人才培养 上传安装程序 安装主控 服务器 （Client） 安装实验服务器（Agent） 安装后调试 父主题： 实施步骤

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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方案概述 讯方人才培养解决方案聚焦工业软件和信息技术2大领域，通过实训平台+课程资源+专业服务，面向高校院所和制造业企业，构建数字人才培养与制造业数字化转型的全套解决方案。 实训平台：基于云端部署，平台通过沙箱方式集成优秀工业软件与信息技术开发工具，汇聚教学课程与典型行业应用案例

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工业软件人才培养 背景 工业软件的人才培养需要校企合作，急需行业企业参与专业设计、课程建设、学生实习等人才培养全过程，以及科研创新合作。但目前行业企业大多数均未关注、参与，投入的资源远远不足，工业软件人才培养面临挑战，急需产教融合联合培养。 高教：没有专门的工业软件专业，特软学院

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示。 图11 大屏效果 单击右上角右“保存”，输入大屏的名称，单击“确定”，大屏保存成功。 步骤5：管理大屏 切换大屏发布状态 在控制台右侧“我的项目”单击项目名称，进入项目页面。 单击“数据分析 > 大屏”，进入大屏页面。 单击大屏名称，进入大屏编辑页面。 发布大屏：单击页面右上角“保存并发布”，大屏发布成功。

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基础服务人才培养服务 培训简介 华为云基础服务人才培养服务，为客户提供华为云基础生态体系人才培养服务，包括华为云基础服务人才培养服务高研班、技术沙龙、技术训练营及云基础服务大赛，为云基础服务产业培养高质量高可用的产业技术人才。 培训对象 企业管理者 政府部门管理者 院校领导、二级学院院长、专业带头人、教师和学生

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在服务期内向客户提供5*8小时服务支持。 服务流程 表1 鲲鹏人才培养方案咨询与设计 流程 流程说明 完成标准 需求调研 接到需求后与客户负责人进行需求调研，以鲲鹏人才培养方案框架为基础，结合客户需求调研分析。 提供《鲲鹏人才培养方案》 鲲鹏人才培养方案设计 基于客户需求输出具体的学习实施方案和实施计划。

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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获取大屏指定组件数据 功能介绍 获取大屏指定组件数据。 URI POST /v1/{project_id}/screens/{screen_id}/query-data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参考获取项目ID。

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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题如下： 建设成本高：传统实训平台需要依赖基础硬件资源，因而院校在建设实训室时，需要一次性采购大量的硬件设备，造成投入成本较高； 维护难度大，人力成本高：硬件设施需要安排专门的管理人员维护，而且对于管理人员在技术能力方面要求较高，同时硬件故障率也比较高，维护力度较大，由此造成人力成本比较高；

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鲲鹏人才培养专家进阶服务 概述 鲲鹏师资培养服务 鲲鹏高校教学创新实践课 鲲鹏高校课程开发支持服务 鲲鹏高级技术专家讲师服务 鲲鹏开发者技术沙龙 鲲鹏高校精英创新实践课（学生版） 鲲鹏创新中心开发者技能大赛 修订记录 父主题： 计算增值服务

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大屏 新建大屏 更新大屏 获取大屏组件列表 获取大屏指定组件数据 批量发布大屏 批量删除大屏 批量下线大屏

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如图6所示，选择开发场景为“大屏”，单击右侧区域的“开发”，进入到配置的AppCube大屏开发环境。 图6 进入大屏开发环境 如果使用系统默认提供开发环境，进入到默认环境的业务大屏。 如果使用配置的开发环境，进入到配置的开发地址，配置的地址不是直接进入业务大屏，参见下图进入业务大屏。 如图7所示，单击“导入项目包”。

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大模型微调需要的数据有要求吗？ AI原生应用引擎用于大模型微调的数据集任务领域为“ 自然语言处理 ”、数据集格式为“对话文本”。 文件内容要求为标准json数组，例如： [{"instruction": "aaa", "input": "aaa", "output": "aaa"},{"instruction":

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准备盘古大模型训练数据集 训练数据集创建流程 模型训练所需数据量与数据格式要求 创建一个新的数据集 检测数据集质量 清洗数据集（可选） 发布数据集 创建一个训练数据集

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