制作镜像包 将jar打包成镜像文件上传，请参照制作镜像包或插件包。 父主题： 集成ModuleSDK进行工业子系统接入

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形象制作限制 MetaStudio不支持个人用户定制形象，仅支持企业用户。 定制分身形象时，从平台下载的授权书中有明确说明，定制分身形象需授权给公司使用。 父主题： 使用限制

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声音制作限制 MetaStudio不支持个人用户定制声音，仅支持企业用户。 定制声音时，从平台下载的授权书中有明确说明，定制音色需授权给公司使用。 父主题： 使用限制

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模式进行构建。以训练、评测镜像为例，一般的镜像制作Dockerfile示例如下（xxx替换为实际路径）： # 载入基础镜像，训练或评测引擎一般需包含cuda/cudnn等算法基础环境。用户可手动制作或拉取官方镜像 FROM xxx/cuda:11.0.3-devel-ubuntu18

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rypoint。 目前自定义算法、自定义评测、自定义脚本的镜像制作使用的基础镜像版本要求为：ubuntu18.04及以上。算法与仿真器需要采用TCP协议进行通信。 自定义评测镜像制作 与datahub对接的算法镜像制作 评测算法的自研proto接口 父主题： 镜像仓库

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制作桌面镜像 操作场景 该任务指导租户制作桌面私有镜像。 前提条件 已获取登录管理控制台的帐号名和密码。 操作步骤 登录 云服务器 控制台。 在“服务列表”选择“ 计算 > 镜像服务 ”。 在“镜像服务”列表页面，单击“创建私有镜像”。 在“镜像服务”页面，按照提示制作桌面私有镜像。 创建方式：系统盘镜像。

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制作文本 创建文本 标题 文本 词云 时间器 表格轮播 表格 数字翻牌器 阈值翻牌器 跑马灯 轮播列表柱状图 矩形树图 父主题： 大屏组件

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创建和管理团队 管理团队 管理成员 父主题： 团队标注

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创建和管理集合 写入/更新和删除命令的规范请参见写入/更新命令和删除命令。 创建集合 执行db.createCollection(name, options)创建集合。 db.createCollection(<name>, { capped: <boolean>,

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称更易于阅读的索引。例如，考虑一个经常查询products集合以填充现有库存数据的应用程序。下面的createIndex() 方法在名为查询的商品和数量上创建一个索引: db.products.createIndex( { item: 1, quantity: -1 } , { name:

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创建和管理监听 创建监听 同步监听 配置ELB 配置监听共享 父主题： 负载均衡

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创建和管理Schema 创建Schema 同步Schema 下线及还原Schema 永久删除Schema 父主题： 数据库治理

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创建和管理表 创建表 CREATE TABLE命令创建一个表，创建表时可以定义以下内容： 表的列及数据类型。 表约束的定义，即任何用于限制列或者表中数据的表约束或者列约束。参见表约束的定义。 表分布的定义，即表的分布策略，它决定 GaussDB (DWS)数据库如何在片（Segment）之间划分数据。

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创建和管理表 创建表 向表中插入数据 更新表中数据 查看数据 删除表中数据 父主题： 操作数据库

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创建和管理索引 背景信息 索引可以提高数据的访问速度，但同时也增加了插入、更新和删除操作的处理时间。所以是否要为表增加索引，索引建立在哪些字段上，是创建索引前必须要考虑的问题。需要分析应用程序的业务处理、数据使用、经常被用作查询的条件或者被要求排序的字段来确定是否建立索引。 索引

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创建和管理表 创建表 向表中插入数据 更新表中数据 查看数据 删除表中数据 父主题： 数据库使用

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创建和管理schema 背景信息 schema又称作模式。通过管理schema，允许多个用户使用同一数据库而不相互干扰，可以将数据库对象组织成易于管理的逻辑组，同时便于将第三方应用添加到相应的schema下而不引起冲突。 管理schema包括：创建schema、使用schema、

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创建和管理表 创建表 向表中插入数据 更新表中数据 查看数据 删除表中数据 父主题： 操作数据库

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创建和管理schema 背景信息 schema又称作模式。通过管理schema，允许多个用户使用同一数据库而不相互干扰，可以将数据库对象组织成易于管理的逻辑组，同时便于将第三方应用添加到相应的schema下而不引起冲突。管理schema包括：创建schema、使用schema、删

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创建和管理索引 背景信息 索引可以提高数据的访问速度，但同时也增加了插入、更新和删除操作的处理时间。所以是否要为表增加索引，索引建立在哪些字段上，是创建索引前必须要考虑的问题。需要分析应用程序的业务处理、数据使用、经常被用作查询的条件或者被要求排序的字段来确定是否建立索引。 索引

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创建和训练模型 命令如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 # create model model = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),

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