Java 操作场景 使用Java语言进行后端服务签名时，您需要先获取SDK，然后导入工程，最后参考校验后端签名示例校验签名是否一致。 本章节以IntelliJ IDEA 2018.3.5版本为例介绍。 约束与限制 API绑定签名密钥后，发给后端的请求中才会添加签名信息。 前提条件

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验证签名SDK的demo代码: WebSocketDemo.java OkHttpDemo.java、 LargeFileUploadDemo.java HttpClientDemo.java 引用类: Constant.java SSLCipherSuiteUtil.java UnsupportProtocolException

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Java Java客户端接入示例 Java开发环境搭建

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Java 公共要求 代码样例 父主题： 语音验证码代码样例

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Element; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; import java.security.MessageDigest; import java.time.LocalDateTime;

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LargeFileUploadDemo.java HttpClientDemo.java 引用类: Constant.java SSLCipherSuiteUtil.java UnsupportProtocolException.java IDEA的配置方式 支持以下几种配置方式，用户可根据业务需求选择。

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可使用原生Base64类 import java.util.Base64; import java.util.Date; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.UUID;

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ble、float、date和json。 包含中文 查询时是否区分中英文。当字段类型选择“text”时，需要设置该参数。 开启开关后，如果日志中包含中文，则按照中文语法拆分中文内容，按照分词符配置拆分英文内容。 关闭开关后，按照分词符配置拆分所有内容。 示例：日志内容为：user:WAF日志用户张三。

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

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Java 开发事件函数 java模板 制作依赖包

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am Files\Java\jdk1.8.0_131。 配置Java环境变量：右键“计算机>属性>高级系统设置>环境变量”，进行如下操作。 新建系统变量JAVA_HOME，变量值为实际JDK安装位置。 在Path中添加%JAVA_HOME%\bin;%JAVA_HOME%\jre\bin

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我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面，单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面，卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】，弹出课程的详情页面，可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题： 实施步骤

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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表3 参数信息 索引名称 学生姓名 性别 学校 索引类型 选择“文本”。 选择“文本”。 选择“文本”。 分词方法 选择“普通分词”。 选择“不分词”。 选择“不分词”。 分词选项 选择“不涉及”。 选择“不涉及”。 选择“不涉及”。 作为过滤条件 选择“N”。 选择“Y”。 选择“Y”。

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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模型的低门槛、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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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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文本相似度（高级版） 中文（zh） 句向量 中文（zh） 实体链接 中文（zh） 关键词抽取 中文（zh） 事件抽取 中文（zh） 成分句法分析 中文（zh） 语言生成 接口 文本摘要（基础版） 中文（zh）、英文（en） 文本摘要（领域版） 中文（zh） 诗歌生成 中文（zh） 语言理解 接口

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语句示例。 使用搜索语法前，请您在索引配置处设置对应分词符，如无特殊需要，可直接使用默认的分词符, '";=()[]{}@&<>/:\\?\n\t\r。 搜索语法不支持对分词符进行搜索。例如搜索语句var/log，其中/为分词符，搜索语句等同于var log，搜索的是同时包含va

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sasr_demo() 使用Java语言上传短音频，快速返回识别结果 import java.io.BufferedReader; import java.io.InputStream; import java.io.InputStreamReader; import java.io.OutputStreamWriter;

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