合约SDK(index.ts)主要结构如下： // 引入智能合约文件 import { invoke, init } from "./contract"; // 合约的初始化（wasm_init）接口。包含合约文件的init()接口，合约启动时，需要首先执行且只需要执行一次的逻辑放到合约文件init()接口中。

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合约结构 Java语言合约由合约文件及依赖包构成，包含包声明、依赖包导入、智能合约的方法定义。 合约文件中，用户可自定义合约函数，需要实现Contract的init和invoke方法。 合约的结构如下： package com.huawei.poissonchain; import

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AS相当于DECLARE。即便没有变量声明的部分，关键字AS也必须保留。 执行部分：过程及SQL语句，程序的主要部分。必选。 BEGIN 执行异常部分：错误处理。可选。 EXCEPTION 结束。必选。 END; / 禁止在PL/SQL块中使用连续的Tab，连续的Tab可能会造成在使用gsql

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否 String 标识资源所在的账号ID。仅在跨租户操作资源时有值。例如：租户A操作租户B下面的资源，此处为账号B的account_id。 说明：在跨租户场景下，如果用户涉及到租户A操作租户B的某个资源的时候， CTS 会复制一份审计日志，在租户A和租户B的 云审计 服务中均可查看该条操作记录。

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AS相当于DECLARE。即便没有变量声明的部分，关键字AS也必须保留。 执行部分：过程及SQL语句，程序的主要部分。必选。 BEGIN 执行异常部分：错误处理。可选。 EXCEPTION 结束。必选。 END; / 禁止在PL/SQL块中使用连续的Tab，连续的Tab可能会造成在使用gsql

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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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断出不合规的语音内容。 场景优势： 实时性：可以实时监测和分析直播间中的语音内容，保障直播间的秩序和安全。 支持特殊声音识别：支持特殊声音识别模型，如娇喘、呻吟、敏感声纹等。 社交语音消息 在社交语音消息平台上实时对用户发送的语音消息进行审核，及时判断出包含不良内容的语音消息，帮

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训练脚本说明 yaml配置文件参数配置说明 各个模型深度学习训练加速框架的选择 模型NPU卡数取值表 各个模型训练前文件替换 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.907）

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在旧版体验式开发模式下，模型训练服务支持的特征操作有重命名、归一化、数值化、标准化、特征离散化、One-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息熵、新增特征、PCA。对应JupyterLab交互式开发模式，是界面右上角的图标中的“数据处理”菜单下面的数据处理算子。 模型包 将模型

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型号等组合的全栈支持能力，确保模型在不同硬件平台上的高效运行。 高效模型迁移适配：通过自动化迁移工具和专业的技术支持，实现模型从GPU平台快速、无缝地迁移到昇腾NPU平台，确保模型在新平台上的性能和精度不受影响； 多维度性能调优：提供从算子、内存、通信、调度等多维度的调优手段，提

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"Change_Me"}， 这里的 api, Change_Me 应该改成用户登录的用户名密码，如本次访问的环境为https://192.168.32.77，则应该改成该环境的登录用户名密码 /** * 主函数入口 * * @param args 用户输入的参数

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合约SDK(index.ts)主要结构如下： // 引入智能合约文件 import { invoke, init } from "./contract"; // 合约的初始化（wasm_init）接口。包含合约文件的init()接口，合约启动时，需要首先执行且只需要执行一次的逻辑放到合约文件init()接口中。

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树形结构 刷新树形节点 获取根节点 获取所有父节点 获取父节点 获取子节点 批量移除实例的子节点 批量添加实例的子节点 父主题： 数据建模引擎

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、“不合格”，通过训练部署模型，实现产品的质检。 物体检测 物体检测项目，是检测图片中物体的类别与位置。需要添加图片，用合适的框标注物体作为训练集，进行训练输出模型。适用于一张图片中要识别多个物体或者物体的计数等。可应用于园区人员穿戴规范检测和物品摆放的无人巡检。 预测分析 预测

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Gallery深谙开发者在人工智能项目推进过程中面临的实际困难，尤其是高昂的模型训练与部署成本，这往往成为创意落地的阻碍。通过大量开发者实践，针对主流昇腾云开源大模型，沉淀最佳的算力组合方案，为开发者在开发模型的最后一步，提供最佳实践的算力方案、实践指南和文档，节省开发者学习和试错资金成本，提升学习和开发效率。 父主题：

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配置作业的执行脚本，训练模型文件。 执行脚本是每个参与方的计算节点在本地会执行的模型训练、评估程序，用于基于本地的数据集训练子模型。 训练模型文件则定义了模型的结构，会用于每个参与方在本地初始化模型。 图2 配置执行脚本、训练模型文件 配置已方、对方数据集。在作业的数据集配置中，选择己方、对方的本地

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面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能 面向智慧商超的车牌识别技能。

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1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。LR算法参数请参见逻辑斯蒂回归。 因子分解机算法是一种基于矩阵分解的机器学习算法，能够自动进行二阶特征组合、学习特征之间的关系，无需人工经验干预，同时能够解决组合特征稀疏的问题。FM算法参数请参见因子分解机。 域感知因子分解机是因子分解机的改进版

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一句话识别 可以实现1分钟以内音频到文字的转换。对于用户上传的二进制音频格式数据，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。

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增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特征挖掘十分重要，尤其是具有强表达能力的特征，可以抵过大量的弱表达能力的特征。 特征的数量并非重点，质量才是，总之强表达能力的特征最重要。 能否挖掘出强表达能力的特征，还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解，这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网络中：学

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【样例1：JG行业面向高端装备制造业的元模型驱动数字主线解决方案】 客户的痛点： 数字主线变革在高端装备制造行业的应用来看，目前大多数聚焦在单点能力的数字化条件建设上，与国外先进的制造企业的数字主线全体系化变革水平相比尚有差距，客户需求迫切。主要痛点体现在： 集团化企业，多研发中心、工厂的异地协同研发及制造

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