配置方法 视频点播支持HTTPS安全加速，保障您的点播数据在传输过程中受到加密保护。视频点播分配的系统 域名 默认开启HTTPS，不需要额外配置。若您使用自有域名进行点播加速，必须自行开启HTTPS，否则，无法在点播控制台预览播放。 背景信息 强制跳转HTTPS：配置HTTPS后，开

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测试方法 MySQL是最受欢迎的开源数据库之一，性能卓越，搭配LAMP，成为WEB开发的高效解决方案。主要解决用户高并发场景下，数据库性能差、数据复制延迟突出、数据库故障恢复时间长等问题。 当前，RDS for MySQL主要提供了即开即用、备份恢复、数据迁移、安全防护、轻松扩容

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训练模型 选择训练数据后，基于已标注的训练数据，选择预训练模型、配置参数，用于训练实体抽取模型。 前提条件 已在 自然语言处理 套件控制台选择“通用实体抽取工作流”新建应用，并选择训练数据集，详情请见选择数据。 训练模型 图1 模型训练 在“模型训练”页面配置训练参数，开始训练模型。

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Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在CodeArts IDE 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。

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在“数据绑定”中，单击“值（value）绑定”中的，进入选择模型页面。 单击“新增模型”，进入新增模型页面。 设置模型名称与来源，单击“下一步”。 图2 定义模型 AstroZero支持自定义、对象、服务和事件四类模型，每类模型都包含参数定义和方法定义。方法是在模型上定义的API，通常会在前台组件关联的

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无监督的领域知识数据，量级无法支持增量预训练，如何让模型学习 一般来说，建议采用增量预训练的方式让模型学习领域知识，但预训练对数据量的要求较大，如果您的无监督文档量级过小，达不到预训练要求，您可以通过一些手段将其转换为有监督数据，再将转换后的领域知识与目标任务数据混合，使用微调的方式让模型学习。 这里提供了一些将

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在“数据绑定”中，单击“值（value）绑定”中的，进入选择模型页面。 单击“新增模型”，进入新增模型页面。 设置模型名称与来源，单击“下一步”。 图2 定义模型 AstroZero支持自定义、对象、服务和事件四类模型，每类模型都包含参数定义和方法定义。方法是在模型上定义的API，通常会在前台组件关联的

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模型训练使用流程 AI模型开发的过程，称之为Modeling，一般包含两个阶段： 开发阶段：准备并配置环境，调试代码，使代码能够开始进行深度学习训练，推荐在ModelArts开发环境中调试。 实验阶段：调整数据集、调整超参等，通过多轮实验，训练出理想的模型，推荐在ModelArts训练中进行实验。

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方法追踪 方法追踪是对某个类的某个方法进行动态埋点，当这个类的方法被调用时，APM采集探针会按照您配置的方法追踪规则对方法的调用数据进行采集，并将调用数据展现在调用链页面中。方法追踪主要用来帮助应用的开发人员在线定位方法级性能问题。 APM对三方开源组件发布的API进行埋点，但没

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通用方法 相关类 com.huawei.wienerchain.SdkClient SdkClient对象包含获取服务节点、获取各种类型的消息构造器及交易ID等方法，基于SDK开发时，必须先构造该对象。 初始化SDK客户端 基于标准配置文件模板初始化SDK。 调用方法 public

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通用方法 相关类 GatewayClient对象包含获取服务节点、获取各种类型的消息构造器及交易ID等方法，基于SDK开发时，必须先构造该对象。 client.GatewayClient BsClient对象包含富媒体文件上链、下载、操作记录查询等方法，使用 区块链 富媒体存储相关功能时，必须先构造该对象。

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测试方法 云数据库 GaussDB (for MySQL)是最新一代企业级高扩展海量存储云原生数据库，完全兼容MySQL。采用计算存储分离架构，128TB的海量存储，数据0丢失，既拥有商业数据库的高可用和性能，又具备开源低成本效益。 测试环境 GaussDB(for MySQL)测试环境如下：

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1. 创建客户端 方法描述： static DcClient CreateFromEnv(); 方法功能： 根据环境变量创建客户端，返回客户端实例。 2. 打开客户端 方法描述： void Open(); 方法功能： 打开客户端，使用客户端其他功能前必须先调用该方法，才能正常收发消息。

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测试方法 总体流程 创建 弹性云服务器 E CS 和 数据仓库 GaussDB(DWS) 构建TPC-H&TPC-DS使用数据 建表与数据导入 执行查询与结果收集

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测试方法 本章提供 GaussDB使用 BenchmarkSQL进行性能测试的方法和测试数据报告。 BenchmarkSQL，一个JDBC基准测试工具，内嵌了TPC-C测试脚本，支持很多数据库，如PostgreSQL、Oracle和Mysql等。 TPC-C是专门针对联机交易处理系统

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${thread} -s 1> workload-insert-mostly_run.log 2>&1 & 测试模型 workload模型 表2 测试模型 测试模型编号 测试模型 workload-read（单行读） 100% read workload-insert（单行写） 100%

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提取方法 此重构允许您将任意代码片段移动到单独的方法中，并将其替换为对此新创建的方法的调用。这与内联方法相反。 执行重构 在代码编辑器中，选择要提取到新方法的代码片段。 在主菜单或编辑器上下文菜单中，选择Refactor>Extract Method，或按“Ctrl+Shift+Alt+M”。

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排查方法 本章节内容主要指导您：排查主机是否被作为UDP反射攻击的“放大器”利用。 使用root账户登录 服务器 。 本例中，该服务器正常运行情况下每秒发送10个长度为800Byte的UDP数据包。 执行以下命令，查看当前的网络连接与进程。 netstat -anput 分析当前的网

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配置方法 媒体直播支持配置并开启HTTPS安全加速，保障您的媒体直播数据在传输过程中受到加密保护。 背景信息 相比HTTP协议，HTTPS具有如下优势： HTTPS协议是由SSL+HTTP协议构建的可进行加密传输、身份认证的网络协议，要比HTTP协议安全，可防止数据在传输过程中被窃取、改变，确保数据的完整性。

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因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。 可信智能计算 节点 数据

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，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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