for (i = 0; nums[i]; i++) { /* 返回由malloc分配的字符串的指针，它包含numeric类型nums[i]的字符串表达 */ num = PGTYPESnumeric_from_asc(nums[i],

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容器实验环境，深度集成华为云虚拟化的能力，提高平台实验环境的并发规模。 产业融通：在学期实训场景中深度打通华为云软件开发生产线CodeArts，提供真实的产业级实践环境，体验企业级敏捷式的一站开发服务，通过真实的工程项目，培养学生的工程实践能力和解决复杂工程问题的能力。

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介绍DDK安装以及使用过程中的常用操作。

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介绍DDK安装以及使用过程中的常用操作。

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常用操作 清理网络规则文件 卸载边缘实例的数据盘 通过puttygen.exe工具创建的密钥对，导入控制台失败怎么办？ 为配置了多网卡的边缘实例配置策略路由 通过扩展网卡绑定的弹性公网IP访问公网

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join("/input/data/") 工作流运行时，如果storage对象配置的根路径为"/root/"，则最后得到的路径为"/root/directory_path" OutputStorage（目录创建） 该对象主要用于帮助用户统一管理输出的目录，保证工作流每次执行输出到新目录，使用示例如下： import

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常用操作 常用CRUD操作

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enabled为true时，是否压缩记录的事件。 false EventLog的周期清理 JobHistory上的Event log是随每次任务的提交而累积的，任务提交的次数多了之后会造成太多文件的存放。Spark提供了周期清理Evnet log的功能，用户可以通过配置开关和相应的清理周期参数来进行控制。

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在，则直接追加。 当被追加的源文件比较大时，例如“obs://bucket_name/obs_file.txt”文件大小超过5MB时，追加一个OBS文件的性能比较低。 如果以写入模式或追加模式打开文件，当调用write方法时，待写入内容只是暂时的被存在的缓冲区，直到关闭文件对象（

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100% 处理的命令数 该指标统计的是周期内处理的命令数，周期默认为1分钟。 和每秒并发操作数主要区别在于监控周期。每秒并发操作数，统计的是周期内的一个瞬时的处理命令数；处理的命令数，统计的是周期内处理的命令数总和。 流控次数 该指标用于统计周期内流量超过该实例规格对应的最大带宽的次数。

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基本信息”页面该实例的“内网地址”。 如果通过连接了公网的设备访问，“ip”为该实例已绑定的“弹性公网IP”。 port 端口，默认8635，当前端口，参考“基本信息”页面该实例的“数据库端口”。 username 当前用户名。 password 当前用户的密码。 path to

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常用邮箱的解析记录示例 云解析服务可以为您的邮箱提供解析服务，邮箱解析配置的详细指导请参见快速添加邮箱 域名 解析。 配置邮箱解析主要涉及如下类型的记录集： MX：用于设置邮箱 服务器 地址 TXT：用于设置邮箱的反垃圾邮件策略 CNAME：用于设置通过mail方式登录Web邮箱，以及在不同邮件传输协议下访问邮箱服务器

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当训练数据量很大时，深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。 分布式训练加速需要从软硬件两方面协同来考虑，仅单一的调优手段无法达到期望的加速效果。所以分布式加速的调优是一个系统工程，需要从硬件角度（芯片、硬件设计）考虑分布式训练架构，如系统的整体计

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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使用基础镜像构建新的训练镜像 ModelArts平台提供了Tensorflow，PyTorch，MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像，镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时，您可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 基于训练基础镜像构建新镜像的操作步骤

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指按某种策略由已知判断推出新判断的思维过程。人工智能领域下，由机器模拟人类智能，使用构建的神经网络完成推理过程。 在线推理 在线推理是对每一个推理请求同步给出推理结果的在线服务（Web Service）。 批量推理 批量推理是对批量数据进行推理的批量作业。 Ascend芯片 As

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本文使用ModelArts上的NPU Snt9B 裸金属服务器 以及其提供的昇腾镜像EulerOS-2.10-Arm-rc3-64bit-for-Snt9B-BareMetal-with-CANN7.0.RC1，具体镜像环境可参考NPU Snt9B裸金属服务器支持的镜像详情。该Snt9B资源中的Python环境为3

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelAr

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如，图像分类、物体检测等等。不同的项目对数据的要求，使用的AI开发手段也是不一样的。 准备数据 数据准备主要是指收集和预处理数据的过程。 按照确定的分析目的，有目的性的收集、整合相关数据，数据准备是AI开发的一个基础。此时最重要的是保证获取数据的真实可靠性。而事实上，不能一次性将

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企业数字化水平普遍较弱，大部分企业没有成熟的IT团队，无法驾驭多个系统的管理工作； 成品家具、门窗、瓷砖卫浴等行业的终端门店普遍缺少设计师，无法可视化呈现产品搭配效果； 定制品类从设计到生产端系统不互通，导致门店端的设计、报价、下单工作繁复，工厂端的审拆单效率低、出错率高； 核心卖点： AI算法：业内先进的AI装修

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