可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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支持通过应用运行态预置页面或调用接口的方式，配置多语言&工程符号的实例数据。 每一个实例数据由多语言键、多语言值/符号图标文件和语言组成。多语言键在同一语言下必须唯一。 不同租户下的多语言&工程符号相互独立。 父主题： 多语言&工程符号

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修改多语言&工程符号 操作场景 本文指导您在应用运行态修改多语言&工程符号。 前提条件 已登录应用运行态。 操作步骤 在左侧导航栏中，选择“数据模型管理 > 多语言&工程符号”，进入“多语言&工程符号”页面。 找到需要修改多语言&工程符号，单击。 根据业务需求，修改多语言&工程符号的基本信息，单击“保存”。

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搜索多语言&工程符号 操作场景 默认情况下，“多语言&工程符号”管理页面展示的是当前租户下全部多语言&工程符号。为了帮助用户快速搜索出当前租户下的多语言&工程符号，工业数字模型驱动引擎-数据建模引擎（xDM Foundation，简称xDM-F）提供搜索功能，目前可通过编码、多语言键及多语言值的属性维度进行过滤。

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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如果您需要定义的键值无法通过文字/标准符号表示，或者您需要统一定义特殊符号的含义时，可以通过上传图标的方式进行定义值。例如工艺设计过程中的机加符号、装配符号、焊接符号等。 语言 选择语言实例。 xDM-F内置了多个语言实例，例如工程符号-“symbol”、英语(美式)-“en_

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删除多语言&工程符号 操作场景 本文指导您在应用运行态删除多语言&工程符号。 前提条件 已登录应用运行态。 操作步骤 在左侧导航栏中，选择“数据模型管理 > 多语言&工程符号”，进入“多语言&工程符号”页面。 勾选需要删除的多语言&工程符号，单击“删除”。 在弹出的提示框中，单击“确定”。

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数学函数和运算符 数学运算符 运算符 描述 + 加 - 减 * 乘 / 除 % 取余 数学函数 abs(x) → [same as input] 返回x的绝对值 SELECT abs(-17.4);-- 17.4 bin(bigint x) -> string 返回x的二进制格式

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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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批量删除文件路径间隔符号错误 问题现象 日志信息显示使用了中文分号。 原因分析 批量删除是以英文分号分隔多个路径的，如果使用其他符号，会被当成一个路径。 处理方法 使用英文分号来分隔多个路径。 父主题： 删除文件

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转到编辑器中的符号 您可以使用“Ctrl+Shift+O” / “Ctrl+Shift+Alt+N” （IDEA键盘映射）/ “Ctrl+F12” （IDEA键盘映射）导航到文件中的符号。按向上或向下箭头键导航到所需的位置。 要导航到项目中的符号，请按“Ctrl+T”，开始键入符号的名称，然后使用向上或向下箭头键导航到它。

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CloudTable HBase支持的特殊符号？ HBase支持的业务数据一般特殊符号没有约束，只有Lemon里面的英文冒号需要进行转义。 父主题： 通用类

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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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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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，系统经过处理，生成语音对应的文字，支持的语言包含中文普通话、方言以及英语。方言当前支持四川话、粤语和上海话。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场景的 语音识别 进行优化，识别率达到业界领先。 前沿技术 使用工业界成熟的算法，结合学术界最新研究成果，为企业提供独特竞争力优势。

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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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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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