JAVA方法 介绍APM采集的JAVA方法指标的类别、名称、含义等信息。 表1 JAVA方法采集参数 参数名 数据类型 应用类型 默认值 Agent支持的起始版本 Agent支持的终止版本 描述 拦截方法配置 obj_array JAVA - 2.0.0 - 配置拦截方法名，该方

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<database_name> 数据库名，即需要连接的数据库名。 authSource 鉴权用户数据库，取值为admin。 ssl 连接模式，值为true代表是使用ssl连接模式。 使用keytool工具配置CA证书，参数请参见表2: keytool -importcert -trustcacerts

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<database_name> 数据库名，即需要连接的数据库名。 authSource 鉴权用户数据库，取值为admin。 ssl 连接模式，值为true代表是使用ssl连接模式。 使用keytool工具配置CA证书，参数请参见表2: keytool -importcert -trustcacerts

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<database_name> 数据库名，即需要连接的数据库名。 authSource 鉴权用户数据库，取值为admin。 ssl 连接模式，值为true代表是使用ssl连接模式。 使用keytool工具配置CA证书，参数请参见表2: keytool -importcert -trustcacerts

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Java类 使用以下启动配置来运行应用程序的Main类。 要快速运行一个应用程序而不必手动创建一个启动配置，只需在Main类的代码编辑器中，单击main()或类声明旁边的Run按钮（）即可。CodeArts IDE将自动创建相应的temporary launch configuration，并在配置列表中显示出来。

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平均值：默认0 标准差：0.001 uniform ：均匀分布 最小值：默认-0.001，均匀分布的最小值，必须小于最大值。 最大值：默认0.001，均匀分布的最大值，必须大于最小值。 xavier： 初始化初始值为 均值为0，方差为 Var(wi)=1/nin 的均匀分布（高斯或者随机分布）。其中

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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删除 学员列表操作栏删除按钮，单击可删除学员。 敏感操作请谨慎。 学习记录管理 学习记录管理主要分统计和管理两部分，针对学员班级学习和实验情况的统计以及记录的管理，班级学员实验报告的评定。 图6 学习记录管理 学习记录统计 从三个维度做了相关统计：课程、实验、测验。但所有的统计都基于班级，可根据需要选择查看某个班级。

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管理，特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力，通过“

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GRAPH类索引配置参数 ef 查询时考察邻居节点的队列大小。值越大查询精度越高，查询速度会变慢。默认值为200。 取值范围：(0, 100000]。 max_scan_num 扫描节点上限。值越大精度越高，查询速度变慢。默认值为10000。 取值范围：(0, 1000000]。 IVF类索引配置参数

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的优先，默认值是1。 mostrequested.weight：资源分配最多的节点优先，默认值是0。 tainttoleration.weight：污点容忍高的优先调度，默认值是1。 imagelocality.weight：节点上面有Pod需要镜像的优先调度，默认值是1。 selectorspread

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Pod。kube-scheduler 给一个 Pod 做调度选择包含过滤和打分两个步骤。过滤阶段会将所有满足 Pod 调度需求的节点选出来，在打分阶段 kube-scheduler 会给每一个可调度节点进行优先级打分，最后kube-scheduler 会将 Pod 调度到得分最高的节点

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机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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什么是 图像搜索 图像搜索（ Image Search ，又称为多媒体搜索）基于深度学习与图像识别技术，是一套开箱即用的场景化搜索服务，支持图像等数据的管理和搜索，提供多种通用预置场景的搜索能力，并支持低成本、高敏捷的定制化服务，为用户提供安全、可靠、快速、准确的一键部署场景化内容搜索需求。

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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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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支持实时数据的接入和更新、模型在线学习，近线处理实时训练兴趣模型。 全面的推荐实体 支持以用户推荐物品、以用户推荐用户、以物品推荐物品、以物品推荐用户四种全面的推荐对象，用户根据场景选择不同的推荐实体。 独立的排序模块 独立的基于CTR预估的排序打分模块，支持个性化排序能力。 如何访问RES

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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。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通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。普通场景工作量预计不超过18人天

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Java SDK 本章节介绍 人证核身 服务Java SDK，您可以参考本章节进行快速集成开发。 准备工作 注册华为账号 并开通华为云，并完成实名认证，账号不能处于欠费或冻结状态。 已开通人证核身服务。如未开通，请登录人证核身管理控制台开通所需服务。 已具备开发环境，支持Java JDK

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管理Java项目 打开文件夹或现有CodeArts IDE项目 创建新项目 重新加载项目 查看项目依赖关系 创建文件和文件夹 父主题： 使用Java项目

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