模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeple

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模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeple

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Linux下的编译 搭建Linux编译环境 Linux下编译流程

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并提示保存。 问号? ：展示配置项的帮助信息。 斜线/ : 进入搜索配置项界面，支持配置项的搜索。 字母F：进入帮助模式，在界面下方会显示配置项的帮助信息，再次输入字母F可以退出此模式。 字母C：进入name模式，在此模式下，会显示配置项对应的宏定义开关，再次输入字母C可以退出此模式。

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export LITEOSTOPDIR=/usr1/mypc/Huawei_LiteOS 编译模块。 进入要编译的模块目录，执行make命令。 父主题： Linux下的编译

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若业务需要访问外部组件，其所依赖的配置文件请参考相关开发指引，获取到配置文件后将配置文件放在1中指定的目录下。 若业务需要访问外部组件，其所依赖的jar包请参考相关开发指引，获取到jar包后将jar包放在1中指定的目录下。 在Storm客户端安装目录“Storm/storm-1.2.1/bin”下执行打包命令，

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Linux下打包Storm业务 操作场景 Storm支持在Linux环境下打包。用户可以将从IntelliJ IDEA中导出的Jar包和需要的其他相关Jar包上传到Linux环境中执行打包。 打包业务的目的，是将IntelliJ IDEA代码生成的jar包与工程依赖的jar包，合并导出可提交的source

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1等UnixODBC的库，那么按照“操作步骤”中的方法重新配置UnixODBC，并确保它的安装路径下的lib目录添加到了LD_LIBRARY_PATH中；如果重装仍无法解决，可以手动将数据库安装包下的unixodbc/lib下的内容拷贝到UnixODBC的安装路径下的lib目录；如果

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确认的办法：执行ldd命令确认错误信息中的路径，如果是缺少libodbc.so.1等UnixODBC的库，那么按照“操作步骤”中的方法重新配置UnixODBC，并确保它的安装路径下的lib目录添加到了LD_LIBRARY_PATH中；如果是缺少其他库，请将ODBC驱动包中的lib目录添加到LD_LIBRARY_PATH中。

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确认的方法：执行ldd命令查询错误信息中的路径，如果是缺少libodbc.so.1等UnixODBC的库，那么按照“操作步骤”中的方法重新配置UnixODBC，并确保它的安装路径下的lib目录添加到了LD_LIBRARY_PATH中。如果是缺少其他库，请将ODBC驱动包中的lib目录添加到LD_LIBRA

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确认的方法：执行ldd命令查询错误信息中的路径，如果是缺少libodbc.so.1等UnixODBC的库，那么按照“操作步骤”中的方法重新配置UnixODBC，并确保它的安装路径下的lib目录添加到了LD_LIBRARY_PATH中。如果重装仍无法解决，可以手动将数据库安装包下的unixodbc/lib下的内容复

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此问题的可能原因： odbcinst.ini文件中配置的路径不正确 确认的方法：执行ls 报错信息中的路径，确保该psqlodbcw.so文件存在，同时具有执行权限。 psqlodbcw.so的依赖库不存在，或者不在系统环境变量中 确认的办法：执行ldd 报错信息中的路径，如果是缺少libodbc

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确认的方法：执行ldd命令查询错误信息中的路径，如果是缺少libodbc.so.1等UnixODBC的库，那么按照“操作步骤”中的方法重新配置UnixODBC，并确保它的安装路径下的lib目录添加到了LD_LIBRARY_PATH中。如果重装仍无法解决，可以手动将数据库安装包下的unixodbc/lib下的内容复

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xODBC的libodbc.so.*的函数导出列表完全一致），产生冲突，无法加载数据库驱动。 解决办法： 确定一个要使用的UnixODBC，然后卸载另外一个（比如卸载库版本号为.so.2的UnixODBC），然后将剩下的.so.1的库，新建一个同名但是后缀为.so.2的软链接，便可解决此问题。

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确认的方法：执行ldd命令查询错误信息中的路径，如果是缺少libodbc.so.1等UnixODBC的库，那么按照“操作步骤”中的方法重新配置UnixODBC，并确保它的安装路径下的lib目录添加到了LD_LIBRARY_PATH中。如果是缺少其他库，请将ODBC驱动包中的lib目录添加到LD_LIBRARY_PATH中。

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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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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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通过查看学员培训进度，监控学员学习状态 操作路径：培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计的是以任务形式分派的学员学习数据 自学记录统计的是学员在知识库进行自学的学习数据 统计数据统计的是具体培训资源（实操作业、考试等）的学员学习数据 父主题： 培训管理

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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