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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New ImageMetadata方法的具体用途是什么？ New ImageMetadata是一个工具方法，铸造NFT之前调用的，可以帮助用户生成一个图片Metadata，然后在铸造NFT的时候传入这个Metadata（NFT的具体信息、数字资产的具体描述）。用户也可以自定义Metadata。

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RocketMQ副本存储形式是怎样的？可以修改吗？ RocketMQ消息是一主两从3个副本的存储形式，且不支持修改。 父主题： 消息问题

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收获机遇：获得认证的学员，将具备相应领域的技术知识与实践技能，其职业规划将拥有更多可能，实现职业进阶 收获信任：认证证书能够让学员的知识广度和技能深度显性化，助力学员快速赢得雇主、客户和同事的信任 收获自信：在备考过程中激发潜能、达成目标，通过自身不懈努力赢得认证，将加深对自身能力的肯定，更易走向成功

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确定发布 调整阈值 训练好的模型可以通过调整阈值，影响机器人直接回答的准确率。阈值越高，机器人越严谨，对用户问的泛化能力越弱，识别准确率越高；阈值越低，机器人越开放，对用户问的泛化能力越强，识别准确率越低。 针对历史版本的模型，可以根据当前模型调节直接返回答案的阈值。 在“模型管理”

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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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操作步骤-手机端： 登录手机app，点击“我的”进入个人信息页面 图4 个人中心入口 点击“个人中心”并进入，在个人中心页面，点击“我的学习”后面的箭头，进入“我的学习”的 页面。 图5 个人中心页面（我的岗位、我的技能） 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入到课程详情页面。可

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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若步骤未进行，也可直接单击按钮，进入对应步骤的页面，继续进行迁移。 项目信息 显示评估项目名称、项目类型、源数据库类型、目标数据库类型等信息。 迁移总览 显示语法转换状态和迁移验证状态的环状图、百分比和具体数值以及各种状态。包括成功、失败、进行中和忽略。 单击标签页签，可添加标签或修改已有标签信息。具体操作，详见标签。

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V2025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，成功的解决方案和具备对应能力的开发工程师、规划设计人员和工程人员，对于这场变革和企业的蜕变更是缺一不可的关键。基于此，华为云推出了华为企业人工智能高级开发者培训专业服务，旨在培养具有图像处理、语

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不同部署形式下的网络架构推荐方案 基于VPCEP实现同区域跨VPC访问iDME服务 基于EIP和SNAT实现跨区域内网访问iDME服务 基于客户 服务器 直接访问iDME公网服务

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将流程以图片的形式导出 使用说明 在AstroFlow中，支持将流程以图片（PNG格式）的形式导出到本地。 操作步骤 参考如何登录AstroFlow中操作，登录AstroFlow界面。 在“我的应用 > 全部应用”中，单击对应的应用，进入应用。 在主菜单中，选择“流程管理”。 单击对应流程中的，进入流程设计页面。

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后才可以使用，请您根据业务的实际规划选择合适的分区方式。 磁盘分区操作指导 常用的磁盘分区形式如表1所示，并且针对Linux操作系统，不同的磁盘分区形式需要选择不同的分区工具。 表1 磁盘分区形式 磁盘分区形式 支持最大磁盘容量 支持分区数量 Linux分区工具 主启动记录分区（MBR）

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如，图像分类、物体检测等等。不同的项目对数据的要求，使用的AI开发手段也是不一样的。 准备数据 数据准备主要是指收集和预处理数据的过程。 按照确定的分析目的，有目的性的收集、整合相关数据，数据准备是AI开发的一个基础。此时最重要的是保证获取数据的真实可靠性。而事实上，不能一次性将

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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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角色认证的案例和在职证明的具体要求？ （1）在职证明不统一模板，可由公司统一给所有证书持有员工开具到一张也可以单个员工开具，形式不限。只要能证明该员工在该公司任职，落款、盖章与认证主体完全一致即可； （2）案例具体要求联系接口人。 父主题： 服务合作伙伴发展路径

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以分页的形式获取资产交易列表 功能介绍 以分页的形式获取资产交易列表，限制展示20000个条目 URI GET /v1/open/asset/transactions 表1 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 limit 是 String 分页大小限制 offset 是

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“system”为“Linux”表示分区形式为MBR。“system”为“GPT”表示分区形式为GPT。 如果回显中没有列出所有的磁盘分区，和1中的信息不符合。可能原因是：磁盘已有分区为GPT，并且扩容后存在未分配分区的空间，此时使用fdisk -l无法查看所有分区的信息，请参考方法二：使用p

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哪些微认证是微认证2.0形式的认证？ 类别 微认证名称 模式 云原生 云原生基础设施之容器入门 2.0 云原生 云原生基础设施之容器进阶 2.0 云原生 基于CCE Kubernetes编排实战 2.0 云原生 CCE网络与存储实战 2.0 云计算 FunctionGraph服务入门及实战

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时，未指定具体需要恢复的库名。 解决方案 在界面选择部分库进行恢复时，指定具体需要恢复的库名后重新进行迁移。 父主题： 备份迁移

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具体支持的参数请参考表1。 表1 常规配置参数 算法类型 参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。

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