Java 公共要求 代码样例 父主题： 语音回呼代码样例

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Java 公共要求 代码样例 父主题： 语音通知代码样例

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Java SDK配置 调用示例 通用接口 ERC721业务接口 ERC1155业务接口 ERC998业务接口 合约仓库业务接口 工具接口 数据结构 父主题： SDK参考

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Java 准备环境 获取与安装 本地应用注入iDME注解示例 创建 数据实例 示例 查询某实体的实例数据示例 常见问题（Java SDK） 父主题： 客户端SDK

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JAVA 本文档所述Demo在提供服务的过程中，可能会涉及个人数据的使用，建议您遵从国家的相关法律采取足够的措施，以确保用户的个人数据受到充分的保护。 本文档所述Demo仅用于功能演示，不允许客户直接进行商业使用。 本文档信息仅供参考，不构成任何要约或承诺。 多媒体文件上传 多媒体文件下载

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Java 开发事件函数 java模板 制作依赖包

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import java.io.IOException; import java.io.UnsupportedEncodingException; import java.net.URLEncoder; import java.util.Map; import java.util.Objects;

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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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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SSL连接指南请参考：MongoDB Java Driver官方文档：https://www.mongodb.com/docs/drivers/java/sync/current/fundamentals/connection/tls/#std-label-tls-ssl。 Java 8之前的Java运行时环境(JRE)仅在更新版本中启用TLS

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timer.TimerTriggerEvent; import java.io.UnsupportedEncodingException; import java.util.HashMap; import java.util.Map; public class TriggerTests

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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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SSL连接指南请参考：MongoDB Java Driver官方文档：https://www.mongodb.com/docs/drivers/java/sync/current/fundamentals/connection/tls/#std-label-tls-ssl。 Java 8之前的Java运行时环境(JRE)仅在更新版本中启用TLS

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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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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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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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