多活容灾能力是指在同城场景下实现多活故障自动切换，由SDK和MAS DCG服务配合完成。 Mas-Mongo-SDK支持单边读写和本地读单边写两种模式，默认为单边读写模式。 单边读写 本地读单边写 强制路由 读命令列表 父主题： Mas-Mongo-SDK使用手册

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可查看到两个图标。单击“克隆”可复制一个相同的云服务，单击“删除”可删除该云服务。 云服务框图类型 云服务中的资源框图目前有两类： 第一类：不可伸缩元素 代表element元素，不可扩展元素通常表示终端业务或实体资源。该种类型元素不能通过拖拽方式调整框图大小。 图2 不可伸缩元素 第二类：可伸缩元素 代表con

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实现音视频通话（Android） 环境准备 屏幕分享 通话中质量监测 播放音效文件 播放音乐文件 原始音频数据（音频前后处理） 音频自采集和音频自渲染 原始视频数据（视频前后处理） 自定义视频采集 自定义视频渲染 加入多频道（跨房） 父主题： 实现音视频通话

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切换到Android系统并拉起应用 REST URL格式 访问方法 URI POST https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_SwitchAndroidWithPackage 接口功能 切换到android系统时可以调用该接口 接口说明 接口用于切换到Android系统并将应用拉起到前台

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Java SDK 是否可在Android使用 目前由于兼容性问题，Java SDK不支持在android使用。 父主题： SDK使用类

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LTSSDK 需要 Android 的网络权限，如果你没有配置，请将下面内容的写入APP 的 Manifest.xml 文件中： manifest xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" xmln

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使用场景 单边读写 本地读单边写 强制路由 使用ShardingSphereDataSource场景 使用多数据源 父主题： Mas-DB-SDK使用手册

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single-read-async-double-write（单边读异步双写） 使用须知：另起线程进行数据同步，不能保证异步写成功、不能保证两端数据的一致性。 图1 single-read-async-double-write部署图 读写指定异步双写，适用于读多写少场景，使用sd

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IoT Device SDK使用指南（Android） IoT Device SDK（Android）提供设备接入华为云IoT物联网平台的Android版本的SDK，提供设备和平台之间通讯能力，以及设备服务、OTA等高级服务，并且针对各种场景提供了丰富的demo代码。相关集成指导请参考IoT

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Android平台如何缩减安装包体积？ 根据目标设备架构，您可以选择只打包armeabi-v7a，或者只打包arm64-v8a。 父主题： SDK使用

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ls" 静态shape模型转换 转换静态shape模型需要在模型转换阶段固定模型的输入shape，也就是说每个输入shape是唯一的。静态shape转换主要包括两种场景： 第一种是待转换onnx模型的输入本身已经是静态shape，此时不需要在转换时指定输入shape也能够正常转换

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GEOMETRY GEO_SHAPE 支持 POINT GEO_SHAPE 支持 LINESTRING GEO_SHAPE 支持 POLYGON GEO_SHAPE 支持 MULTIPOINT GEO_SHAPE 支持 MULTILINESTRING GEO_SHAPE 支持 MULTIPOLYGON

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IoT Device SDK使用指南（Android） IoT Device SDK（Android）提供设备接入华为云IoT物联网平台的Android版本的SDK，提供设备和平台之间通讯能力，以及设备服务、OTA等高级服务，并且针对各种场景提供了丰富的demo代码。相关集成指导请参考IoT

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”为batch数，表示1次处理的图片数量，需要根据实际情况填写，用于将动态shape的原始模型转换为固定shape的离线模型。 如果存在多个输入，请以分号（;）隔开。 “pb”模型转“om”模型时的张量形状就是“pb”模型的输入节点和shape，例如“images:1,224,224,3”。 父主题：

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使用场景 single-read-async-double-write（单边读异步双写） single-read-write（单边读写） local-read-async-double-write-support-readable(本地读异步双写) 父主题： Mas-Redis-SDK使用手册

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把var broadcast为大小为shape的tensor，结果的数据类型由output_dtype指定，var可以是标量，或者是一个tensor，要求var的shape与第二个参数shape的长度一致，每个维度的大小要么与shape相等，要么为1，为1的维度会被broadcast到与shape一致。例如var的维度为（2，1，64），

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run(input_shape=input_shape, aoe=True) 指定输出位置。 input_shape="data:1,3,224,224" # 不指定输出路径，则默认在当前执行目录存储结果 t.run(input_shape=input_shape, output_path="/home/xxx")

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GEOMETRY GEO_SHAPE 支持 POINT GEO_SHAPE 支持 LINESTRING GEO_SHAPE 支持 POLYGON GEO_SHAPE 支持 MULTIPOINT GEO_SHAPE 支持 MULTILINESTRING GEO_SHAPE 支持 MULTIPOLYGON

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set_compile_mode(jit_compile=False) 对于固定shape场景和动态shape场景，是否优先在线编译对训练性能带来不同的效果： 固定shape场景：固定shape是指在模型计算过程中，模型的输入和输出的shape是固定的。如果优先在线编译，可根据当前获得的算子信息，进行

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IDEA_SHARE_MOUSE_SHAPE 枚举值 对应值 描述 MOUSE_SHAPE_HIDE 0 鼠标隐藏 MOUSE_SHAPE_BLACK_ARROW 253 鼠标箭头样式 MOUSE_LASER_POINTER 255 鼠标激光样式 父主题： 枚举定义

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ShareMouseShape 枚举值 对应值 描述 SHARE_MOUSE_SHAPE_HIDE 0 鼠标隐藏 SHARE_MOUSE_SHAPE_WHITE_ARROW 252 白色箭头鼠标 SHARE_MOUSE_SHAPE_LASER_POINTER 255 激光笔，默认该颜色 父主题：

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