开发工具 设置共享链接 删除共享链接 创建实例连接 查询实例连接列表 父主题： API（公测中）

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使用kubectl工具。 如果通过内网使用kubectl工具，需要将kubectl工具安装在和集群在相同vpc下的某一台机器上。单击kubectl后的“配置”按钮。按照界面提示步骤操作即可。 图3 通过内网使用kubectl工具 通过公网使用kubectl工具，可以将kubectl安装在任一台可以访问公网的机器。

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迁移工具安装 Velero是开源的 Kubernetes 集群备份、迁移工具，集成了Restic工具对PV数据的备份能力，可以通过Velero工具将原集群中的K8s资源对象（如Deployment、Job、Service、ConfigMap等）和Pod挂载的持久卷数据保存备份上传

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需要准备的软件和工具如表1 软件和工具所示。

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需要准备的软件和工具如表1所示。您可以在本地PC上，从https://obs-sap.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/readme.txt下载readme.txt文件，了解软件和安装配置脚本具体的存放位置。

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需要准备的软件和工具如表1所示。

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OBS工具汇总 对象存储服务 （Object Storage Service，OBS）提供如表1所示工具，供用户使用。 表1 OBS工具一览表 工具 说明 应用场景 OBS Browser+ OBS Browser+是一款用于访问和管理对象存储服务的图形化工具，支持完善的桶管理和对象管理操作。OBS

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性能瓶颈。 插件支持：可以集成第三方Vue插件，为开发者提供更多的调试工具。 定制设置：允许开发者根据自己的喜好调整Devtools的外观和行为。 总的来说，Vue Devtools是每个Vue开发者必备的工具，无论是新手还是经验丰富的开发者，都可以从中受益。它简化了调试过程，提高了开发效率和应用质量。

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签名计算工具 SFS提供可视化签名计算工具，帮助您轻松完成签名计算。 表1 签名计算工具 签名计算方式 签名计算工具获取地址 Header中携带签名 可视化签名计算工具 若调用SFS API报如下错误： 状态码：403 Forbidden 错误码：SignatureDoesNotMatch

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调试工具 常用的调试工具包括： 基于Chromium内核的浏览器（例如Edge、Chrome）的开发者工具（DevTools） Safari浏览器 父主题： 常用调试方法

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构建工具 简介 Gradle Maven 父主题： Java

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自助诊断工具 自助诊断工具概述 健康检查异常诊断 其他自助问题诊断

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BTEQ工具命令 GaussDB (DWS)提供了一系列gsql元命令，可以等价替换常用的BTEQ工具命令。常用BTEQ命令的转换行为如下： .QUIT | .EXIT | .RETURN 元命令\q [value]支持退出gsql程序，且可以通过value值指定退出码。.QUIT、

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训练benchmark工具 工具介绍及准备工作 训练性能测试 训练精度测试 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.910）

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训练benchmark工具 工具介绍及准备工作 训练性能测试 训练精度测试 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.912）

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DDL工具简介 MySQL 5.6之前数据库中对大表的表结构修改的DDL操作通常会引发DML语句阻塞，复制延迟升高等问题，导致数据库对外呈现出一种“异常”的状态。本文介绍了MySQL原生的数据库DDL方式Copy和Inplace算法、开源工具gh-ost以及MySQL 8.0新增

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服务器 资源就类似一块块资源拼成的木桶，其最多能承载的业务需求取决于哪一块资源最先达到瓶颈。 不同应用对资源需求不同，例如： 功耗密集型业务（如高性能计算、人工智能、深度学习等场景）主要就是消耗计算维度的容量。 内存密集型业务（如大数据处理、图像/视频处理、游戏开发、数据库等场景）主要消耗内存和存储维度的容量。

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当开发者对希望对模型进行开发和训练，AI Gallery为零基础开发者，提供无代码开发工具，快速推理、部署模型；为具备基础代码能力的开发者，AI Gallery将复杂的模型、数据及算法策略深度融合，构建了一个高效协同的模型体验环境，让开发者仅需几行代码即可调用任何模型，大幅度降低了模型开发门槛。

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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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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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