工具对接 JDBC配置 父主题： 开发设计建议

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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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基因测序流程包含测序过程所需工具的执行先后信息以及数据输入输出等定义。流程由至少一个工具组成。流程中的各个工具由其前后顺序关系形成数据流，前序工具为后序工具提供输入。 流程描述文件 基因容器提供特定的描述语言，用于控制流程的详细步骤。基因容器的流程描述文件的编写请参见流程语法参考。 工具 工具是生物信

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查询数据分析结果 功能介绍 根据数据集ID查询数据集的分析任务结果。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/v1.0/datasStatistics/{datasetId} 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 备注 datasetId 是 String

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提交数据分析请求 功能介绍 管理员在数据集详情页面数据分析分页，提交数据分析请求。 URI URI格式 PUT /softcomai/datalake/v1.0/datasStatistics 参数说明 无。 请求 请求样例 PUT https://console.ulanqab

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工具说明 obsftp工具于2021年2月9日正式下线，下线后OBS不再对此工具提供维护和客户支持服务，给您带来不便敬请谅解。 工具下载地址：https://github.com/huaweicloud-obs/obsftp 本工具完全开源并遵循MIT License，您完全可以

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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 父主题： Java

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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 父主题： PHP

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et。 添加私有工具 您使用的工具如果不在G CS 提供的公共工具中（公共工具的范围请参见公共工具的范围），您可以通过添加私有工具，使用自定义工具。 如要使用自有工具镜像，添加私有工具前，您需要前往 容器镜像服务 SWR上传镜像。 登录GCS控制台，选择左侧导航栏的“工具仓库”，在右侧页面单击“添加工具”。

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工具下载 命令行客户端（包含GDS工具包） 本章节各工具下载地址中的8.0.x、8.1.x、8.2.x等指的是集群版本，而非工具版本。 表1 gsql下载地址 操作系统类别 适用操作系统版本 下载地址 校验文件 Microsoft Windows Microsoft Windows

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工具平台 API生产阶段 API中心通过对接集成，为API开发者提供API Arts等自动化的API设计/开发/测试工具，开发者通过华为云账号登录后即可使用。 API开放阶段 API开发者（API提供方）可以在API中心申请入驻为服务商，然后自助发布上架API。上架成功后，API

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工具对接 JDBC配置 父主题： 开发设计建议

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工具中心 管理用户组 父主题： 普通用户指南

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工具类 毕昇编译器 应用加速工具 Pod带宽管理工具 安全加固工具

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工具对接 JDBC配置 父主题： 开发设计建议

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设置知识库的本地路径。 工具扫描结果解读 AI CPU算子分析和处理 MA-Advisor工具分析结果的html文件中会有下述链接，提供AI CPU算子相关问题的修复指导和案例。 图14 AI CPU算子分析和处理 亲和API替换 MA-Advisor工具分析结果的html文件中

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工具对接 JDBC配置 父主题： 开发设计建议

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工具市场 工具市场会按照场景分类展现各功能的工具卡片，目前支持以下类型： 通用场景：脚本管理、文件管理。 云服务场景：启动ECS实例、关闭ECS实例、重启RDS实例、修改ECS非管理员密码、重启CCE工作负载。 软件部署：暂时为空。 日常巡检：暂时为空。 故障处理：清理磁盘空间。

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零售行业客户门店数量多，但前期管理较为粗放，在门店数量急剧增加的情况下，海量数据也沉淀较多，企业往往面临着以下挑战： 如何挖掘海量数据价值，促进管理精细化：企业内部拥有多个信息化系统，随着企业高速发展，沉淀了海量数据。品牌希望有效地进行数据分析，挖掘数据价值，实现进一步精细化管理，降本增效； 如何

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查询数据分析结果 功能介绍 根据数据集ID查询数据集的分析任务结果。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/v1.0/datasStatistics/{datasetId} 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 备注 datasetId 是 String

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数据分析与预览 用户的原始数据的质量一般无法满足训练的要求，如存在不合法的数据、重复数据等。为了帮助用户提高数据的质量，ModelArts提供了多种能力： 数据处理：提供数据增强、数据清洗、数据校验等能力。 自动分组：通过聚类对数据进行预分类，用户可以根据预分类结果进行标注，有助于均衡不同类别的数据标注数量。

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