...
- 本帖使用的环境均为测试环境，不涉及客户信息该节点需要修复的实例，对端所在的机器上，所有主dn实例的postgresql.conf文件不能有损坏以下图为例，如果dn6002的磁盘出现问题，需要gs_replace对linux180125节点进行修复时，对端为6001，此时就要求linux180123节点上面6001,6003的postgresql.conf文件都是正常的，而不是只要6001正常... 本帖使用的环境均为测试环境，不涉及客户信息该节点需要修复的实例，对端所在的机器上，所有主dn实例的postgresql.conf文件不能有损坏以下图为例，如果dn6002的磁盘出现问题，需要gs_replace对linux180125节点进行修复时，对端为6001，此时就要求linux180123节点上面6001,6003的postgresql.conf文件都是正常的，而不是只要6001正常...
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- 针对有一定AI基础的AI初学者，ModelArts基于业界的主流引擎提供了预置算法，无需关注模型开发过程，直接使用预置算法对已有数据进行训练，并快速部署为服务。预置算法可用于物体类别和位置、图像分类等场景。 本次实验提供了一个花卉图像分类应用的样例，帮助您快速熟悉使用ModelArts预置算法构建模型的过程。此样例针对预置的花卉图像数据集，对已有图像数据进行标注，然后使用预置的... 针对有一定AI基础的AI初学者，ModelArts基于业界的主流引擎提供了预置算法，无需关注模型开发过程，直接使用预置算法对已有数据进行训练，并快速部署为服务。预置算法可用于物体类别和位置、图像分类等场景。 本次实验提供了一个花卉图像分类应用的样例，帮助您快速熟悉使用ModelArts预置算法构建模型的过程。此样例针对预置的花卉图像数据集，对已有图像数据进行标注，然后使用预置的...
- DLI数据湖探索服务通过动态资源分配的开启、以及多用户共享default集群弹性扩缩容使用，在充分使用计算资源的基础上，节省了用户的成本。同时，对于用户按需专属队列，DLI已经支持用户指定扩缩容计划的定时扩缩容。用户根据自己的业务繁忙周期，制定自己所需的队列扩缩容计划，定时预置满足业务所需的计算资源，同时节省了成本。 DLI数据湖探索服务通过动态资源分配的开启、以及多用户共享default集群弹性扩缩容使用，在充分使用计算资源的基础上，节省了用户的成本。同时，对于用户按需专属队列，DLI已经支持用户指定扩缩容计划的定时扩缩容。用户根据自己的业务繁忙周期，制定自己所需的队列扩缩容计划，定时预置满足业务所需的计算资源，同时节省了成本。
- 一、 优化程序基线性能测试背景 求解速度是评价优化程序/软件最重要的指标之一，测试程序在基准数据集（benchmark dataset）上的表现是工业界和学界最常用的评价方法之一。虽然对算法本身的计算复杂性分析也可以用来衡量算法的求解效率，但是benchmark 数据集上的表现往往更能体现优化程序的实际效果。造成理论分析与实际表现存在差异的主要原因有：1. 计算复杂性分析理论基于... 一、 优化程序基线性能测试背景 求解速度是评价优化程序/软件最重要的指标之一，测试程序在基准数据集（benchmark dataset）上的表现是工业界和学界最常用的评价方法之一。虽然对算法本身的计算复杂性分析也可以用来衡量算法的求解效率，但是benchmark 数据集上的表现往往更能体现优化程序的实际效果。造成理论分析与实际表现存在差异的主要原因有：1. 计算复杂性分析理论基于...
- 在深度学习系统中，深层神经网络的训练调参极为困难。在训练过程中，往往需要去尝试不同的正则化方法、学习率等方式来帮助模型加速收敛。深度神经网络之所以如此难训练，其中一个重要原因就是神经网络中层与层之间存在高度的关联性。这些关联性会导致内协变量移位（Internal Covariate Shift）。内协变量移位指的是在底层网络参数发生微弱变化时，由于每一层中的线性变换与非线性映射，这些细小的变... 在深度学习系统中，深层神经网络的训练调参极为困难。在训练过程中，往往需要去尝试不同的正则化方法、学习率等方式来帮助模型加速收敛。深度神经网络之所以如此难训练，其中一个重要原因就是神经网络中层与层之间存在高度的关联性。这些关联性会导致内协变量移位（Internal Covariate Shift）。内协变量移位指的是在底层网络参数发生微弱变化时，由于每一层中的线性变换与非线性映射，这些细小的变...
- 介绍完如何提升深度学习模型的性能效果后，本节将着重介绍如何优化深度学习系统的训练过程。在第2章介绍的优化算法中，无论是基本的梯度下降法还是其他优化算法，训练过程的学习率都是一个很大的问题。不可变的学习率在一定程度上影响了模型的收敛速度，使得训练时长变大，计算开销居高不下。如果在训练过程中学习率可变，那么模型收敛速度会明显提升。本节将介绍3种常用的自适应学习率算法：AdaGrad、RMSPro... 介绍完如何提升深度学习模型的性能效果后，本节将着重介绍如何优化深度学习系统的训练过程。在第2章介绍的优化算法中，无论是基本的梯度下降法还是其他优化算法，训练过程的学习率都是一个很大的问题。不可变的学习率在一定程度上影响了模型的收敛速度，使得训练时长变大，计算开销居高不下。如果在训练过程中学习率可变，那么模型收敛速度会明显提升。本节将介绍3种常用的自适应学习率算法：AdaGrad、RMSPro...
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