数据结构 公共响应参数 公共请求参数

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数据结构 公共请求参数 公共响应参数

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结构体描述 LogInfo结构体 ShareTlsInfo结构体 SharePolicy结构体 LogLevel结构体 ShareClientTlsVerifyMode结构体 ShareAppScreenType结构体 IdeaShareStatus结构体 父主题： 附录

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LogInfo结构体 参数名 类型 描述 path std::string 日志路径，最大长度限制225 logLevel LogLevel枚举类型 日志级别：ERROR、WARN、INFO、DEBUG enable bool 是否开启日志记录功能 父主题： 结构体描述

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SharePolicy结构体 参数名 类型 描述 shareQuality ShareAppDefinationQuality 枚举变量 投屏的清晰度 isShareAudio bool 0表示不开启音频共享，1表示开启音频共享。 父主题： 结构体描述

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产品结构 【功能说明】 用于维护BOM产品 【操作步骤】 新增：单击“新增”按钮 -> 添加BOM -> 单击“保存”按钮；系统支持复制新增，支持批量新增； 修改：选择要修改的BOM -> 单击“修改”按钮 -> 修改BOM信息 -> 单击“保存”按钮；系统支持批量修改； 删除：选中要删除的BOM

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模板结构 模板样例 # 应用模板的版本信息 tosca_definitions_version: huaweicloud_tosca_version_1_0 # 应用模板的描述信息 description: Template for deploying a cloudserver

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数据结构 表1 PodTemplate数据结构说明 参数 是否必选 参数类型 描述 kind Yes String A string value representing the REST resource this object represents. Servers may infer

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contractapi.TransactionContextInterface, args…) error } 链代码结构 Fabric架构版本的 区块链 实例1.4风格Go语言的链代码结构如下： package main // 引入必要的包 import ( "github.c

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消息对象结构 AllParam DetectFace Landmark Attributes FaceQuality FaceExpression FaceSetFace SearchFace FaceSetInfo BoundingBox VideoDetectResult LivelessDetectResult

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代码结构介绍 了解代码目录结构 目录文件详解 父主题： 自定义组件开发规范

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击特征后方的删除不需要的负向行为类型。 您可以从“应用于”右侧的下拉选项中设置该数据的使用维度是“历史记录”或者“物品热度值”，其相关说明与正向行为类型一致。 父主题： 数据质量管理

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生成Schema结构 功能介绍 生成以label为点，label间关系为边的schema结构，并存储在OBS上。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/schema/structure/build 表1 路径参数 参数

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数据结构 表1 links对象参数说明 名称 参数类型 说明 self String 当前资源的链接。 next String 下一页资源的链接。 表2 tag对象参数说明 名称 参数类型 说明 key String 键。 最大长度36个unicode字符。 key不能为空。不能

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整体结构介绍 压缩包命名规则 在AstroPro中完成服务的开发后，会生成一个服务代码压缩包，命名为“服务名称+唯一ID”。假设服务名称为Servicedemo，则生成的代码压缩包名称，如图1所示。 图1 代码压缩包名称 了解代码结构 在AstroPro中编辑服务时，可在“生成策略

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JsonUtils.java ----JsonUtils工具类，json串与对象之间的相互转换 │ │ JwtUtil.java

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0的基础与高阶操作，TensorFlow2.0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用

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概述 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。 安全可信。 多种训练场景。 方便与已有服务对接。 使用场景 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重叠较少的情况，联合多个参与者的具有相

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AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

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据从多个异构的数据源中抽取出来，进行加工与集成，按照主题进行重组，最终进入 数据仓库 。 数据仓库主要用于支撑企业决策分析，所涉及的数据操作主要是数据查询。因此数据仓库通过表结构优化、存储方式优化等方式提高查询速度、降低开销。 表1 数据仓库与数据库的对比 维度 数据仓库 数据库 应用场景

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鲲鹏应用发布 18% 鲲鹏应用性能优化 23% 鲲鹏应用开发实践 7% 推荐在线学习 HCIP-Kunpeng Application Developer 推荐线下培训 HCIP-Kunpeng Application Developer培训 父主题： 职业认证考试大纲

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