配置目标端数据信息 概述 本节主要提供数据集成任务目标端信息的配置说明。目标端信息用于告诉ROMA Connect如何将待集成的数据写入到目标端，包括数据源、数据存储信息等。对于不同的数据源类型，其目标端信息配置有所差异。 数据迁移过程中若目标端数据存在主键冲突，则根据主键自动更新数据。

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企业内部IT系统多数是本地端，多个供应商提供，烟囱林立，数据管理混乱； 企业数字化水平普遍较弱，大部分企业没有成熟的IT团队，无法驾驭多个系统的管理工作； 成品家具、门窗、瓷砖卫浴等行业的终端门店普遍缺少设计师，无法可视化呈现产品搭配效果； 定制品类从设计到生产端系统不互通，导致门店端的设计、报

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模型超参自动优化，简单快速。 零代码开发，简单操作训练出自己的模型。 支持模型一键部署到云、边、端。 高性能 优化深度模型推理中资源的利用率，加速云端在线推理。 可生成在Ascend芯片上运行的模型，实现高效端边推理。 灵活 支持多种主流开源框架(TensorFlow、PyTorch、MindSpore等)。

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了解在移动端访问表单注意事项：在PC端开发的表单，支持在移动端进行访问和使用。在移动端访问表单时，请注意以下几点： 移动端支持的组件：单行文本输入、多行文本输入、单选、数字输入框、开关、下拉选择框、复选框、评分、地址、级联选择、手写签名、分段标题、图文展示、文本、备注、分割线、日期

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HCIA-IoT 培训与认证在IoT领域具备基于华为物联网解决方案架构实现端到端物联网业务开发的工程师。 通过HCIA-IoT认证，您将掌握物联网基础知识、华为物联网解决方案基础架构，并能够基于此运维和开发，同时具备基于该架构实现端到端业务的开发能力，胜任物联网运维/开发工程师岗位。 HCIP-IoT

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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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toJobConfig.storageType 是 枚举 将数据写入到HBase表中的方法： PUTLIST：put list方式写入。 toJobConfig.columns 否 String 需要抽取数据的列，列号之间使用“&”分割，列族与列之间用“:”分隔，例如：“cf1:c1&cf2:c2”。

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toJobConfig.storageType 是 枚举 将数据写入到HBase表中的方法： PUTLIST：put list方式写入。 toJobConfig.columns 否 String 需要抽取数据的列，列号之间使用“&”分割，列族与列之间用“:”分隔，例如：“cf1:c1&cf2:c2”。

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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

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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客户端错误码 本章节介绍了SDK的客户端错误码HRtcErrorCode的详细信息。 表1 类成员说明 类成员 错误码 描述 错误原因 HRTC_ERR_CODE_SUCCESS 0 成功 - HRTC_ERR_CODE_SDK_INTERNAL_ERROR 90000001 SDK内部系统错误

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可以为目的端磁盘调整提供参考。 通过绑定目的端进行磁盘缩容 单击左侧导航栏的“设计>迁移方案设计”，进入迁移方案设计页面。 单击目的端规格配置框中的“目的端配置表”，进入目的端配置表页面。 在资源配置明细的主机页签，单击主机资源绑定目的端列的“去绑定”，弹出绑定目的端窗口。 选择

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。国务院于2017年7月份印发了《新一代人工智能发展规划》，将人工智能发展提高到国家战略层面，规划明确要求“到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步”。华为全球产业展望GIV2025预测，到2025年，企业人工智能利用率将达到86%。新需求，新技术，新产品，成功的解决

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客户端错误码 本章节介绍了SDK的客户端错误码HRTCErrorCode的详细信息。 当SDK运行出现网络、媒体相关等错误时，SDK无法自动恢复，需要App干预或进行用户提示。 枚举 错误码 描述 错误原因 HRTC_ERR_CODE_SUCCESS 0 成功 - HRTC_ER

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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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己的action和plugin。 图1 Volcano Scheduler工作流 Volcano Scheduler的工作流程如下： 客户端提交的Job被调度器识别到并缓存起来。 周期性开启会话，一个调度周期开始。 将没有被调度的Job发送到会话的待调度队列中。 遍历所有的待调度

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。 技能开发完成后可发布到AI Gallery或直接部署到端侧设备。 对接AI开发框架ModelBox，提供 开发者工具 与插件，高效开发AI应用。 技能市场 用户可自行挑选并订购所需技能，一键安装到端侧即可运行各种AI技能。 开发者可自定义开发技能并发布到AI Gallery分享给他人部署。

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语义分割点云标注任务 语义分割任务是指根据标注规范将待标注点云图像中出现的天空、道路、车辆等类标注物进行标注。 图1 语义分割点云标注任务 绘制对象 单击大规模3D语义分割任务，单击任意一帧，进入人工标注。 单击左侧标注工具栏，选择对应的标注工具。 选择对应的标注类别。 绘制标注物。

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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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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自动学习 AI要规模化走进各行各业，必须要降低AI模型开发难度和门槛。当前仅少数算法工程师和研究员掌握AI的开发和调优能力，并且大多数算法工程师仅掌握算法原型开发能力，缺少相关的原型到真正产品化、工程化的能力。而对于大多数业务开发者来说，更是不具备AI算法的开发和参数调优能力。这导致大多数企业都不具备AI开发能力。

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