，代码的提交触发后续的测试，以及线上的环节，一个工具链打通完整的路径，实现端到端的交付和支持。 不同研发模式下流水线的应用与思考 第二部分重点讲述基于华为的流水线支撑的实践，支持三种主流模式： 第一种模式：大规模开发 华为起家的核心是交换机，交换机本身业务分成多层架构，例如上面的

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基于Python的Hive样例程序 功能介绍 本章节介绍如何使用Python连接Hive执行数据分析任务。 样例代码 使用Python方式提交数据分析任务，参考样例程序中的“hive-examples/python-examples/pyCLI_sec.py”。该样例程序连接的集

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自动学习（旧版） 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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数据清洗：数据清洗是指对数据进行去噪、纠错或补全的过程。 数据清洗是在数据校验的基础上，对数据进行一致性检查，处理一些无效值。例如在深度学习领域，可以根据用户输入的正样本和负样本，对数据进行清洗，保留用户想要的类别，去除用户不想要的类别。 数据选择：数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。 数据可以通

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基于复制的流模板部署流 标准单据场景流创建 自定义单据场景流创建 父主题： 部署流程

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查询LakeFormation预定义资源标签的权限。 read - - LakeFormation Console API通常对应着一个或多个操作项。表2展示了API与操作项的关系，以及该API需要依赖的操作项。 表2 API与操作项的关系 API 对应的操作项 依赖的操作项 POST /v1/{

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基于Python的Hive样例程序 功能介绍 本章节介绍如何使用Python连接Hive执行数据分析任务。 样例代码 使用Python方式提交数据分析任务，参考样例程序中的“hive-examples/python-examples/pyCLI_sec.py”。该样例程序连接的集

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基于GDS的集群互联互通 技术背景 在大中型企业中，因数仓分层、业务规划等原因，通常会部署多个 GaussDB (DWS)集群，并进行跨集群的数据同步。面向集群间的数据同步，通常需满足大数据量、并行执行等要求，如何提供高效的跨集群数据同步能力成为当下数据领域热点之一。 功能描述 Ga

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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图6 基于K-Means算法的分类结果图 图7 基于正态贝叶斯的分类结果图 支持调用PIE-Engine AI平台的丰富深度学习模型进行实时解译 图8 调用PIE-Engine AI平台模型进行水体解译结果图 支持用户通过程序调用内置的UI组件，为自己的程序添加自定义的界面控件，实现交互式的可视化遥感分析

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业，根据合作方已提供的数据，编写相关sql作业并获取您所需要的分析结果，同时能够在作业运行保护数据使用方的数据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。

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Gallery提供了大量基于昇腾云底座适配的三方开源大模型，同步提供了可以快速体验模型的能力、极致的开发体验，助力开发者快速了解并学习大模型。 构建零门槛线上模型体验，零基础开发者开箱即用，初学者三行代码使用所有模型 通过AI Gallery的AI应用在线模型体验，可以实现模型服务的即时可用性

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智能问答机器人 支持基础版、高级版、专业版、旗舰版四种规格，各规格的差异如表1所示。 表1 机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 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 √ √

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基于Python开发 PyMongo包 连接数据库 访问数据库 完整示例 父主题： 应用程序开发教程

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基于JDBC开发 JDBC（Java Database Connectivity，Java数据库连接）是用于执行SQL语句的Java API，可以为多种关系数据库提供统一访问接口，应用程序可基于它操作数据。GaussDB库提供了对JDBC 4.2特性的支持，需要使用JDK1.8版

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基于libpq开发 libpq是GaussDB C应用程序接口。libpq是一套允许客户程序向GaussDB 服务器 服务进程发送查询并且获得查询返回值的库函数。同时也是其他几个GaussDB应用接口下面的引擎，如ODBC等依赖的库文件。本章给出了示例显示如何利用libpq编写代码。

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序（*.c），然后再通过编译器处理。转换过的ecpg应用通过嵌入式SQL库（ecpglib）调用libpq库中的函数，与GaussDB Kernel服务器使用普通的前端/后端协议通信。 嵌入式SQL程序是插入了数据库相关动作的特殊代码的C语言程序。这种特殊代码形式通常如下： EXEC

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键SERVICE_META_VERSION，值为服务注册的版本号（如a.b.c的格式，其中a、b、c均为数字），标签应用需要修改为不同于正常应用的版本号。 键SERVICE_META_PA RAM ETERS，值为服务注册时的自定义标签（形如tag1:value1,tag2:valu

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键SERVICE_META_VERSION，值为服务注册的版本号（如a.b.c的格式，其中a、b、c均为数字），标签应用需要修改为不同于正常应用的版本号。 键SERVICE_META_PARAMETERS，值为服务注册时的自定义标签（形如tag1:value1,tag2:valu

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