分子生成 分子生成基于盘古药物分子大模型，对初始数据集进行采样，多目标、多方向的快速生成新颖且与靶点蛋白亲和力高的化合物。 单击“分子生成”功能卡片，进入配置页面。 输入初始数据集，有两种输入方式： 选择文件：支持SDF、MOL2、PDB、SMI格式文件; 小分子支持10-100

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生成答案 功能介绍 将content输入给模型，使用模型能力生成答案。 注意： 当"chat_id"为空时，"chat_create_flag"应为"1"，表示需要开启新的对话；当"chat_id"有值时，"chat_create_flag"可以为"0"，表示不需要开启新的对话。

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使用自动学习实现图像分类 准备图像分类数据 创建图像分类项目 标注图像分类数据 训练图像分类模型 部署图像分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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Understanding，简称LU）、机器翻译（Machine Translation，简称MT）功能。 入门使用 NLP以开放API的方式提供给用户，您可以参考《快速入门》学习并使用NLP服务。 使用方式 如果您是一个开发工程师，熟悉代码编写，想要直接调用NLP的API或SDK使用服务，您可以参考《API参考》或《SDK参考》获取详情。

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方案生成 单击会话列表上的按钮，创建与数智员工的新会话。 输入需要数智员工生成的文案提示词。 数智员工根据输入的内容，展示生成的文案。 图1 数智员工生成文案 父主题： 实施步骤

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生成瓦片 打开 SuperMap iDesktop 图1 打开 添加数据集至地图中 图2 添加 右键数据集，选择生成瓦片 图3 添加 单击生成瓦片，瓦片生成成功 图4 生成瓦片 浏览生成后的瓦片，浏览正常 图5 浏览 父主题： 二三维一体化桌面GIS软件

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路径生成 GS_222100001 错误码： could not determine which collation to use for ILIKE. 解决方案：请使用COLLATE子句显式设置排序规则。 level： ERROR 父主题： 优化器

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计划生成 GS_223100005 错误码： This SQL can not be executed because it can not be pushed down to datanode. 解决方案： 请修改SQL并重新执行。 level： ERROR GS_223120009

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语言生成 文本摘要 在不改变文档语义的情况下总结出文档的主要内容。可应用于新闻摘要生成、文献摘要生成、搜索结果片段生成、商品评论摘要生成等场景。 诗歌生成 根据用户输入的诗歌主题，自动赋诗。生成的诗歌种类多样，言简意深，对仗工整，平仄协调。用户不仅可以指定诗歌类型（五言绝句、七言

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在当前应用关联的实例中，根据实际业务选择实例。 在需要生成产品的API服务所在行单击“生成产品”。 填写产品基本信息。 在“添加版本和API”区域，选择是否创建产品版本，版本号、实例和API服务，勾选API。 只有已部署到RELEASE环境中的API，才能被添加到API产品中。 每个API仅能被添加到一个API产品，无法同时添加到多个产品中。

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生成证书 合作伙伴可以购买使用商业CA签发的证书，也可以使用OpenSSL工具生成的免费证书。对于使用OpenSSL工具生成证书的命令较多，这里给出推荐的生成证书的OpenSSL命令供参考。 生成CA的RSA公私钥对。 命令：openssl genrsa [-out filename]

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生成模型服务 将已有模型部署为模型服务 接入模型服务 创建路由策略用于提供模型服务 父主题： 管理模型

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功能描述 阶段 相关文档 1 纵向联邦学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦机器学习，联合建模。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 联盟和计算节点支持自助升级 在实际应用中，升级、回滚是一个常

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已发布区域：北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业？ 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是 可信智能计算 服务提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情

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操作路径：培训-学习-学习项目-更多-复制 图16 复制 可见范围 学习项目支持可见范围内的学员在学员端-知识库进行查看、学习 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-可见范围 图17 可见范围1 图18 可见范围2 推送内容 通过推送消息，提醒学员学习 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-推送内容

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找到应用性能瓶颈后，可以通过CodeArts PerfTest（性能测试 ）关联分析生成性能报表。 通过智能算法学习历史指标数据，APM多维度关联分析异常指标，提取业务正常与异常时上下文数据特征，通过聚类分析找到问题根因。 产品优势 非侵入式性能数据采集，无需修改业务代码即可轻松接入APM，数据来源如下： APM A

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产品术语 A AI应用市场 提供AI模型的交易市场，是AI消费者接触NAIE云服务的线上门户，是AI消费者对已上架的AI模型进行查看、试用、订购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNe

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下载流水线源中配置的代码库，可结合执行shell命令、Maven构建等插件使用。 执行shell 用于执行shell命令。 钉钉机器人 在流水线上配置钉钉机器人的webhook，向机器人发送自定义内容。 飞书机器人 在流水线上配置飞书机器人的webhook，向机器人发送自定义内容。

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全链路性能追踪：Web服务、缓存、数据库全栈跟踪，性能瓶颈轻松掌握。 故障智能诊断 业务痛点 海量业务下，出现百种指标监控、KPI数据、调用跟踪数据等丰富但无关联的应用运维数据，如何通过应用、服务、实例、主机和事务等多视角分析关联指标和告警数据，自动完成故障根因分析；如何基于历史数据学习与运维经验库，对异常事务智能分析给出可能原因。

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使用Java代码生成文件内容的MD5值 生成文件内容的MD5值对应的Java代码示例，如下所示： import java.io.BufferedInputStream; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException;

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旦请求出现错误，往往要在多台机器上反复翻看日志才能初步定位问题，对简单问题的排查也常常涉及多个团队。 架构梳理难 在业务逻辑变得逐渐复杂以后，很难从代码层面去梳理某个应用依赖了哪些下游服务（数据库、HTTP API、缓存），以及被哪些外部调用所依赖。业务逻辑的梳理、架构的治理和容

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