开始工程 在CodeArts IDE中打开带有“py”源代码的任意文件夹即可将其作为Python项目开始工程。此外，CodeArts IDE还提供了Python项目向导，帮助简化创建新项目和配置环境的过程。为了在CodeArts IDE中获得完整的编码支持和其他Python相关功能，您需要为项目指定一个解释器。

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查询工程 功能介绍 查询工程 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{project_id}/test-suites/{test_suite_id}

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工业软件工程创新中心咨询服务有哪些优势？ 华为云提供专业的服务团队，工业软件应用专家咨询团队成员涉及的行业包括电子信息、汽车、装备、家电等，有扎实的工业软件领域丰富的行业经验，能够给客户提供工业软件相关的咨询服务。专家团队能够帮助政府从产业视角分析区域工业软件产业的发展现状和水平

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工程应用 工程应用主要分为新建工程、打开工程、保存工程、清理工程、关闭工程。 在实景三维操作台左上角单击导航栏中的“工程”，弹出列表框，工程应用具体使用场景请参见表1。 表1 工程菜单页面说明 参数名称 说明 新建工程 建立新工程（Ctrl+N） 打开工程 打开已有工程（Ctrl+O）

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数据工程 ModelArts Studio大模型开发平台提供了全面的数据工程功能，支持从数据源导入到数据质量控制的全流程管理。该模块涵盖数据获取、加工、标注、评估和发布等关键环节，帮助用户高效构建高质量的训练数据集，推动AI应用的成功落地。具体功能如下： 数据获取：用户可以轻松将多种类型的数据导入ModelArts

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混沌工程 混沌工程概述 故障模式库 创建应用 安装探针 创建混沌实验 创建混沌实验组 创建故障演练 故障场景库 查看执行记录 查看实验报告

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用的能力。 HCIA-AI 培养与认证具备使用机器学习、深度学习等算法设计、开发AI产品及解决方案能力的工程师。 通过HCIA-AI认证，将证明您了解人工智能发展历史、昇腾AI体系和全栈全场景AI战略，掌握传统机器学习和深度学习的相关算法；具备利用TensorFlow开发框架和M

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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

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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”。

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工程结构 工程的主要目录结构如下： 图1 工程目录结构 Main.java 为函数的主入口，在main函数中需要配置三个参数：1.访问的函数名称 2.登录用户账户 3.登录用户密码 如图 args = new String[] {"WEB_CallSiteAPI","api","Change_Me"}，

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工程创建 创建产品/服务/微服务信息 添加开发中心用户 创建团队 配置服务扩展信息 添加团队成员 创建版本 父主题： 基于Spring Cloud框架进行应用上云

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工程管理 如何查看自己的权限 如何创建模型工程 如何删除模型工程 如何对模型工程进行版本管理 如何配置关联模型工程

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test_suite_id 是 Integer 测试工程ID 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 id 是 Integer 工程ID name 是 String 工程名称 description 否 String 工程描述 variables_no_file 否

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删除工程 功能介绍 删除工程 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE /v1/{project_id}/test-suites/{test_suite_id}

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工程能力 导入导出应用源码包 应用打包发布 如何下载发布后的包 如何发布补丁包 如何制作实例化数据包 如何保护应用代码 如何管理应用版本 如何使用沙箱进行测试 如何安装应用 父主题： 经典版开发指导

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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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集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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Standard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

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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