基于Tomcat快速构建Java Web环境

服务环境配置 账号录入 环境配置 企业项目配置 父主题： 运维接入

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环境配置故障 Notebook提示磁盘空间已满 Notebook中使用Conda安装Keras 2.3.1报错 父主题： 开发环境（新版Notebook）

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配置Python环境 前提条件 确保已安装Python3，目前Python SDK仅支持Python3。 确保已安装setuptools、requests、websocket-client。 操作步骤 下载SDK，通过pip-list命令查看安装包。若未安装，则执行以下命令： pip

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支持当前在使用的所有Mac版本。 图形化构建 预置“构建环境配置”步骤，参考表2配置参数。 表2 构建环境配置参数说明 参数名称 参数说明 是否必填 构建环境主机类型 X86 服务器 、鲲鹏（ARM）服务器。 说明： 在不同芯片架构上运行的软件，需要选择对应的环境主机。如软件最终在鲲鹏服务器上运行，则选择鲲鹏服务器。

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管理，特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力，通过“

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配置Java环境 配置环境 在使用 语音交互 SDK时，需要准备的环境请参见表 开发环境。 目前Java SDK不支持在android中使用。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 Windows系统，推荐Windows 7及以上版本。 JDK Java开发环境的基本配置。版本要求：强烈推荐使用1

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单击“确定”，完成环境配置。 配置的环境会显示在环境配置列表中。 步骤三：启用环境 在环境配置列表，单击环境所在行“操作”列的“启用”，可以启用该环境。启用后可在部署服务的服务环境列表中看到该环境。 步骤四：企业项目配置 在项目配置区域，单击“新增”。 新增项目配置，具体参数如表3所示。

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配置环境和环境变量 环境是指API的受限使用范围，API只有在发布到环境后，才能被调用。API可以被发布到不同的自定义环境中，如开发环境、测试环境等。RELEASE是系统默认的发布环境，也是正式发布环境。 环境变量是指在环境上创建可管理的一种变量，该变量固定在环境上。通过创建环境

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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部署环境配置 本章节主要讲述在linux环境下如何安装及配置金蝶中间件。 安装应用服务器 确保所登录用户对AAS-V9.0.zip有可读写权限(在终端中用命令 ls -l AAS-V9.0.zip查看)，可通过以下命令将AAS-V9.0.zip解压缩到安装目录： 可参考以下命令(具体以实际为准)：

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部署环境配置 安装前准备 安装JDK1.8或以上版本，具体参照第三章中1.1和2.1步骤 开始安装 使用root用户登录，进入安装包文件所在的路径，先使用命令：chmod +x Install_TW6.1.5.17_Enterprise_Linux.bin，为安装包文件增加可执行权限。

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部署环境配置 本章节主要讲述在linux环境下如何安装及配置金蝶中间件。 安装应用服务器 确保所登录用户对AAS-V10.0.zip有可读写权限(在终端中用命令 ls -l AAS-V10.0.zip查看)，可通过以下命令将AAS-V10.0.zip解压缩到安装目录： 可参考以下命令(具体以实际为准)：

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部署环境配置 安装前准备 安装JDK1.8或以上版本，具体参照前面章节步骤 开始安装 使用root用户登录，进入安装包文件所在的路径， 执行命令：./java -jar tas-installer-2.8.5.jar -console，安装过程简单，此处省略。 启动和停止 安装成

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若为Atlas 200 DK开发者板环境，在终端窗口执行如下命令设置环境变量。export DDK_HOME=$HOME/tools/che/ddk/ddk export LD_LIBRARY_PATH=$DDK_HOME/uihost/lib/ export PYTHONPATH=$DDK_HOME/site-packages/te-0

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以DDK安装用户ascend登录DDK所在服务器。 设置环境变量。 若为Atlas 200 DK开发者板环境，在终端窗口执行如下命令设置环境变量。 export DDK_HOME=$HOME/tools/che/ddk/ddk export LD_LIBRARY_PATH=$D

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配置CPP环境（Windows） 当前Windows 版本 CPP SDK基于visual studio 运行，确保已安装visual studio 2017。 依赖curl、openssl、boost、websocketpp软件，相关安装包已打包至SDK中，使用方法详见SDk的使用说明”。

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后衔接关系的两个代码框的dataflow名字一致。 绑定源数据 进入迁移数据JupyterLab环境编辑界面，运行“Import sdk”代码框。 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 特征准备 > 绑定源数据”。界面新增“绑定迁移前的源数据”内容。 对应参数说明，如表1所示。

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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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在“操作”列单击“保存”，，并在“环境变量配置”页面单击“确定”，完成环境变量配置添加。 使配置生效。 如已完成组件部署，单击页面上方“生效配置”。在右侧弹框中确认配置信息，并单击“确定”，使配置生效。 如未完成组件部署，单击页面上方“配置并部署组件”，在右侧弹框中单击“确定”待部署执行完成后，配置生效。 更新环境变量

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