商品交易 查询订单 销售管理 售后管理 数据分析

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安全云脑基于云上威胁数据和华为云服务采集的威胁数据，通过大数据挖掘和机器学习，分析并呈现威胁态势，并提供防护建议。 一方面采集全网流量数据，以及安全防护设备日志等信息，通过大数据智能AI分析采集的信息，呈现资产的安全状况，并生成相应的威胁告警。 另一方面汇聚主机安全服务（Host Security

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说明 chainID string 链名称。 txHash []byte 交易哈希。 返回值 类型 说明 *common.RawMessage 根据交易ID查询交易详情需发送的消息。 error 构建成功返回类型为nil，反之返回error。 消息发送。 接口方法 QueryAction

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利用交易ID查询交易详情 消息构建。 接口方法 QueryRawMessage.class public RawMessage buildTxRawMessage(String chainId, byte[] txHash) throws CryptoException 参数说明

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交易管理 微信支付设置 支付宝支付设置 父主题： 设置网站后台

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管理交易 管理客户账户 管理包年/包月订单 管理包年/包月资源 管理资源包 父主题： 待下线接口

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管理交易 管理优惠券 管理包年/包月订单 管理包年/包月资源 管理资源包

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管理交易 管理包年/包月订单 管理包年/包月资源 管理资源包 父主题： 待下线接口

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交易管理 订单查询 销售配置管理 交易明细管理 父主题： 中资出海

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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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COST05-02 建立可以量化的优化目标 风险等级 高 关键策略 成本优化是一项投资，而且是一个需要持续进行的流程。为了向公司或者组织的决策者、利益相关方说明投资的价值，就需要对成本优化自身，尤其是其执行的目标进行量化。从而在持续的优化活动中，都可以从决策者或者利益相关者那里得到支

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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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浏览交易信息 查看各数字资产链通过数据面接口触发数字资产交易的详细情况，包含数字资产集合总量、数字资产发行总量、数字资产流转总量。通过对数据项整体分析，帮助用户进行数字资产运营。 操作步骤 登录DAC管理控制台，在页面左上方选择区域。 在“数字资产专享版 > 总览”页面的“快速入

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查询交易总数 功能介绍 查询交易总数 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/agent/apis/channel/{channel_name

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String 源地址 block_height Integer 交易所属区块高度 contract_address String 合约地址 data String 交易数据 create_time String 交易创建时间 状态码： 400 表4 响应Body参数 参数 参数类型

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交易明细导出 服务商可以导出交易明细账单，导出完成后在导出记录中下载。 前提条件 已完成商业信息认证，具体操作请参见Certifying Business Information 操作步骤 进入卖家中心页面。 点击左侧导航的“结算管理>交易明细管理”，进入交易明细管理页面。 输入查询条件，筛选出需要导出的目标订单。

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交易模式介绍 概述 顾问销售模式 代售模式 父主题： 解决方案提供商伙伴

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根据交易id查询某笔交易信息 功能介绍 根据交易id查询某笔交易信息（仅支持专享版） URI GET /v1/store/transaction/detail 表1 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 tx_id 是 String 交易id 请求参数 无 响应参数 状态码：

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文本向量化 功能介绍 将用户输入的文本转化成数字向量，多用于从向量化知识库中查询相似的文本。 URI POST https://aiae.appstage.myhuaweicloud.com/v1/embeddings 请求参数 表1 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型

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使用AWQ量化 AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法：per-group Step1 模型量化 可以在Huggingfac

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使用GPTQ量化 当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见表1。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ

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