数据查询请求处理过程 图1 GaussDB 服务响应流程 父主题： 数据库系统概述

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伙伴为何接收不到数据请求？ 处理步骤 检查生产地址，https协议的端口号只能是443；不支持ip地址，需要 域名 格式。 检查伙伴是否有防火墙拦截。 检查伙伴接收数据的url地址。Kit的接口MIW对url地址做了后台拼接子路径。 父主题： 开发相关

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前端应用管理 初识应用设计器 设计前端应用流程 前端开发视频指导 创建前端应用 页面管理 使用组件 属性设置 样式设置 高级设置 查看大纲树 数据源管理 使用工具类方法 国际化资源管理 使用JS面板 变量管理 生成业务代码 发布页面模板 使用模板创建页面 页面模板管理 物料中心

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workOrderListM HW__workOrderListM （可选）设置导航的布局及颜色。 您可以根据自己的喜好，设置导航的布局及颜色，默认导航菜单是靠左，蓝色。 如图4所示，单击红框中的布局，即可将导航菜单设置为横向菜单，然后单击“保存”。 图4 切换为横向导航 父主题：

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可以根据报错关键字定位问题，一般是dom元素的id、class、name或者页面中出现的唯一性的中文汉字，搜索就可以直接定位到代码。 调用堆栈 堆栈是一个数据结构，每一个函数调用时都会将函数的指针和参数值保存到堆栈中，后进先出，最后调用的函数最先出栈。 可以通过打断点，查看Chrome开发面板的sources的call

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使用数据工程构建NLP大模型数据集 NLP大模型支持接入的数据集类型 盘古NLP大模型仅支持接入文本类数据集，该数据集格式要求请参见文本类数据集格式要求。 构建NLP大模型所需数据量 使用数据工程构建盘古NLP大模型数据集进行模型训练时，所需数据量见表1。 表1 构建NLP大模型所需数据量

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大屏所展现的数据如何获取到本地？ 可通过对接开放API或大屏所提供的报告导出功能获取相关大屏数据。对接API的具体方法可参见最佳实践中的如何调用API。 父主题： 其他使用相关

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异步方式发起模型数据查看请求 功能介绍 获取异步任务的模型分析结果。 URI URI格式 POST /softcomai/datalake/dataplan/v1.0/debug/syncTask 参数说明 无。 请求 请求样例 POST https://ipaddr:port/

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前端开发视频指导 本视频通过创建一个简单的登录页面，帮助您快速上手AstroPro前端开发。 业务场景及设计流程说明 在AstroPro中，用户通过业务建模，可生成高可用、高可靠、以及安全稳定的企业级IT应用框架。本入门通过创建一个简单的订单系统，帮助您快速上手AstroPro。

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用于对呈现效果要求比较高的场景，而标准页面主要用于后台管理类的表格表单类的开发。在沙箱环境、运行环境中，标准页面不支持匿名访问，高级页面则支持匿名访问。 报表：报表是AstroZero对内部数据提供的一种汇总方式的视图。利用报表功能，可以让数据进行可视化的展示，并进行分析与洞察。

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微前端配置指南 开发概述 快速开始

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小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。

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获取大屏指定组件数据 功能介绍 获取大屏指定组件数据。 URI POST /v1/{project_id}/screens/{screen_id}/query-data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参考获取项目ID。

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子问题分成更小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。

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使用数据工程构建科学计算大模型数据集 科学计算大模型支持接入的数据集类型 盘古科学计算大模型仅支持接入气象类数据集，该数据集格式要求请参见气象类数据集格式要求。 构建科学计算大模型训练数据要求 构建科学计算大模型进行训练的数据要求见表1。 表1 科学计算大模型训练数据要求 模型类别

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步骤四：页面设计 前端应用由一个或多个组件拼装而成。在左侧插件栏打开物料资产包，选择合适的组件，拖拽到中间画布中。在画布选中组件，设置组件的属性、样式、以及绑定事件等。 图5 添加组件 图6 设置组件基本属性 图7 设置组件样式 图8 设置组件高级属性 步骤五：生成代码 根据配置的页面设计

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小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。

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