机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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装目录。参数说明请参见表3。 代码生成功能由3个 operation 配合完成。执行顺序为Operation1启动代码生成任务，Operation2查询任务状态（可多次执行），当Operation2查询状态为成功时，执行Operation3下载代码至本地。 Operation3执

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代码示例 完整的示例代码在SDK压缩包Cyberverse-HTFoundation.zip的Demo.zip中，您可在创建完成后的Unity项目中找到对应的示例代码。 父主题： HTSDK使用手册

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代码模型的基础构造型与自定义构造型元素才认定为代码模型元素）。 在代码模型图上创建出来的代码模型元素； 引用到代码模型中的代码元素（包含关联空间中的引用的代码元素）； 如何检查 查询基于模型图（只有代码模型图内的代码元素参与构树）并展示不匹配元素构出的代码模型架构树，找出所有代码元素中不在架构树中的代码元素。 正确示例

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选择代码 选择当前行 键盘快捷键：Ctrl+L 多重选择（多光标） CodeArts IDE支持多个光标以实现快速的同步编辑。您可以使用“Alt+单击”添加二级光标。每个光标根据其所在的上下文独立运行。添加更多光标的常见方法是使用Ctrl+Alt+Down或Ctrl+Alt+Up将光标插入下方或上方。

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代码搜索 查找和替换 跨文件搜索 搜索并替换为正则表达式 父主题： 代码编辑

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代码校验 简介 在代码编辑器中查看问题 使用“问题”视图 配置校验规则 父主题： 基本操作

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代码编辑 简介 代码补全 代码片段 折叠区域 智能选择 父主题： Java

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代码补全 简介 触发代码补全 关键字补全 名字补全 方法补全 片段补全 智能类型匹配补全 父主题： 代码编辑

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测试代码 Python扩展支持使用unittest和pytest框架进行测试。CodeArts可以帮助您配置框架集成，并提供专用的“测试”视图，让您能够方便地识别和运行测试。 以下是一个如何创建和运行一个unittest测试的示例。 创建一个测试对象，也就是新建一个名为 “inc_dec

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代码浏览 CodeArts IDE提供了多种浏览Python代码的功能。除了代码导航中描述的常规代码导航外，您还可以使用一些特定为Python语言服务的功能。 转到定义 结构 CodeLens 查找所有引用 查找所有Supers 查找所有实现 类型层次结构 父主题： Python

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代码重构 简介 内联变量 引入变量 变量重命名 父主题： 代码编辑

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代码解析 项目结构如下 表1 类相关说明 类名称 描述 Device 设备类，包含设备的id，产品id，slaveId及能力定义。 Main 主启动类。 ModbusCfg modbus配置。 ModbusDriver 业务主体类，该类含边侧设备添加，设备同步，数据收集及上报等演示。

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json”文件（请参考精确配置代码跳转）。 基本编辑操作如下： 代码提示 代码格式化 查找引用 配置头文件路径和宏 精确配置代码跳转 登录工作界面请参考启动IDE实例。 代码提示 CodeArts IDE Online可以根据输入的内容，实时提示代码详细信息。单击提示中的，还可以查看函数、变量的详细信息。

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准备代码 本教程中用到的数据和代码如下表所示，请提前准备好。 获取数据及代码 表1 准备代码 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-3rdLLM-6.3.904-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码、推理部

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准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示，请提前准备好。 获取数据及代码 表1 准备代码 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-3rdLLM-6.3.904-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码、推

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代码生成 CodeArts Repo模板生成代码 Devstar 模板生成代码 查询任务详情 下载模板产物 父主题： API

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准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表2所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6

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代码签名 为了保障用户的代码安全，防止代码文件损坏或被篡改导致代码不一致问题，保证被执行的函数代码为正确版本，当函数创建或修改代码时，FunctionGraph对用户的函数代码签名加密，为其生成代码签名，并存储在函数元信息内。 FunctionGraph在函数执行时，为当前执行的

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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