Go SDK配置 调用示例 通用接口 ERC721业务接口 ERC1155业务接口 ERC998业务接口 工具接口 数据结构 父主题： SDK参考

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Go 开发事件函数

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Go 分段上传Go语言的示例代码，如下所示： package main import ( "bytes" "crypto/md5" "encoding/base64" "encoding/xml" "errors" "fmt" "github.com/huawei

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，利用先进的自然语言处理技术对用户输入的文本进行深度分析和理解。它能够精准识别用户的意图和需求，即使是复杂或模糊的查询，也能提供准确的响应。这种对话问答方式提高了知识获取效率，使智能客服系统更加人性化和有温度。 此外，盘古大模型还能够根据用户的行为和反馈不断学习和优化，进一步提升

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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Project”对话框，选择“Go”，单击“Next”。 图2 Go 单击“...”，在弹出的对话框中选择解压后的SDK路径，单击“Finish”。 图3 选择解压后go的SDK路径 完成工程创建后，目录结构如下。 图4 新建工程go的目录结构 “demo.go”为示例代码，请根据实际

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GO 配置成功后，go get无法正常下载组件，而是使用了git clone到源站拉包 父主题： 使用配置

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前准备。 获取并安装Go安装包，如果未安装，请至Go官方网站下载。 获取并安装IntelliJ IDEA，如果未安装，请至IntelliJ IDEA官方网站下载。 已在IntelliJ IDEA中安装Go插件，如果未安装，请按照图1所示安装。 图1 安装Go插件 获取SDK 登录DataArts

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ge”选择“Go”，单击“Create”。 图2 Go 完成工程创建后，目录结构如下。 图3 新建工程go的目录结构 “demo.go”为示例代码，请根据实际情况修改参数后使用。具体代码说明请参考调用API示例。 调用API示例 在工程中引入sdk（signer.go）。 import

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选择“Go”，单击“Create”。 图2 Go 完成工程创建后，目录结构如下。 图3 新建工程go的目录结构 “demo.go”为示例代码，请根据实际情况修改参数后使用。具体代码说明请参考请求签名与API调用。 请求签名与API调用 在工程中引入sdk（signer.go）。 import

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Go 样例 发送短信、发送分批短信 接收状态报告、接收上行短信 环境要求 go1.11及以上版本 引用库 github.com/satori/go.uuid 发送短信为单模板群发短信示例，发送分批短信为多模板群发短信示例。 本文档所述Demo在提供服务的过程中，可能会涉及个人数据

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参考API签名SDK与demo，点击下载其中的SDK与Demo。将下列代码样例替换demo.go文件内容即可。 由于使用的是go1.17, 请将首层go.mod文件内容修改为: module huaweicloud.com/apig/go/signer require huaweicloud.com/apig/signer

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返回如下回显时，说明Go已经安装。 [root@ecs-test confluent-kafka-go]# go version go version go1.16.5 linux/amd64 如果未安装Go，参考如下步骤安装。 #下载Go安装包。 wget https://go.dev/dl/go1

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多模态数据分析能力，保证园区场景业务的高效闭环。 面向泛园区场景提供多种智能分析算法，基于深度学习等领先技术，保证人、车辆、事件、行为的高精度感知和处理。 通过视频分析、图像处理和自然语言处理技术，对园区和城市治理中的视频、图片和文本数据进行多模态联合分析，充分挖掘数据潜在关联性。

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盘古自然语言大模型的适用场景有哪些 自然语言处理大模型是一种参数量极大的预训练模型，是众多自然语言处理下游任务的基础模型。学术界和工业界的实践证明，随着模型参数规模的增加，自然语言处理下游任务的效果显著提升，这得益于海量数据、大量算力以及深度学习的飞跃发展。 基于自然语言处理大模

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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支持哪些语言 录音文件识别、 语音合成 支持中文普通话。 一句话识别 和 实时语音识别 支持中文普通话，带方言口音的普通话和方言（四川话、粤语和上海话）。 父主题： 产品咨询类

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Python语言方案 前提条件 已拥有华为云账号且已实名认证。 华为云账号未欠费，且有足够金额购买本案例所涉及的资源。 操作步骤 创建函数 登录 函数工作流 控制台，在左侧导航栏选择“函数 > 函数列表”，单击“创建函数”。 选择“创建空白函数”，填写函数信息，完成后单击“创建函数”。

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