JDBC支持如下两种日志管理方式： 对接应用程序使用的SLF4J日志框架。 对接应用程序使用的JdkLogger日志框架。 SLF4J和JdkLogger是业界Java应用程序日志管理的主流框架，描述应用程序如何使用这些框架超出了本文范围，用户请参考对应的官方文档（SLF4J：http://www

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JDBC支持如下三种日志管理方式： 对接应用程序使用的SLF4J日志框架。 对接应用程序使用的JdkLogger日志框架。 SLF4J和JdkLogger是业界Java应用程序日志管理的主流框架，描述应用程序如何使用这些框架超出了本文范围，用户请参考对应的官方文档（SLF4J：http://www

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11种类型的子组件开发，详见表1。对于各类型子组件，子组件代码示例提供了相应的HTML、 CSS 、JavaScript代码段供参考，部分组件无需编写 CS S样式和JavaScript逻辑，请您以实际使用框架和组件库为准。 图1 渲染出的模板预览视图 表1 支持的组件类型和判断条件 组件类型

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JDBC支持如下两种日志管理方式： 对接应用程序使用的SLF4J日志框架。 对接应用程序使用的JdkLogger日志框架。 SLF4J和JdkLogger是业界Java应用程序日志管理的主流框架，描述应用程序如何使用这些框架超出了本文范围，用户请参考对应的官方文档（SLF4J：http://www

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使用Ionic Android App构建 背景信息 Ionic是一款基于Angular、Cordova的强大的HTML5移动应用框架，可以快速创建一个跨平台的移动应用。 支持快速开发移动App、移动端Web页面、混合App和Web页面。 自定义安装npm组件 全局安装：npm install

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JDBC支持如下两种日志管理方式： 对接应用程序使用的SLF4J日志框架。 对接应用程序使用的JdkLogger日志框架。 SLF4J和JdkLogger是业界Java应用程序日志管理的主流框架，描述应用程序如何使用这些框架，超出了本文范围，用户请参见对应的官方文档（SLF4J：http://www

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JDBC支持如下两种日志管理方式： 对接应用程序使用的SLF4J日志框架。 对接应用程序使用的JdkLogger日志框架。 SLF4J和JdkLogger是业界Java应用程序日志管理的主流框架，描述应用程序如何使用这些框架超出了本文范围，用户请参考对应的官方文档（SLF4J：http://www

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Spark Streaming调优 操作场景 Streaming作为一种mini-batch方式的流式处理框架，它主要的特点是秒级时延和高吞吐量。因此Streaming调优的目标是在秒级延迟的情景下，提高Streaming的吞吐能力，在单位时间处理尽可能多的数据。 本章节适用于输入数据源为Kafka的使用场景。

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华为HE2E（端到端）的DevOps实施框架，就是将整个软件价值交付过程完整展现出来，汇集业界先进实践的同时，也结合了华为自身30年研发经验，形成的一套可操作可落地的敏捷开发方法论，并基于华为云CodeArts工具链进行固化和承载。 下面让我们逐一解读HE2E DevOps实施框架的几个主要部分。 影响地图，回归商业的初心

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适配和改造的主要工作项如下： 图1 改造工作项 针对不同框架的镜像，可能还需要做额外的适配工作，具体差异请见对应框架的操作步骤。 TFServing框架迁移操作步骤 Triton框架迁移操作步骤 TFServing框架迁移操作步骤 增加用户ma-user。 基于原生"tensorflow/serving:2

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进入JupyterLab主页后，可在“Notebook”区域下，选择适用的AI引擎，单击后将新建一个对应框架的ipynb文件。 由于每个Notebook实例选择的工作环境不同，其支持的AI框架也不同，下图仅为示例，请根据实际显示界面选择AI框架。 图3 选择AI引擎并新建一个ipynb文件 新建的ipynb文件将呈现在左侧菜单栏中。

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Spark Streaming性能调优 操作场景 Streaming作为一种mini-batch方式的流式处理框架，它主要的特点是：秒级时延和高吞吐量。因此Streaming调优的目标：在秒级延迟的情景下，提高Streaming的吞吐能力，在单位时间处理尽可能多的数据。 本章节适用于输入数据源为Kafka的使用场景。

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UWSGI_CHDIR /iCourse; index index.html index.htm; client_max_body_size 35m; index index.html index.htm; } 最终效果如下。 在项目目录新建uwsgi_config

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Spark Streaming性能调优 操作场景 Streaming作为一种mini-batch方式的流式处理框架，它主要的特点是：秒级时延和高吞吐量。因此Streaming调优的目标：在秒级延迟的情景下，提高Streaming的吞吐能力，在单位时间处理尽可能多的数据。 本章节适用于输入数据源为Kafka的使用场景。

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MindSpore样例 MindSpore 是一个全场景 AI 计算框架，它的特性是可以显著减少训练时间和成本（开发态）、以较少的资源和最高能效比运行（运行态），同时适应包括端、边缘与云的全场景（部署态）。 本章介绍如何在模型训练服务上完成MindSpore样例体验，体验过程中使

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了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具的补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言（HQL）中大多数的SQL-

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华为云 区块链 服务使用的底层框架是什么？ 华为云区块链服务使用HyperLedger开源框架。 HyperLedger，是由Linux基金会主导推广的区块链开源项目。目标是建立面向多种应用场景的分布式账簿平台的底层构架。Hyperledger在Hyperledger Fabric的

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中心Nacos引擎和应用网关。用户可结合其他云服务，快速构建云原生微服务体系，实现微服务应用的快速开发和高可用运维。 开源开放 微服务核心框架ServiceComb已在Apache开源，提供Spring Cloud、Service Mesh商业版。 可靠稳定 核心业务CloudN

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SDXL Diffusers框架基于Devserver适配PyTorch NPU推理指导（6.3.902） 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的DevServer环境中部署Stable Diffusion的Diffusers框架，使用NPU卡进行推理。 方案概览 本

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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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使用Java语言进行微服务开发。 微服务开发框架版本要求 微服务开发框架推荐版本如下表所示。 如果已经使用低版本的微服务开发框架构建应用，建议升级到推荐版本，以获取最稳定和丰富的功能体验。 如果已使用Spring Cloud微服务开发框架开发了应用，推荐使用Spring Cloud

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