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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删除场景 功能介绍 该接口用于删除场景信息。 URI DELETE /v1/{project_id}/scene 参数说明请参见表1-URI参数说明。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 项目编号，用于资源隔离。获取方法请参见获取项目ID。

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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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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。 从好望商城下载第三方算法到本地。 通过iClient将第三方算法上传至IVS1800/ITS800。 算法购买和安装（离线） iClient和好望商城网络可通。 iClient和IVS1800/ITS800网络可通。

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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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场景描述 图像检索、视频搜索、推荐等场景下日益增长的数据规模，对高维空间向量检索的时延和准确率提出了更高的要求。 云搜索服务 针对大规模的向量检索场景提供了具体的解决方案，基于华为云自研的向量搜索引擎，结合Elasticsearch的插件机制，高效集成了向量检索能力。 原理 向量检索

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场景描述 云搜索 服务集成了共享型负载均衡器的能力，支持绑定公网访问和开启终端节点服务。相比共享型负载均衡器，独享型负载均衡器功能更丰富、性能更强，本章主要介绍如何使用独享型负载均衡器接入集群。 使用独享型负载均衡器接入集群具有如下优点： 非安全模式集群也支持集成弹性负载均衡服务的能力。

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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 全量迁移 场景二：全量+增量备份迁移 该场景为数据持续性迁移，需要

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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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场景描述 背景信息 本案例以“预测乳腺癌是良性/恶性”的场景为例。假设一部分的乳腺癌患者数据存储在xx医院，另一部分数据存储在某个其他机构，不同机构数据所包含的特征相同。 这种情况下，xx医院想申请使用其他机构的乳腺癌患者数据进行乳腺癌预测模型建模会非常困难。因此可以通过华为TI

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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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场景介绍 Llama2（Large Language Model Meta AI）是由Meta AI发布的新一代大语言系列模型，上下文长度由Llama的2048扩展到了4096，可以理解和生成更长的文本。Llama2包含了70亿、130亿和700亿参数的模型，即：Llama2-7

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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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r资源。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、训练任务、断点续训及性能查看。

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