高级页面：组件适用于高级页面开发场景。 标准页面：组件适用于标准页面开发场景。 业务大屏：组件适用于Astro Canvas大屏页面开发场景。 业务小屏：组件适用于Astro Canvas小屏页面开发场景。 可同时勾选多项，勾选后，在相应类型页面开发中，才可使用该组件。 发行说明

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开发大屏 编辑大屏 预览大屏 发布大屏

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开发大屏 开发页面 单击导入的项目（大屏Demo），单击进入项目。 如图1所示，单击“指挥看板”，进入页面。 图1 进入页面 单击“编辑页面”，进入页面的编辑状态，如图2所示。 图2 编辑状态 在模板页面中，删除组件。 按照规划，删除不要的组件，选择组件，右击鼠标，在弹出的下拉菜单中选择“删除”。

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ature。 数据类型 int：当上报的数据为整数时，可配置为此类型。 long: 当上报的数据为长整型时，可配置为此类型。 decimal：当上报的数据为小数时，可配置为此类型。配置“经纬度”属性时，数据类型建议使用“decimal”。 string：当上报的数据为字符串、枚举

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大屏在线视频抽检数据（API名称：queryOnLineVideo） 功能介绍 大屏在线视频抽检数据 相关接口 接口名称 调用说明 获取Token 调用该接口获取到Token，再调用其他接口时，需要在请求消息头中添加“Authorization”，其值即为Token。 URL 请求方式

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在线开发Profile时，如何选择数据类型？ 数据类型的配置可以参考如下原则： int：当上报的数据为整数或布尔值时，可以匹配为此类型。插件开发中可匹配int型或array类型。 decimal：当上报的数据为小数时，可以匹配为此类型。插件开发中可匹配string或者int或者array类型。

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大屏开发全流程 ISDP+开发中心提供了应用、大屏、移动端、端侧设备四大业务场景应用的开发，本节介绍大屏应用场景开发的全流程。 场景介绍 开发流程 开发过程 父主题： 快速入门

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开发盘古NLP大模型 使用数据工程构建NLP大模型数据集 训练NLP大模型 压缩NLP大模型 部署NLP大模型 调用NLP大模型

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数据开发 项目创建 数据开发项目需为开发环境和生产环境配置数据鉴权模式，选择计算资源组，同时可以指定运行账号及运行队列。 图1 项目创建 离线任务开发 离线数据开发支持 HiveSQL、ImpalaSQL、SparkSQL、Python、Shell、Jar、Spark 等任务类型。

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配置在线数据迁移任务 功能介绍 配置在线数据迁移任务。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/migration/{task_id}/task 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。

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数据开发 概述与连接管理 脚本开发 作业开发 实例管理、补数据监控及配置环境变量 父主题： 实施步骤

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数据开发 数据开发可以创建多少个作业，作业中的节点数是否有限制？ DataArts Studio 支持自定义的Python脚本吗？ 作业关联的 CDM 集群删除后，如何快速修复？ 作业的计划时间和开始时间相差大，是什么原因？ 相互依赖的几个作业，调度过程中某个作业执行失败，是否会影响后续作业？这时该如何处理？

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数据开发 使用 GaussDB (DWS)冷热数据切换功能降低业务成本 使用GaussDB(DWS)分区自动管理功能降低电商和物联网行业数据分区维护成本 使用GaussDB(DWS)视图重建功能实现视图解耦以提升开发效率 HStore表使用优秀实践 GIN索引使用实践 实现数据列的加解密

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数据开发 数据开发概述 数据管理 脚本开发 作业开发 解决方案 运行历史 运维调度 配置管理 审批中心 下载中心 节点参考 EL表达式参考 简易变量集参考 使用教程

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监控服务（ServiceInsight）”。 选择左侧导航栏的“运维数据开发 > 数据开发”，进入“数据开发”页面。 选择“数据治理 > 指标仓库”。 单击逻辑主体后的“新建”。 配置逻辑主体参数，参数说明如表1所示，配置完成后，单击“确定”。 表1 配置逻辑主体参数说明 参数类型 参数名称 参数说明 基本信息

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ModelArts支持通过JupyterLab工具在线打开Notebook，开发基于PyTorch、TensorFlow和MindSpore引擎的AI模型。具体操作流程如图1 使用JupyterLab在线开发调试代码所示。 图1 使用JupyterLab在线开发调试代码 操作步骤 创建Notebook实例。

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开发。 编解码插件的开发需要基于Profile定义的设备能力进行开发，本节首先以一个烟感设备的例子讲解如何开发一个支持数据上报和命令下发的编解码插件，然后再以四个场景举例说明如何完成复杂的插件开发以及调试。 数据上报和命令下发 多条数据上报消息 字符串及可变长字符串的编解码插件在线开发

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，详细信息请参考《数据加密服务API参考》。 加密数据时，使用当前指定的密钥加密数据。 解密数据时，在线工具自动识别并使用数据被加密时使用的密钥解密数据，如果加密时使用的密钥已被删除，会导致解密失败。 调用API进行数据加密后，无法使用在线工具解密。 加密数据 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角，选择区域或项目。

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加密后的设备密钥，请参考2中获取。 单击“Connect”，设备鉴权成功后，在物联网平台可以看到设备处于在线状态。 图11 设备在线 数据上报 使用MQTT.fx工具向物联网平台上报数据。设备若通过MQTT通道上报数据，需要发给指定的topic，上报消息的topic格式为：$oc/devices/{d

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大模型开发基本流程介绍 大模型（Large Models）通常指的是具有海量参数和复杂结构的深度学习模型，广泛应用于 自然语言处理 （NLP）等领域。开发一个大模型的流程可以分为以下几个主要步骤： 数据集准备：大模型的性能往往依赖于大量的训练数据。因此，数据集准备是模型开发的第一步。

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大模型开发基本概念 大模型相关概念 概念名 说明 大模型是什么 大模型是大规模预训练模型的简称，也称预训练模型或基础模型。所谓预训练模型，是指在一个原始任务上预先训练出一个初始模型，然后在下游任务中对该模型进行精调，以提高下游任务的准确性。大规模预训练模型则是指模型参数达到千亿、

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