基于Tomcat快速构建Java Web环境

Python开发环境配置 操作场景 在安装和使用Python SDK前，确保您已经完成开发环境的基本配置。 Python版本建议使用2.7.10和3.4.0以上版本，需要配置Visual C++编译环境Visual C++ build tools 或者 Visual Studio。

查看更多 →

虚拟机环境配置 概述 安装基础组件包（可选） 虚拟机网络配置 设置systemd超时时间参数默认值 关闭防火墙 升级wicked组件（可选） 关闭虚拟机的网络管理工具（可选） 删除虚拟机网络管理工具插件（可选） 删除虚拟机的本地用户（可选） 修改DHCP配置项（可选） 设置grub配置文件超时参数（可选）

查看更多 →

Python开发环境配置 使用 内容审核 Python版本SDK包，需要您配置Python开发环境。 从Python官网下载并安装合适的Python版本。请使用Python3.3以上版本，如下以Python3.7 版本为例进行说明。 从PyCharm官网下载并安装最新版本。 在PyC

查看更多 →

.NET开发环境配置 使用内容审核.NET版本SDK包，需要先配置.Net开发环境。 Visual Studio官网，下载最新版Visual Studio。 下载完毕后，单击exe文件，开始安装。 安装过程中选择工作负荷ASP.NET和Web开发，安装完成后启动即可。 图1 选择安装

查看更多 →

GO开发环境配置 使用图像识别GO版本SDK包，需要您配置Go语言开发环境。如已经安装配置go开发环境，可跳过 在golang 官网 下载并安装对应的go版本，sdk支持 go 1.14 及以上版本。 下载完成后按照提示安装，位置自选，比如安装到本地D:\develop\go。

查看更多 →

NET开发环境配置 使用 图像搜索 .NET版本SDK包，需要先配置.Net开发环境。 从Visual Studio官网，下载最新版Visual Studio。 下载完毕后，点击exe文件，开始安装。 安装过程中选择“工作负荷 > ASP.NET和Web开发”，如图1所示，安装完成后启动即可。

查看更多 →

.NET开发环境配置 使用图像识别.NET版本SDK包，需要先配置.Net开发环境。 从Visual Studio官网，下载最新版Visual Studio。 下载完毕后，点击exe文件，开始安装。 安装过程中选择工作负荷ASP.NET和Web开发，安装完成后启动即可。 图1 选择安装

查看更多 →

-version，可以检查版本信息。 操作步骤 安装JDK。从Oracle官网下载并安装JDK1.8版本安装包。 配置环境变量，在“控制面板”选择“系统”属性，单击“环境变量”。 选择“系统变量”，新建 “JAVA_HOME 变量”，路径配置为JDK安装路径，例如：“D:\Java\jdk1

查看更多 →

操作步骤 从Python官网下载并安装Python版本。 根据Python官方指导安装Python版本。 检验是否配置成功，运行cmd ，输入 python。运行结果，请参见图1，显示版本信息，则说明安装和配置成功。 图1 检验配置是否成功 python安装应用包时出现错误类似错误“error:

查看更多 →

Java SDK环境配置 Java开发环境配置 SDK的获取与安装 初始化 DLI 客户端 父主题： Java SDK

查看更多 →

环境变量未配置 问题现象 部署“启动/停止SpringBoot服务”中的启动命令时，提示需配置环境变量“please configure JDK environment variables”。 原因分析 Jdk未安装。 环境变量未配置或配置错误。 当使用“安装JDK”部署步骤，选择版本为“openjdk-1

查看更多 →

环境变量未配置 问题现象 提示需配置环境变量“please configure JDK environment variables”。 原因分析 Jdk未安装。 环境变量未配置或配置错误。 当使用“安装JDK”部署步骤，选择版本为“openjdk-1.8.0”时，手动配置了jdk环境变量，且配置路径错误。

查看更多 →

配置企业模式环境隔离 管理中心的环境隔离，当前支持配置DLI和DB配置的开发、生产环境隔离。 配置环境隔离后，数据开发时脚本/作业中的开发环境数据连接通过发布流程后，将自动切换对应生产环境的数据连接。 前提条件 创建DLI环境隔离前，应已创建DLI的数据连接。 （可选）创建DLI环境隔离

查看更多 →

NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

查看更多 →

准确率高：基于改进的深度学习算法，基于复杂环境语音审核准确率高。 支持特殊声音识别：支持特殊声音识别模型，如娇喘、呻吟、敏感声纹等。 游戏/社交语音 监测游戏APP / 社交APP中的聊天内容以及语音动态，降低业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，基于复杂环境语音审核准确率高。

查看更多 →

自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

查看更多 →

可支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计，还提供了“自动学习白盒化”的能力，开放模型参数，实现模板化开发。很多资深的开发者

查看更多 →

问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息 √ √ √ √ 知识共享 - - √ √ 应用授权 - - √ √ 全局配置 √ √ √ √ 标签管理

查看更多 →

自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

查看更多 →

ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

查看更多 →

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”。

查看更多 →