常用调试方法 前端调试方法 调试工具 父主题： 卡片配置指南

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常用调试方法 调试工具 调试方法 父主题： WebARSDK使用手册

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常用API介绍 HDFS Java API接口介绍 HDFS C API接口介绍 HDFS HTTP REST API接口介绍 父主题： HDFS应用开发常见问题

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常用概念 MAS-Redis-SDK MAS-Redis-SDK是一个在Jedis的基础上实现的支持多活容灾服务的Redis连接客户端，MAS-Redis-SDK的宗旨是促进开发者对于异地多活的Redis Server关注分离，从而让使用者能够将精力更集中地放在处理业务逻辑上。 父主题：

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常用概念 MAS-GO-SDK-Mysql是基于go-sql-driver/mysql v1.6.0开发的实现支持多活容灾服务的Mysql驱动源，其宗旨是促进开发者对于异地多活的Mysql关注分离，从而让使用者能够将精力更集中地放在处理业务逻辑上。 父主题： 概述

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常用概念 MAS-Mongo-SDK MAS-Mongo-SDK是一个在mongo-java-driver的基础上实现的支持多活容灾服务的MongoDB连接客户端，支持MongoClient和MongoTemplate两种使用方式。MAS-MongoDB-SDK的宗旨是促进开发者对于异地多活的MongoDB

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常用概念 MAS-GO-SDK-Redis是一个在go-Redis v8.11.3的基础上实现的支持多活容灾服务的Redis连接客户端，其宗旨是促进开发者对于异地多活的Redis关注分离，从而让使用者能够将精力更集中地放在处理业务逻辑上。 父主题： 概述

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常用概念 应用：可以将应用理解为完成某项完整业务场景的软件系统。应用一般由多个微服务组成，应用里面的微服务能够相互发现和调用。 微服务：完成某项具体业务功能的软件系统。微服务是独立开发、部署的单元。 微服务实例：将微服务采用部署系统部署到运行环境，就产生了实例。可以将实例理解为一个进程，一个微服务可以部署若干实例。

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更灵活的网络功能。还可以开启网卡的“源/目的检查”，这有助于防止伪装报文攻击，提升安全性。 为 裸金属服务器 绑定虚拟IP地址 设置网卡的源/目的检查 高速网络 关于高速网络有如下操作： 管理高速网络 自定义VLAN网络 关于自定义VLAN网络有如下操作： 自定义VLAN网络概述 自

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常用概念 实例 集群 数据库参数模板 区域和可用区 数据库连接数 内存 磁盘容量

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9995 9996 常用端口 弹性云服务器 常用端口如表2所示。您可以通过配置安全组规则放通弹性 云服务器 对应的端口，详情请参见添加安全组规则。关于Windows下更多的服务应用端口说明，请参考微软官方文档：Windows的服务概述和网络端口要求。 表2 弹性云 服务器 常用端口 端口 协议

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示例：常用操作 示例1 此示例将演示如何基于 GaussDB 提供的JDBC接口开发应用程序。执行示例前，需要加载驱动，驱动的获取和加载方法请参考JDBC包、驱动类和环境类。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

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示例：常用操作 import psycopg2 import os # 从环境变量中获取用户名和密码 user = os.getenv('user') password = os.getenv('password') # 创建连接对象 conn=psycopg2.connec

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示例：常用操作 import psycopg2 import os # 从环境变量中获取用户名和密码 user = os.getenv('user') password = os.getenv('password') # 创建连接对象 conn=psycopg2.connec

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示例：常用操作 import psycopg2 import os # 从环境变量中获取用户名和密码 user = os.getenv('user') password = os.getenv('password') # 创建连接对象 conn=psycopg2.connec

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"Delay" : "1.00 ms",--网络时延。 "Jitter" : "0.04ms",--网络抖动。 "Loss" : "0%",--网络丢包率。 "DownloadSpeed" : "0.395Mbps",--网络下行速率。 "UpLoadSpeed"

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添加常用卡片 常用卡片介绍 产品数字化作业流卡片 轻量化模型卡片 SIMSpace服务卡片 父主题： IPDCenter基础服务使用指南

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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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Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通

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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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