JAVA安装 进入JAVA的安装，选择“接受”选项，如图1所示，jre插件默认安装。 （如果想要查看或更改jre默认路径和安装内容，可以勾选左下角的显示高级选项面板复选框。）其它步骤如图2、图3所示。 图1 JAVA安装 图2 JAVA安装进度 图3 JAVA安装完成 如果本机已

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java模板 有状态函数： // funcName: javastateful import com.huawei.function.Function; import com.huawei.function.runtime.StateReader; import com.huawei

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JAVA类型 APM支持的JAVA类型 APM支持JAVA类应用，目前已支持多种主流Java框架、web 服务器 、通讯协议、数据库等，可实现应用轻松接入。 表1 自研探针JAVA组件和框架 探针类型 组件 JDK 1.8 JDK 17 自研探针 Dubbo 2.6.x 2.6.x 自研探针

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Java示例 通过Java连接实例的方式有无需下载SSL证书连接和用户下载SSL证书连接两种，其中使用SSL证书连接通过了加密功能，具有更高的安全性。DDS新实例默认关闭SSL数据加密，开启SSL请参考设置SSL数据加密。SSL连接实现了数据加密功能，但同时也会增加网络连接响应时

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Java示例 通过Java连接实例的方式有无需下载SSL证书连接和用户下载SSL证书连接两种，其中使用SSL证书连接通过了加密功能，具有更高的安全性。DDS新实例默认关闭SSL数据加密，开启SSL请参考设置SSL数据加密。SSL连接实现了数据加密功能，但同时也会增加网络连接响应时

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Java示例 通过Java连接实例的方式有无需下载SSL证书连接和用户下载SSL证书连接两种，其中使用SSL证书连接通过了加密功能，具有更高的安全性。DDS新实例默认关闭SSL数据加密，开启SSL请参考设置SSL数据加密。SSL连接实现了数据加密功能，但同时也会增加网络连接响应时

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configuration，并在配置列表中显示出来。 启动配置属性 名称 描述 type 描述 type 调试器的类型。对于运行和调试Java代码，应将其设置为javadbg。 name 启动配置名称。 env 额外的环境变量 skipBuild 跳过程序的构建过程（设置为true）或不跳过（设置为false）。

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JAVA方法 介绍APM采集的JAVA方法指标的类别、名称、含义等信息。 表1 JAVA方法采集参数 参数名 数据类型 应用类型 默认值 Agent支持的起始版本 Agent支持的终止版本 描述 拦截方法配置 obj_array JAVA - 2.0.0 - 配置拦截方法名，该方

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Java语言 √表示支持，×表示不支持 语言版本 是否支持 开发指导 Java 8 √ 接口定义、有关SDK接口说明和函数开发指导请参见Java函数开发指南。 Java 11 √ Java 17 √（当前仅支持华北-乌兰察布二零二） 父主题： 支持的编程语言

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位置。 框选识别区 训练分类器 多模板分类工作流可以通过追加训练分类器，用于训练模板分类模型，使服务能够精准地分类多个模板图片，然后对多个模板图片进行 文字识别 和结构化提取。 训练分类器 评估应用 通过上传测试图片，在线评估模板分类情况和模板的文字识别情况，保证能在多个模板情况下正

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选择训练数据后，无需用户配置任何参数即可开始训练热轧钢板表面缺陷检测模型，并查看训练的模型准确率和误差的变化。 训练模型 评估模型 训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。 评估结果包括一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，并且同时启动一个在线测试服务

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工作流介绍 工作流简介 功能介绍 支持上传多种刹车盘图片数据，构建刹车盘的识别模型，用于快速、准确的识别刹车盘类型。 支持一键部署模型和技能到边缘设备Atlas 500，并在华为HiLens平台上进行模型管理和技能管理。 适用场景 汽车改装等场景。 优势 模型精度高，识别速度快；更新模型简便。

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工作流介绍 工作流介绍 功能介绍 支持自主上传多语种文本数据，构建高精度文本分类预测模型，此工作流支持文本分类的语种包括英语、法语、德语、西班牙语、葡萄牙语、阿拉伯语，支持单标签分类和多标签分类。 适用场景 智能问答、舆情分析、内容推荐等场景。 优势 针对场景领域提供预训练模型，分类准确率高。

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要对模型进行评估和考察。 一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 评估模型 部署服务 模型准备完成后，您可以部署服务，用于分类自己所上传的文字内容，也可直接调用对应的API。 部署服务 父主题： 通用实体抽取工作流

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标注数据。 选择数据 训练模型 选择训练数据后，选择训练模型和车辆场景，即可开始训练车牌检测模型，并查看训练的模型准确率和误差的变化。 训练模型 评估模型 训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。 评估结果包括一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等

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导入工作流 前提条件 已创建“异地容灾”类型的命名空间，如何创建命名空间请参考创建命名空间。 操作步骤 登录MAS控制台，进入“工作流管理>工作流列表”页面。 在左上角命名空间下拉框选择所需命名空间。 单击“导入工作流”，在弹窗中下载“工作流导入模板”。 图1 导入工作流 上传文件后，单击确定。

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工作流管理 创建工作流(Python SDK) 查询工作流(Python SDK) 删除工作流(Python SDK) 更新工作流(Python SDK) 查询工作流列表(Python SDK) API触发启动工作流(Python SDK) 父主题： 服务编排接口(Python SDK)

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检查所有模板是否已正确配置。 模板总览 评估 通过上传测试图片，在线评估模板分类情况和模板的文字识别情况，保证能在多个模板情况下正确分类测试图片的模板，并且能正确识别测试图片中的识别区文字。 评估 父主题： 多模板分类工作流

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迁移工作流 工作流配额限制说明 创建 主机迁移 工作流 创建可用区迁移工作流 创建存储迁移工作流 创建对象存储批量迁移工作流 添加阶段/步骤

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工作流管理 工作流简介 工作流模板 创建工作流 编排工作流 导入工作流 工作流插件说明 执行工作流 查看工作流执行详情 复制工作流 删除工作流 关注工作流

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单击待复制工作流所在行的“复制”。 在弹窗中填写工作流名称和描述信息。 选择所需复制到的命名空间，默认为当前命名空间。 单击“确定”，完成复制工作流。 父主题： 工作流管理

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