运行时版本 开发的资产包依赖所选择的运行时版本，如果线下运行版本不一致，可能会不兼容。 认识新版应用设计器 AstroZero提供了新版和经典版两款应用设计器，相比于经典版设计器，新版应用设计器优化了功能入口布局，寻找功能更符合开发者思维习惯。 同时，以需求场景为开发起点，一路引

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修复SDK中覆盖了小程序原函数作用域的问题。 2.0.1 添加README帮助文档。 2.0.0 小程序探针上线。 前置条件 将APM上报地址“https://apm-web.cn-north-4.myhuaweicloud.com”添加到小程序开发者平台 域名 列表。 以微信小程序为例： 配置地址：https://mp

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小程序版本我的页面介绍 图1 小程序端我的页面 父主题： 微信小程序整体介绍

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如何将应用发布到华为OneMDOS 使用说明 将应用小程序发布到OneMDOS，发布到华为OneMDOS为白名单特性，需要联系后台管理人员开通后方可使用。 操作步骤 参考如何登录经典应用设计器中操作，登录经典版设计器。 在应用开发页面左侧，单击，选择“设置”。 包类型选择“资产包”

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告。复杂场景工作量预计不超过25人天 900,000.00 每套 AI算法原型开发-铂金版 对业务场景为极特殊的复杂场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。极特殊的复杂场景工作量预计不超过17人天 1,200

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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开发者认证课程学习的形式是什么样的？ 开发者认证课程学习分为在线视频学习和在线实验操作。 父主题： 开发者认证课程学习常见问题

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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APM应用广泛，下面介绍APM的典型应用场景，以便您深入了解。 应用异常诊断 业务痛点 分布式微服务架构下的应用，虽然丰富多样且开发效率高，但是给传统运维诊断技术带来了巨大挑战。以电商为例，主要遇到如下问题： 定位问题难 客服人员接到用户反馈商品购买出现问题后，会交由技术人员排查解决。而微服务分布式架构中的一个业

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APM应用广泛，下面介绍APM的三个典型应用场景，以便您深入了解。 应用异常诊断 业务痛点 分布式微服务架构下复杂的应用丰富多样、开发效率高，但是给传统运维诊断技术带来了巨大挑战。以电商为例，主要遇到如下问题： 定位问题难 客服人员接到用户反馈商品购买出现问题后，会交由技术人员排查解决。而微服务分布式架构中的一个业

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提供3300+免费模板。 提供600+套免费模板和3000+套付费模板。 人工设计网站一次。 云服务器 是否包含弹性公网IP 不包含云 服务器 弹性公网IP。 仅企业版包含云服务器弹性公网IP。 不涉及 适用场景 展示类网站（企业官网类网站）、服务类网站、知识付费类网站等。 展示类网站（企业官网类网站）、服务类网站、商城类网站。

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选择复用资质。进入公众号管理后台，在左侧菜单栏“小程序>小程序管理”中，单击“添加”，选择“快速注册并认证小程序”。 图1 快速注册并认证小程序 勾选“我已明白快速创建小程序的流程”，单击“快速创建”。 图2 快速创建小程序说明 后台管理员通过二维码扫描验证。 选择复用资质，请务必勾选运营者信息和微信认证资质这两项内容。

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配置钉钉认证请参考钉钉认证登录。 在钉钉开放平台创建小程序 在钉钉开放平台上创建小程序，并授权接口权限，可以建立小程序与钉钉认证源之间的关联关系。 登录钉钉开放平台。 在钉钉开放平台，选择“应用开发 > 企业内部开发 > 小程序”，设置应用参数，单击“确定创建”后，会自动生成Ag

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we码小程序JSAPI 网络 媒体 开放接口 父主题： 前端API

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内置属性：标签级别难度系数。范围为[0,1]。 @modelarts:hard_reasons 否 String 内置属性：标签级别难例原因。通过中划线间隔单个难例原因ID，例如：“3-20-21-19”。难例原因ID可选值如下： 0：未识别出任何目标物体。 1：置信度偏低。 2：基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。

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可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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array<Object>：数组中的每条Object数据最多300个键值对，转成JSON字符串最大支持长度1024*30个字节，超出部分将被截断。不填入内容时，将立即上报缓存中的数据。不填入内容时，将立即上报缓存中的日志。 说明： 用户的日志字段名称不允许包含双下划线（__）。 labels Object

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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状态码： 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题： 可信联邦学习作业管理

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删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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