代码校验 简介 在代码编辑器中查看问题 使用“问题”视图 配置校验规则 父主题： 基本操作

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代码编辑 简介 代码补全 代码片段 折叠区域 智能选择 父主题： Java

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代码补全 简介 触发代码补全 关键字补全 名字补全 方法补全 片段补全 智能类型匹配补全 父主题： 代码编辑

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调试代码 CodeArts的Python扩展提供了调试支持，让您能够设置断点、检查数据，在逐步执行程序时使用调试控制台。 对于快速开始项目，您可以在 “main.py” 文件的第 14 行设置一个断点。将光标悬置在 “print_hi” 调用上，然后按下 “F9” / “Ctrl+Shift+B”

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代码补全 CodeArts IDE为当前项目和已安装包中的文件中的Python关键字和所有符号提供代码补全。 有关CodeArts IDE代码补全功能的基本概念，请参阅代码补全。 触发代码补全 关键词补全 参数补全 父主题： 简介

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代码浏览 CodeArts IDE提供了多种浏览Python代码的功能。除了代码导航中描述的常规代码导航外，您还可以使用一些特定为Python语言服务的功能。 转到定义 结构 CodeLens 查找所有引用 查找所有Supers 查找所有实现 类型层次结构 父主题： Python

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代码签名 为了保障用户的代码安全，防止代码文件损坏或被篡改导致代码不一致问题，保证被执行的函数代码为正确版本，当函数创建或修改代码时，FunctionGraph对用户的函数代码签名加密，为其生成代码签名，并存储在函数元信息内。 FunctionGraph在函数执行时，为当前执行的

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示。 Property 设备属性。 Service 设备能力。 ModbusDriver代码解析 片段一 通过DriverClient.createFromEnv初始化客户端，调用driverClient来完成数据的发送。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

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代码模型的基础构造型与自定义构造型元素才认定为代码模型元素）。 在代码模型图上创建出来的代码模型元素； 引用到代码模型中的代码元素（包含关联空间中的引用的代码元素）； 如何检查 查询基于模型图（只有代码模型图内的代码元素参与构树）并展示不匹配元素构出的代码模型架构树，找出所有代码元素中不在架构树中的代码元素。 正确示例

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json”文件（请参考精确配置代码跳转）。 基本编辑操作如下： 代码提示 代码格式化 查找引用 配置头文件路径和宏 精确配置代码跳转 登录工作界面请参考启动IDE实例。 代码提示 CodeArts IDE Online可以根据输入的内容，实时提示代码详细信息。单击提示中的，还可以查看函数、变量的详细信息。

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准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示，请提前准备好。 获取数据及代码 表1 准备代码 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-3rdLLM-6.3.904-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码、推

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准备代码 本教程中用到的数据和代码如下表所示，请提前准备好。 获取数据及代码 表1 准备代码 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-3rdLLM-6.3.904-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码、推理部

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#微调数据文件 上传代码和权重文件到工作环境 使用root用户以SSH的方式登录DevServer。 将AscendCloud代码包AscendCloud-xxx-xxx.zip上传到${workdir}目录下并解压缩，如：/home/ma-user/ws目录下，以下都以/h

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#微调数据文件 上传代码和权重文件到工作环境 使用root用户以SSH的方式登录DevServer。 将AscendCloud代码包AscendCloud-xxx-xxx.zip上传到${workdir}目录下并解压缩，如：/home/ma-user/ws目录下，以下都以/h

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|──llm_inference # 推理代码包 |──llm_tools # 推理工具 修改代码 将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip在本地解压缩后。在上传代码前，需要对解压

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AI（人工智能）是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法

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征的多行样本进行可信联邦学习，联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 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可信联邦学习，联合建模。 概念术语

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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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i_manager_id ,i_units ,i_size ,sum(ss_sales_price) netpaid from store_sales ,store_returns ,store ,item ,customer ,customer_address where ss_ticket_number

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故障代码 【功能说明】 用于维护资产设备的故障信息 【操作说明】 新增：单击“新增”按钮 -> 输入故障代码信息 -> 单击“保存”按钮； 图1 输入故障代码信息 修改：选择故障代码 -> 单击“修改”按钮 -> 修改故障代码信息 -> 单击“保存”按钮； 图2 修改故障代码信息

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”选择“代码编辑”。 图1 信息抽取 选择“默认抽取”开关。 图标说明开关处于开启状态。开启后，在每个数据类别中，为每个数据字段建立同名抽取项，抽取函数为${数据字段名}。 图标说明开关处于关闭状态，需要编辑json格式代码。 在“信息抽取”对话框下方编辑json格式代码。 在“

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