文件夹软链接不能形成环，否则上传会以panic的形式退出；如果不希望产生panic，请在配置文件中配置panicForSymbolicLinkCircle为false。 软链接和Windows操作系统上的快捷方式是两种独立的类型，obsutil不支持识别Windows操作系统的快捷方式。 父主题： 最佳实践

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利用交易ID查询交易详情 消息构建。 接口方法 func (msg *QueryRawMessage) BuildTxRawMessage(chainID string, txHash []byte) (*common.RawMessage, error) 参数说明 参数 类型 说明

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工业感知AI模型库 工业AI感知库的建设目标是利用3C电子检测设备的运行所累积的资料，建立人工智能的智能模型库，利用人工智能模型训练，不断地进行迭代，最后将其应用到3C的电子测试中，以提高整个3C相关产品的测试性能。 工业AI感知库采用了标准的体系结构，实现了多模式的串行整合，并实现了云计算的迅速发行。

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在样式页面对组件的样式进行配置。 保存或保存并发布大屏。 完成大屏制作之后，单击大屏编辑页面右上侧的“保存并发布”或“保存”。 保存：保存大屏之后，在大屏页面大屏不具有查看大屏功能。 在保存的页面输入大屏的名称。 图10 保存大屏 大屏名称不能为空，只允许输入长度为1到32位由数字

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利用停止前处理优雅关闭Nginx 如果容器碰到问题被系统关闭，停止前处理可以帮助您的主程序在关闭前执行必要的清理任务。 前提条件 已创建环境。 已创建应用。 已创建并部署组件，此示例中所用组件为nginx组件。 操作步骤 登录CAE控制台。选择“组件配置”。 在“组件配置”页面上方的下拉框中选择待操作的组件。

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必备的知识和技能。 培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识

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如何提前发现大Key和热Key？ 方法 说明 使用D CS 自带的大Key和热Key分析工具进行分析 请参考分析Redis实例大Key和热Key。 通过redis-cli的bigkeys和hotkeys参数查找大Key和热Key Redis-cli提供了bigkeys参数，能够使re

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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。 父主题： 大容量数据库

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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。 父主题： 大容量数据库

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技术，实现了计算和存储的分离。这种设计打破了数据孤岛的限制，实现了统一的数据湖架构。在 GaussDB 中，一份数据可以被多种计算引擎共享，无需多次复制，大大提高了数据的利用效率和计算性能。同时，存储和计算资源可以根据业务需求进行灵活配比和扩缩，不仅提高了资源的利用率，还使得GaussDB在性价比方面优于业界30%。

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利用交易ID查询交易详情 消息构建。 接口方法 func (msg *QueryRawMessage) BuildTxRawMessage(chainID string, txHash []byte) (*common.RawMessage, error) 参数说明 参数 类型 说明

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ools 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 apiVersion String 资源版本。可选值如下：

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利用交易ID查询交易详情 消息构建。 接口方法 QueryRawMessage.class public RawMessage buildTxRawMessage(String chainId, byte[] txHash) throws CryptoException 参数说明

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利用启动后处理写文件 前提条件 已创建环境。 已创建应用。 已创建并部署组件，此示例中所用组件为nginx组件。 操作步骤 登录CAE控制台。选择“组件配置”。 在“组件配置”页面上方的下拉框中选择待操作的组件。 图1 选择组件 如图2所示配置启动后处理，具体操作请参考配置生命周期。

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在保证地面运行安全的基础上提高地面运行效率和旅客满意度。 智慧港口 作为资源配置和物资流通的关键节点，港口最复杂的任务是如何将无序的输入整合成有序的输出，这个整合的过程就是智能计划实施的过程，也是港口智慧体现的过程。在这个过程中，信息化和智能控制逐步成为关键角色，对港口运行效率、

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如何判断训练作业资源利用率高低 在训练管理的训练作业列表页可以查看作业资源利用率情况。当作业worker-0实例的GPU/NPU的平均利用率低于50%时，在训练作业列表中会进行告警提示。 图2 作业列表显示作业资源利用率情况 此处的作业资源利用率只涉及GPU和NPU资源。作业wo

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布局类型说明如下： 演讲者视图 如果会议中有共享演示，大画面显示演示图像。 如果会议中没有共享演示，大画面显示发言方视频，用户可以锁定显示某个发言方视频。 如果用户广播或者选看会场，大画面会切换为广播或者选看的会场视频。 画中画视图 如果会议中有共享演示，大画面显示演示图像。小画面显示会场视频，显示优先级：广播的会场视频

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大屏 背景信息 ISDP+开发中心资产货架包含两种大屏资产，数据资产和模板资产。数据资产（应用资产下的“大屏数据处理应用模板”）通过订购部署的方式，部署到开发环境；模板资产（组件资产下的“大屏模板（Demo）”）订购后下载到本地，通过导入的方式上传到“业务大屏”下使用，具体请参见订购资产。

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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。 父主题： 大容量数据库

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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。 父主题： 大容量数据库

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，即可完成快速户型图生成 户型图部件自动识别：利用深度学习技术，自动识别2D户型图的墙体、门窗、比例尺。 户型图精校：利用比例尺生成3D真实世界坐标点，呈现精准户型 图2 户型图 硬装、柜体智能布置 自动化精装设计：基于AI和大数据，通过深度学习16.3亿图纸方案，实现精装方案自动设计

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