人或者公开共享。 MoXing MoXing是ModelArts自研的组件，是一种轻型的分布式框架，构建于TensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上，使得这些计算引擎分布式性能更高，同时易用性更好。MoXing包含很多组件，其中MoXing

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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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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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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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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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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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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 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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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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Java语言 √表示支持，×表示不支持 语言版本 是否支持 开发指导 Java 8 √ 接口定义、有关SDK接口说明和函数开发指导请参见Java函数开发指南。 Java 11 √ Java 17 √（当前仅支持华北-乌兰察布二零二） 父主题： 支持的编程语言

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使用NUWA框架实现应用开发 开发概述 总体开发思路 准备工作 快速开始 开发指导 打包目录 注意事项

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天筹求解器（OptVerse）SDK概述 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 OptVerse以开放API（Application

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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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自动学习（新版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习（旧版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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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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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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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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数据治理 组织架构框架 数据治理可以采用集中化（全时投入）和虚拟化（部分投入）混合的组织模式。结合具备专业技能的专职数据治理人员和熟悉业务和IT系统的已有人员，在运作上实现数据治理团队的快速构建和能力导入，捆绑业务、IT开发和数据团队利用已有人员熟悉度快速切入重点工作。 在工作内容和责任上具体到三层的工作组织：

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使用STS SDK（Spring Cloud框架） 引入STS SDK 在pom.xml中添加STS SDK依赖。 <dependency> <groupId>com.huawei.wisecloud.sts</groupId> <artifact

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