配置Java环境 配置环境 在使用 语音交互 SDK时，需要准备的环境请参见表 开发环境。 目前Java SDK不支持在android中使用。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 Windows系统，推荐Windows 7及以上版本。 JDK Java开发环境的基本配置。版本要求：强烈推荐使用1

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单击“确定”，完成环境配置。 配置的环境会显示在环境配置列表中。 步骤三：启用环境 在环境配置列表，单击环境所在行“操作”列的“启用”，可以启用该环境。启用后可在部署服务的服务环境列表中看到该环境。 步骤四：录入企业项目 在项目配置区域，单击“新增”。 新增项目配置，具体参数如表3所示。

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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部署环境配置 安装前准备 安装JDK1.8或以上版本，具体参照第三章中1.1和2.1步骤 开始安装 使用root用户登录，进入安装包文件所在的路径，先使用命令：chmod +x Install_TW6.1.5.17_Enterprise_Linux.bin，为安装包文件增加可执行权限。

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部署环境配置 本章节主要讲述在linux环境下如何安装及配置金蝶中间件。 安装应用 服务器 确保所登录用户对AAS-V10.0.zip有可读写权限(在终端中用命令 ls -l AAS-V10.0.zip查看)，可通过以下命令将AAS-V10.0.zip解压缩到安装目录： 可参考以下命令(具体以实际为准)：

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部署环境配置 安装前准备 安装JDK1.8或以上版本，具体参照前面章节步骤 开始安装 使用root用户登录，进入安装包文件所在的路径， 执行命令：./java -jar tas-installer-2.8.5.jar -console，安装过程简单，此处省略。 启动和停止 安装成

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部署环境配置 本章节主要讲述在linux环境下如何安装及配置金蝶中间件。 安装应用服务器 确保所登录用户对AAS-V9.0.zip有可读写权限(在终端中用命令 ls -l AAS-V9.0.zip查看)，可通过以下命令将AAS-V9.0.zip解压缩到安装目录： 可参考以下命令(具体以实际为准)：

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配置CPP环境（Windows） 当前Windows 版本 CPP SDK基于visual studio 运行，确保已安装visual studio 2017。 依赖curl、openssl、boost、websocketpp软件，相关安装包已打包至SDK中，使用方法详见SDk的使用说明”。

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环境和个人配置 Git客户端安装与配置 密钥概述 配置SSH密钥 HTTPS密码 配置访问令牌 配置GPG公钥 配置Git LFS

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在Linux环境中调测HDFS应用 操作场景 HDFS应用程序支持在安装HDFS客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，可以上传Jar包至Linux客户端环境中运行应用。 HDFS应用程序只支持在Linux环境下运行，不支持在Windows环境下运行。 前提条件 已安装HDFS客户端。

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在Linux环境中调测HBase应用 操作场景 HBase应用程序支持在已安装或未安装HBase客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。 前提条件 已安装客户端时： 已安装HBase客户端。 当客户端所在主机不是集

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在Linux环境中调测HDFS应用 操作场景 HDFS应用程序支持在Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，可以上传Jar包至准备好的Linux环境中运行。 HDFS应用程序运行完成后，可直接通过运行结果查看应用程序运行情况，也可以通过HDFS日志获取应用运行情况。 前提条件

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在Linux环境中调测Spark应用 在Linux环境中编包并运行Spark程序 在Linux环境中查看Spark程序调测结果 父主题： 调测Spark应用

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在Linux环境中调测Kafka应用 操作场景 在程序代码完成开发后，可以在Linux环境中运行IoTDB-Kafka样例程序。 前提条件 已安装IoTDB和Kafka客户端。 当客户端所在主机不是集群中的节点时，需要在客户端所在节点的hosts文件中设置主机名和IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。

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在Linux环境中调测Spark应用 在程序代码完成开发后，您可以上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Spark客户端的运行步骤是一样的。 使用Python开发的Spark应用程序无需打包成jar，只需将样例工程复制到编译机器上即可。

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在Linux环境中调测HetuEngine应用 操作场景 在程序代码完成开发后，可以把代码编译成jar包，上传到Linux环境进行程序功能调试。 在Linux环境上调测程序前，需在Linux节点预安装客户端。 操作步骤 在Windows环境的开发环境IntelliJ IDEA中，在“Maven

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手动配置Agent（Linux，可选） 操作场景 用户成功安装Agent插件后，推荐您采用“修复插件配置”方式配置Agent。如果修复插件配置不成功或其他原因，你可以采用本章节提供的手工方式配置Agent。 前提条件 已成功安装Agent插件。 确认正在使用的Agent版本 使用root账号，登录E CS 。

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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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私有IP地址。 前提条件 已在源端内网环境安装Edge工具，并与迁移中心连接。 已在Edge上添加源端主机凭证。 为确保采集过程具备充分的系统访问权限，从而能够获取到必要的信息和数据。对主机深度采集的凭证要求如下： 对Linux主机进行深度采集时，请添加Root账号和密码做为采集凭证。

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后衔接关系的两个代码框的dataflow名字一致。 绑定源数据 进入迁移数据JupyterLab环境编辑界面，运行“Import sdk”代码框。 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 特征准备 > 绑定源数据”。界面新增“绑定迁移前的源数据”内容。 对应参数说明，如表1所示。

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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