工具概述 x2hce-ca是华为云对系统迁移提供的一款免费的应用兼容性评估工具。x2hce-ca通过对待迁移应用进行快速扫描分析，帮助您评估应用在源操作系统和目标操作系统的兼容性。 表1 支持兼容性评估的x86公共镜像 OS发行系列 源操作系统 目标操作系统 HCE 64bit：Huawei

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工具对接 JDBC配置 父主题： 开发设计建议

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工具准备 需要准备的工具如表1所示。 qemu-img-hw工具和VNC工具仅在第二种方式（即使用物理机virt-manager工具制作镜像）下需要。 表1 工具列表 名称 说明 获取路径 跨平台远程访问工具 制作镜像过程中，用于访问宿主机的工具，如“Xshell”。 建议从官方网站获取。

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工具对接 JDBC配置 父主题： 开发设计建议

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工具简介 本手册介绍 数据仓库 服务的工具使用，提供了客户端工具和服务端工具，客户端工具如表1所示，服务端工具如表2所示。 客户端工具：参见工具下载获取。 服务端工具：位于安装数据库 服务器 的$GPHOME/script和$GAUSSHOME/bin路径下。 表1 客户端工具 工具名称

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使用AutoGenome镜像前，需要您在资产市场中订阅该镜像。 登录 医疗智能体 ，进入基因平台。 在“资产市场”中查找“autogenome”镜像。 单击界面右侧“订阅”图标，订阅该镜像。 订阅的镜像将显示在“项目管理 > 镜像”页面的镜像列表中。 步骤2：创建Notebook 在“项目管理 > 开发”页面，单击“创建Notebook”，参考表

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的服务器后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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工具接口 创建图片Metadata 配置并切换用户 导入用户证书秘钥并切换用户 生成私钥和证书 生成数字资产标识 生成数字资产编码 上传并审核图片 父主题： Go

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最小长度：0 最大长度：64 name String 工具名称 最小长度：0 最大长度：256 url String 工具链接 最小长度：0 最大长度：2048 icon String 图标内容，Base64格式 最小长度：0 最大长度：9223372036854775807 problem_type_id

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诊断工具 OS诊断 父主题： 故障管理

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工具采集 创建工具采集任务 采集器管理 采集器参数配置说明

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编码工具 编码工具为用户提供常见的加解码功能，如MD5、Base64等。包含“Base64解码”、“MD5编码”、“Base64编码”三个执行动作。 连接参数 编码工具连接器无需认证，无连接参数。 Base64解码 使用Base64算法进行解码。 输入参数 用户配置Base64解码执行动作，相关参数说明如表1所示。

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工具库 防盗地址生成

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工具库 获取频道回看或时移地址 父主题： 控制台操作

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工具管理 工具管理简介 新建应用 导入应用 上传应用 发布应用 编辑应用 创建FastQC应用样例 新建流程 流程设计器 导入流程 上传流程 发布流程 添加分类标签 下载应用或流程 父主题： 用户指南（基因平台）

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准备工具 迁移过程需准备的工具包括：PL/SQL Developer、Instant Client和DSC，下载地址参见表1 表1 准备工具 工具名 描述 下载地址 PL/SQL Developer Oracle可视化开发工具 PL/SQL Developer下载地址 Oracle

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即开即用，Serverless架构。 需要较强的技术能力进行搭建、配置、运维。 高可用 具有跨AZ容灾能力。 无 高易用 学习成本 学习成本低，包含10年、上千个项目经验固化的调优参数。同时提供可视化智能调优界面。 学习成本高，需要了解上百个调优参数。 支持数据源 云上：OBS、RDS、DWS、 CSS 、MongoDB、Redis。

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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ModelArts集成了深度学习和机器

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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