工具对接 JDBC配置 父主题： 开发设计建议

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据库的网络互通。 表1 迁移Hologres准备工具 工具名 描述 工具获取 DSC 配套DWS的语法迁移工具。 获取地址 DataCheck 数据校验工具。 请联系技术支持工程师。 步骤一：元数据迁移 在Hologres中，使用以下SQL命令进行用户的角色和权限查询。 1 2 SELECT

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创建 数据仓库 GaussDB (DWS) 参见“创建集群”章节创建GaussDB(DWS)数据仓库。创建成功后，记录集群的内网IP。 为确保E CS 与GaussDB(DWS)网络互通，GaussDB(DWS)数据仓库需要与ECS在同一个区域，同一个虚拟私有云和子网下。 表1 DWS规格

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数据仓库错误码 SQL标准错误码说明 第三方库错误码说明 GAUSS-00001 -- GAUSS-00100 GAUSS-00101 -- GAUSS-00200 GAUSS-00201 -- GAUSS-00300 GAUSS-00301 -- GAUSS-00400 GAUSS-00401

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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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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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工具中心 管理用户组 父主题： 普通用户指南

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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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工具对接 JDBC配置 父主题： 开发设计建议

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工具对接 JDBC配置 父主题： 开发设计建议

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et。 添加私有工具 您使用的工具如果不在GCS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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工具对接 JDBC配置 父主题： 开发设计建议

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Edge工具所在主机IP 27080 HTTPS Edge服务监听端口，该端口用于人机交互 否 口令认证 HTTPS Edge工具所在主机 Edge工具所在主机IP NA Edge工具所在主机 Edge工具所在主机IP 5678 TCP Edge服务监听端口，该端口用于采集器与Edge内部交互

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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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工具下载 命令行客户端（包含GDS工具包） 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 x86_64： Windows 7及以上。 Windows Server 2008及以上。

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数据仓库服务 DWS DWS集群启用KMS加密 DWS集群启用日志转储 DWS集群启用自动快照 DWS集群启用SSL加密连接 DWS集群未绑定弹性公网IP DWS集群运维时间窗检查 DWS集群VPC检查 父主题： 系统内置预设策略

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openEuler系操作系统商业软件培训 培训简介 通过学习操作系统商业软件桌面应用课程，可以掌握统信企业Linux环境所需的核心桌面管理技能，掌握自己安装虚拟系统管理器的方法及虚拟机的安装部署，了解操作系统激活方法，掌握桌面工具的基本使用方法，掌握在系统中的磁盘及网络管理等；通

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kv-cache-int8量化支持的模型请参见表1。 本章节介绍如何在Notebook使用tensorRT量化工具实现推理量化。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0

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