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target_meta_is_null Long 对比不一致详情数量：只有源库存在。 source_meta_is_null Long 对比不一致详情数量：只有目标库存在。 source_target_meta_not_null Long 对比不一致详情数量：源和目标端均存在。 contents_infos

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strings 对比类型列表，action为open时必填： object_comparison：对象对比。 lines：行对比。 account：用户对比。 compare_policy 否 String 对比策略： normal：普通对比。 manyToOne：多对一对比。 interval_hour

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对比参数模板 功能介绍 比较两个参数模板之间的差异。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v3/{project_id}/configurations/comparison 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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步骤2：框架配置 框架配置和基本配置一样，需要您根据实际情况进行勾选配置，不同的配置会呈现不同的效果。 是否启用模板，默认不启用，如需启用，在下拉框中选择已创建的模板。创建模板具体操作请参考创建架构模板。 选择模板后，模板配置将自动带入包括“框架配置”和“生成策略”。 选择参考框架。

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搭建ThinkPHP框架 简介 ThinkPHP遵循Apache2开源许可协议发布，是一个免费、开源、快速、简单的面向对象的轻量级PHP开发框架，是为了敏捷WEB应用开发和简化企业应用开发而诞生。本文介绍如何在华为云上使用CentOS 7.2操作系统的实例搭建ThinkPHP框架。 前提条件

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GrowCloud合作框架 鼓励合作伙伴销售华为云，通过向合作伙伴提供商品折扣及销售激励，扩大双方客户覆盖，实现双赢。 父主题： 其他

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性能 实例性能 单节点多指标 多节点单指标 父主题： DBA智能运维

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性能 历史性能 实时性能 实时诊断 性能趋势对比查看 自定义图表 父主题： DBA智能运维（旧版）

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据有诸多好处，它可以保证不同 服务器 上访问数据的一致性，减少不同服务器上分别保留数据带来的数据冗余等。另外以 AI 生态中非常流行的开源深度学习框架PyTorch为例，PyTorch默认会通过文件接口访问数据，AI算法开发人员也习惯使用文件接口，因此文件接口是最友好的共享存储访问方式。

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据有诸多好处，它可以保证不同服务器上访问数据的一致性，减少不同服务器上分别保留数据带来的数据冗余等。另外以 AI 生态中非常流行的开源深度学习框架PyTorch为例，PyTorch默认会通过文件接口访问数据，AI算法开发人员也习惯使用文件接口，因此文件接口是最友好的共享存储访问方式。

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象时的默认对象存储类别随之修改。 存储类别对比 对比项目 标准存储 低频访问存储 归档存储 深度归档存储（受限公测） 特点 高性能、高可靠、高可用的 对象存储服务 高可靠、较低成本的实时访问存储服务 归档数据的长期存储，存储单价更优惠 深度归档数据的长期存储，存储单价相比归档存储更优惠

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据有诸多好处，它可以保证不同服务器上访问数据的一致性，减少不同服务器上分别保留数据带来的数据冗余等。另外以 AI 生态中非常流行的开源深度学习框架PyTorch为例，PyTorch默认会通过文件接口访问数据，AI算法开发人员也习惯使用文件接口，因此文件接口是最友好的共享存储访问方式。

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性能 历史性能 实时性能 实时诊断 性能趋势对比查看 自定义图表 父主题： DBA智能运维

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源库名称。 target_db String 目标库名称。 status Integer 对比状态。 0：对比不一致 2：对比一致 3：目标库表不存在 4：对比失败 5：正在对比中 6：等待对比中 7：任务已取消 8：源库为空 9：目标库为空 10：源库和目标库都为空 11：源表不存在

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String 对比任务ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 target_db_name 否 String 目标库名称。 db_name 否 String 源库名称。 type 否 String 类型。 compare：对比 unCompare：无法对比 limit

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多样，还为模型提供了深度和广度的语言学习基础，使其能够生成更加自然、准确且符合语境的文本。 通过对海量数据的深入学习和分析，盘古大模型能够捕捉语言中的细微差别和复杂模式，无论是在词汇使用、语法结构，还是语义理解上，都能达到令人满意的精度。此外，模型具备自我学习和不断进化的能力，随

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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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保护用户隐私的一系列最佳实践。 性能效率支柱： 聚焦于如何设计出高性能的架构。作为基本的质量属性，性能的重要性和性能失败后果的严重性是无须质疑的。性通效率支柱为性能设计、性能优化提供一些技术方法和手段，可以用于系统的软件性能工程，也可用于指导性能调整和优化。 成本优化支柱： 专注

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ModelArts支持哪些AI框架？ ModelArts的开发环境Notebook、训练作业、模型推理（即AI应用管理和部署上线）支持的AI框架及其版本，不同模块的呈现方式存在细微差异，各模块支持的AI框架请参见如下描述。 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascen

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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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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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