述开发脚本的过程。其中，脚本中引入智能排班模型BO中脚本的方法记录操作日志。 操作步骤 创建脚本。 如图1所示，在应用的开发页面，选择存放脚本的目录（控制逻辑），单击目录对应的，选择“脚本”。 图1 创建脚本 在弹出的“新增脚本”页面，如图2所示，选择创建一个新脚本，输入脚本“名

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脚本开发 什么是脚本 脚本开发实例 脚本的模块使用限制 如何调测脚本 如何管理脚本 脚本代码性能检查规则说明 如何自定义调用脚本的URL 父主题： 经典版开发指导

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脚本开发 数据连接创建成功后，进行脚本开发，按照数仓分层规范和《 数据湖 开发规范》进行关系建模开发和维度建模开发。 创建spark sql脚本 在“脚本开发”功能下，在对应的脚本文件夹下创建spark sql脚本。 图1 脚本开发1 SQL脚本右上角配置数据连接和数据库 图2 脚本开发2

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开发脚本 开发SQL脚本 开发Shell脚本 开发Python脚本 父主题： 脚本开发

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脚本开发 脚本开发流程 新建脚本 开发脚本 提交版本 发布脚本任务 （可选）管理脚本 父主题： 数据开发

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脚本开发API 创建脚本 修改脚本内容 查询脚本信息 查询脚本列表 查询脚本实例执行结果 删除脚本 执行脚本 停止脚本实例的执行 父主题： 数据开发API（V1）

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enabled（在动态分区模式时，只会重写查询中的数据涉及的分区，未涉及的分区不删除） 说明： 在非调度场景的 DLI SQL脚本运行和DLI SQL单任务作业测试运行时，系统会默认开启以下四个配置参数： spark.sql.adaptive.enabled（启用AQE，使Spark能够根据正在处理的数据的特征动态优化

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连接主机的用户需要具有主机/tmp目录下文件的创建与执行权限。 Shell或Python脚本可以在该E CS 主机上运行的最大并发数由ECS主机的/etc/ssh/sshd_config文件中MaxSessions的配置值确定。请根据Shell或Python脚本的调度频率合理配置MaxSessions的值。

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脚本开发实例 开发一个简单脚本实例 开发一个业务场景脚本实例 如何定制已有脚本 父主题： 脚本开发

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#Agent程序调用脚本时，传入的的根目录，日志函数等会使用此变量，请不要改名 PID=$2 #Agent程序调用脚本时，传入的PID数字，用于结果的输出，请不要改名 . "${AGENT_ROOT_PATH}/bin/agent_func.sh"#引用脚本框架，提供了日志，加解密等功能

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支持对“已提交”和“未提交”的脚本进行筛选。未提交的脚本通过红色进行标识。 系统支持脚本参数以弹框的形式进行展示，参数名不能修改，参数值可以修改。你可以单击“测试参数”查看脚本中所引用的参数信息，同时可以查看环境中已配置的环境变量信息，不可修改，SQL语句中的参数可以按照参数名进行排序。

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thon脚本的环境。新建主机连接请参见主机连接参数说明。 连接主机的用户需要具有主机/tmp目录下文件的创建与执行权限。 Shell或Python脚本可以在该ECS主机上运行的最大并发数由ECS主机的/etc/ssh/sshd_config文件中MaxSessions的配置值确定

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，即表示脚本正常调试，同时底部调试日志窗口会显示相应的信息。 调试结束后，调试按钮会重新变为绿色，同时调试日志窗口会显示相应的调试日志。 单击调试日志窗口的“查看更多日志”，可跳转显示相应的运行日志信息。 脚本上传 在脚本开发调试模块完成脚本调试后。 单击顶部“文件”，选择“发布到平台”，弹出脚本上传页面。

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本”或“新建脚本”，配置脚本信息，单击“保存”。 图5 新建版本 图6 新建脚本 新建版本后，在当前脚本编辑区域右上角可以查看到当前脚本包含的版本，选择新建的版本信息，进行脚本的定制开发。 图7 新建的版本 新建脚本后，在左侧可以看到新建的脚本，单击脚本右侧展示脚本编辑页面，进行脚本的定制开发。

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如何开发映射脚本 OneAccess支持将企业的组织与用户属性映射至应用系统。可通过映射脚本自动生成应用的属性值，同时，可限制映射至应用的属性值。 下面将为您介绍如何开发映射定义的脚本。 代码规则 在编写映射脚本时，OneAccess对脚本做了一些限制。包括禁止使用Java cl

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Connect提供的Java类实现具体功能。 脚本开发应基于内置推荐的加密算法，不建议用户自行实现。 公共配置引用 自定义后端支持添加变量、密码、证书等全局公共配置，并在函数脚本中引用。公共配置的添加操作请参考添加自定义后端公共配置。 假如配置名称为example，则引用格式如下： 模板变量：#{example}

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AI开发基础知识 AI开发基本流程介绍 AI开发基本概念 ModelArts中常用概念

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训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。经常不能一次性获得一个满意的模型，需要反复的调整算法参数、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如准确率、召回率、AUC等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 部署模型 模型的开发训练，是基于之前的已有数据

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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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AI平台开发与实施服务怎么收费的？ AI平台开发与实施服务属于按需计费，且为一次性计费产品。 父主题： 关于服务购买

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AI平台开发与实施服务 基于华为云AI平台，结合业务场景，提供AI模型场景化建模、调优、加速、性能提升等服务。 工作说明书 常见问题 计费说明 父主题： 上云与实施

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