方法补全 CodeArts IDE为所需方法的元素提供代码补全：方法名称、返回值类型、参数和方法体。 在类内部，使用代码补全会根据类变量提供与变量相关方法（即getters/setters）的声明和主体。 在主项目类中，键入m并使用代码补全快速提供main的声明。 父主题： 代码补全

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内联方法 此重构允许您用方法的主体替换方法的用法。这与提取方法相反。 执行重构 在代码编辑器中，将光标放置在要内联的方法的声明或调用上。 在主菜单或编辑器上下文菜单中，选择Refactor>Inline Method，或按“Ctrl+Shift+Alt+L”。 在打开的 Inline

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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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API方法 注册 http://${EXTENSION_API_ADDR}/extension/register 进程部署的扩展都需要在FunctionGraph注册成功后才能接收事件。您可以通过 EXTENSION_API_ADDR 环境变量得到FunctionGraph平台开

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集，不支持启动主动学习和自动分组任务，支持预标注任务。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手

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户精度要求的模型。可支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计，还提供了“自动学习白盒化”的能力，开放模型参数，实现模板化开发

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参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。

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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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模型训练 完成预测分析数据标注后，可进行模型的训练，得到预测分析的模型。部署上线步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在自动学习页面，单击创建成功的项目名称，进入“数据标注”页面，完成“标签列”和“标签列数据类型”的选择。 在“数据标注”页面下方，单击“训练”，在弹出的

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模型训练 创建自动学习后，将会进行模型的训练，得到预测分析的模型。部署上线步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击创建成功的项目名称，查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中，待节点状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成了模型的自动训练。

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练及部署上线。预测结果中的参数说明请参见表1。如果您对模型预测结果满意，可根据界面提示调用接口访问在线服务，操作指导请参见“访问在线服务”。 图2 预测 表1 预测结果中的参数说明 参数 说明 predicted_label 该段文本的预测类别。 score 预测为此类别的置信度。

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门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。 自动学习简介 自动学习功能介绍 自动学习基本流程 自动学习项目类型介绍 项目分类 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 操作指导 准备数据 创建项目 数据标注 自动训练 部署上线 07 AI Gallery使用指南 AI Galler

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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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自动学习声音分类预测报错ERROR:input key sound is not in model 根据在线服务预测报错日志ERROR：input key sound is not in model inputs可知，预测的音频文件是空。预测的音频文件太小，换大的音频文件预测。 父主题：

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游戏智能体通常采用深度强化学习方法，从0开始，通过与环境的交互和试错，学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型，主要包含如下步骤： 通过GPU分析场景特征（自己，视野内队友，敌人，小地图等）输入状态信息（Learner）。 根据策略模型输出预测的动作指令（Policy）。

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模型部署完成后，您可添加图片进行测试。在“自动学习”页面，选择目标项目，进入“部署上线”界面，选择状态为“运行中”的服务版本，在“服务测试”区域单击“上传”，选择本地图片进行测试。 图2 上传图片 单击“预测”进行测试，预测完成后，右侧“预测结果”区域输出标签名称“sunflower

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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 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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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 -anpt 分析当前的网络

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