场景介绍 使用智能排班基线应用中组件“shiftManagement”，定制开发页面。 父主题： 基于基线应用组件开发高级页面

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复设计，达到提高应用开发工作效率的目的。 智能排班模型BO：封装了智能排班的完整的数据模型、业务逻辑，通过开放出来的接口为上层应用提供服务，提供的接口请参见智能排班模型BO接口。 智能排班基线应用：基于智能排班模型BO，针对智能排班领域开发的一个完整应用，包含前台页面、后台逻辑等，是一个可直接部署使用的应用。

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场景说明 数据库安全审计支持批量部署流量采集Agent，针对大规模业务场景（容器化部署应用、数据库（RDS关系型数据库）数量大），能够显著提升产品配置的效率，降低配置的复杂度，减少运维人员的日常维护压力。 假设您的数据库信息和容器集群信息如表1所示，您需要审计该集群连接的数据库，

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智能场景 猜你喜欢的主要应用场景是什么？ 关联推荐的主要应用场景是什么？ 热门推荐的主要应用场景是什么？

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是 String 场景ID。 响应消息 响应参数请参见表3。 表3 响应参数说明 参数名称 参数类型 描述信息 is_success Boolean 请求是否成功。 message string 响应返回消息。 error_code String 请求失败时的错误码，请求成功时无此字段。

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场景介绍 本章节介绍 云数据迁移 （Cloud Data Migration，以下简称 CDM ）的基础使用方法，通过CDM迁移RDS for MySQL数据到 数据仓库 服务DWS的具体操作，帮助您了解、熟悉CDM服务，具体场景如图1所示。 图1 MySQL迁移到DWS CDM的基本使用流程如下：

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场景介绍 表1 场景介绍 场景 场景说明 实现原理 操作指导 iClient和好望商城网络不可通。 iClient和SDC网络可通。 通过好望商城购买算法和分配License，并将第三方算法下载到本地 通过iClient离线导入并安装。 文档指导：算法购买和安装（离线） 视频指导

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iClient和IVS1800/ITS800网络可通。 通过iClient购买第三方算法，并分配License文件。 通过iClient将下载到本地的第三方算法部署至IVS1800/ITS800。 算法购买和安装（在线） 父主题： 适用于IVS1800/ITS800算法

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开发场景 场景说明 如果ROMA Connect支持的数据源类型无法接入您使用的数据源，您可以自行开发一个数据源插件，用于实现对数据源的读写。同时，这个数据源插件以标准RESTful接口形式供ROMA Connect接入，最终实现ROMA Connect对数据源的读写。这个数据源

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场景说明 当用户需要开发业务大屏页面，使用可视化大屏进行项目运营管理、业务监控、风险预警时，则需创建业务大屏应用来进行大屏页面的开发。本章节以开发告警监控大屏应用为例，介绍典型的大屏开发流程。 告警监控大屏应用场景：产品经理、运营人员需要使用大屏，来查看全国范围的告警监控。大屏页面构思，如图1所示。

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场景说明 场景说明 用户自定义JD BCS erver的客户端，使用JDBC连接来进行数据表的创建、数据加载、查询和删除。 数据规划 确保以HA模式启动了JDB CS erver服务，并至少有一个实例对外服务。在hdfs上创建"/home/data"目录，新增包含如下内容的文件并上传到h

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在云服务不触碰源数据库的情况下，实现数据迁移。 数据复制服务 的备份迁移功能支持全量和全量+增量场景的数据库迁移。 场景一：全量备份迁移 该场景为一次性数据库迁移，需要停止业务，将导出的Microsoft SQL Server全量备份文件上传至 对象存储服务 ，然后恢复到目标数据库。 图1

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场景概述 本章主要指导实施顾问如何基于已开发的文档部署条码系统依赖的后端接口地址。后端接口已经支持功能如下： 支持清单 请求方法名 A-新增 U-修改 Q-取消 自定义表 UserDataTable √ × × 采购收货 PurchaseDelivery √ × × 采购退货 PurchaseReturn

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场景说明 边界防护与响应服务、 漏洞扫描服务 、云日志审计服务支持配套USG6000F防火墙。 本文介绍USG6000F防火墙的上线操作，以及边界防护与响应服务、漏洞扫描服务、云日志审计服务所需的配置。 各服务配套的设备如表1所示。 表1 配套设备 服务 配套的防火墙型号 边界防护与响应服务

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场景描述 某企业A在进行新客户营销时的成本过高，想要通过引入外部数据的方式提高营销的效果，降低营销成本。 因此企业A希望与某大数据厂商B展开一项合作，基于双方共有的数据进行联邦建模，使用训练出的联邦模型对新数据进行联邦预测，筛选出高价值的潜在客户，再针对这些客户进行定向营销，达成提高营销效果、降低营销成本的业务诉求。

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计算平台的横向联邦功能，实现在患者隐私不泄露的前提下，利用其他机构的医疗数据提升乳腺癌预测模型的准确率。 进一步地，可根据该模型案例发散，构建老年人健康预测、高血压预测、失能早期预警模型等。 图1 乳腺癌预测研究应用场景示意 作业发起方通过计算节点上传数据、待训练模型的定义文件；

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场景描述 数据商业空间中公司B针对公司A的某些数据资产存在业务需求，由于安全性和数据主权的考虑，公司A与公司B基于 TICS 完成数据资产的交换。基于TICS进行数据资产交换，保证公司A的数据主权、公司B的数据可获得，同时保证交换过程安全可信。 以下是数据拥有方公司A和数据需求方公司B基于TICS平台的操作。

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模型训练完成后，可以将训练产生的权重文件用于推理。推理前参考本章节，将训练后生成的多个权重文件合并，并转换成Huggingface格式的权重文件。 如果无推理任务或者使用开源Huggingface权重文件进行推理，可以忽略此章节。和本文档配套的推理文档请参考《开源大模型基于DevServer的推理通用指导》。

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场景介绍 Baichuan2是百川智能推出的 新一代Q开源大语言模型,采用 2.6 万亿 Tokens 的高质量语料训练。在多个权威的中文、英文和多语言的通用、领域 benchmark 上取得同尺寸最佳的效果。包含有 7B、13B 的 Base 和 Chat 版本,并提供了 Chat

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场景介绍 本小节通过一个具体问题案例，介绍模型精度调优的过程。 如下图所示，使用MindSpore Lite生成的图像和onnx模型的输出结果有明显的差异，因此需要对MindSpore Lite pipeline进行精度诊断。 图1 结果对比 在MindSpore Lite 2.0

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905版本，请参考表1获取配套版本的软件包，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite DevServer。 镜像适配的Cann版本是cann_8.0.rc2。 确保容器可以访问公网。 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1

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