自然语言处理 NLP

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支持主流开发语言 支持主流开发语言，内置9000+检查规则，便于用户开箱即用 代码检查服务支持Java/C++/JavaScript/Go/Python/C#/TypeScript/ CSS /HTML/PHP/LUA/RUST/Shell/KOTLIN/SCALA/ArkTS等10

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OBS文件所属桶名，不可缺省。 source_filepath: OBS服务器上的文件路径，仅支持jar文件。 accesskey: obs服务获得的accesskey，不可缺省。 secret_key: obs服务获得的secretkey，不可缺省。 region: 自定义函数ja

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LLM大语言模型 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.906） 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.906） 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导（6.3.906）

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L语句必须由数据库服务器单独执行。 这意味着客户端应用必须发送每一个查询到数据库服务器、等待它被接收、接收并处理结果、做一些计算，然后发送更多查询给服务器。如果客户端和数据库服务器不在同一台机器上，所有这些会引起进程间通信并且将带来网络负担。 通过PL/SQL，可以将一整块计算和

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L语句必须由数据库服务器单独执行。 这意味着客户端应用必须发送每一个查询到数据库服务器、等待它被接收、接收并处理结果、进行相关计算，然后发送更多查询给服务器。如果客户端和数据库服务器不在同一台机器上，则会引起进程间通信并且将带来网络负担。 通过PL/SQL，可以将一整块计算和一系

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L语句必须由数据库服务器单独执行。 这意味着客户端应用对于每一个查询都要执行以下过程：发送查询到数据库服务器、等待查询被接收、接收并处理结果、进行相关计算、然后发送更多查询给服务器。如果客户端和数据库服务器不在同一台机器上，那么这个过程还会引起进程间通信问题并且将带来网络负担。

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使用Go语言构建 使用Go语言构建Go项目，‌包括编译源代码生成可执行文件、‌处理项目依赖、‌以及定制化构建流程等‌。 图形化构建 在配置构建步骤中，添加“Go语言构建”构建步骤，参考表1配置参数。 表1 Go语言构建参数说明 参数 说明 步骤显示名称 构建步骤的名称，可自定义修改。

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动态修改系统语言 功能介绍 通过am命令行动态修改系统语言环境。 使用方法 adb shell am update-config --locale + 语言标签列表。 约束 各国语言标签。 参考语言标签列表，见源码 /aosp/frameworks/base/core/res/r

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Java语言API示例 本示例以图像标签为例介绍如何使用JAVA调用API。 package com.huawei.ais.demo; import com.huawei.ais.sdk.util.HttpClientUtils; import java.io.File; import

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SSML标记语言介绍 本文为您介绍SSML（Speech Synthesis Markup Language）标记语言的功能、标签使用及示例。 概述 SSML 是一种基于 XML 的 语音合成 标记语言。使用 SSML 可以更加准确、具体的定义合成音频的效果，包括控制断句分词方式、发

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输入语言名称“韩语”，设置“语言参数”并保存。 图8 输入语言名称和语言参数 设置语言参数后，访问网站时显示的语言参数则为自定义语言参数。如图所示。 图9 显示语言参数值 系统默认的语言暂时不支持修改参数，新增语言站点支持修改参数。 复制网页内容。在操作列可以对该语言进行复制和删除

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多语言咨询 云速建站是否支持多语言页面？ 云速建站支持多种语言页面。进入“站点编辑>设置>多语言站点”进行自定义添加，具体参考多语言站点和多语言模块和相关设置。为节省时间，可以在编辑好中文网站后，把整站复制到新的语言站点里，然后翻译成新的语言即可。对应该语言的产品、文章等在后台也需要上传。

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支持的编程语言 Node.js语言 Python语言 Java语言 Go语言 C#语言 PHP语言 定制运行时语言 父主题： 使用前必读

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Node.js语言 √表示支持，×表示不支持 语言版本 是否支持 开发指导 Node.js 6.10 √ 接口定义、有关SDK接口说明和函数开发指导请参见Node.js函数开发指南。 Node.js 8.10 √ Node.js 10.16 √ Node.js 12.13 √ Node

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在upload-file-1函数详情页面，单击“设置 > 触发器”，开始创建触发器。 单击“创建触发器”，触发器类型可以选择“API 网关服务(APIG)”或“API 网关服务(APIG 专享版本)”，此处以共享版APIG为例。 API名称：默认即可，无需修改。 分组：选择在APIG创建的API分

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数据库服务器、等待查询被接收、接收并处理结果、进行相关计算、然后发送更多查询给服务器。如果客户端和数据库服务器不在同一台机器上，那么这个过程还会引起进程间通信并且将带来网络负担。 通过PL/SQL，可以将一整块计算和一系列查询分组在数据库服务器内部，这样就有了一种过程语言的能力并

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k的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上，通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上，对于 DLI 这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源，那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢？ DLI服务在其计算资源中已经内置了一些常用的机器学习的算法库（具体可以参考” 数据湖探索

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