使用CodeArts Snap生成代码 CodeArts Snap支持通过快捷键在IDE中触发根据代码上下文生成代码，也可以在研发对话窗口使用代码注释或自然语言描述生成代码。 CodeArts Snap支持生成Java、C、C++、Python、JavaScript等主流编程语言代码，示例以Java语言为例。

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t等主流编程语言代码，示例为CodeArts Snap生成的冒泡排序Java代码，将代码中第二层循环条件修改为 j<n+i-1，运行代码将会出现数组越界异常。 调试代码 选中示例代码，单击右键，选择菜单“CodeArts Snap：Add to Chat”或使用快捷键Ctrl+Shift+Q将代码添加至研发对话窗口。

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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使用Notebook代码样例 在AI Gallery中，您可以查找并直接打开使用Notebook实例。 前提条件 注册并登录华为云，详细操作请参见准备工作。 打开Notebook实例 登录“AI Gallery”。 选择“资产集市 > Notebook”，进入Notebook页面

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使用CodeArts Snap翻译代码 当开发者面对不熟悉的编程语言时，CodeArts Snap可以帮助开发者将代码翻译为熟悉的编程语言，快速迁移代码逻辑，从而提高开发效率和代码质量。CodeArts Snap还可以帮助开发者更好地理解不同编程语言之间的差异和相似之处，更快地掌握多种编程语言的技能。

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使用CodeArts托管函数代码 步骤一：新建项目 步骤二：函数代码托管 步骤三：配置部署主机 步骤四：搭建函数部署脚本更新流水线 步骤五：搭建函数更新流水线 父主题： 自动化部署

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Optimization)：直接偏好优化方法，通过直接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控，不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成

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欢迎使用基因容器服务 感谢您更深入的了解、学习并使用基因容器服务（GeneContainer Service，G CS ）。 基因容器服务GCS提供云端基因分析解决方案，支持DNA、RNA、液态活检等主流生物基因分析场景。基因容器基于轻量级容器技术，结合大数据、深度学习算法，优化官方

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新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 ftrl：Follow The Regularized Leader 适用于处理超大规模数据的，含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法。

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本文主要对HCIA-AI考试大纲进行介绍： 考试 考试代码 考试类型 试卷题型 考试时长 通过分数/总分 考试费用 HCIA-AI H13-311 笔试 单选、多选、判断 90 min 600/1000 200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。

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持的语言包含中文普通话、方言以及英语。方言当前支持四川话、粤语和上海话。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场景的 语音识别 进行优化，识别率达到业界领先。 前沿技术 使用工业界成熟的算法，结合学术界最新研究成果，为企业提供独特竞争力优势。 支持热词 针对专业词汇，支持

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即开即用，Serverless架构。 需要较强的技术能力进行搭建、配置、运维。 高可用 具有跨AZ容灾能力。 无 高易用 学习成本 学习成本低，包含10年、上千个项目经验固化的调优参数。同时提供可视化智能调优界面。 学习成本高，需要了解上百个调优参数。 支持数据源 云上：OBS、RDS、DWS、 CSS 、MongoDB、Redis。

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BO正确的优化。 CBO优化器会基于统计信息和查询条件，尽可能地使join顺序达到合适。但是也可能存在特殊情况导致join顺序调整不准确。例如数据存在倾斜，以及查询条件值在表中不存在等场景，可能调整出非优化的join顺序。 开启列统计信息自动收集时，需要在reduce侧做聚合统计

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Preference Optimization)：直接偏好优化方法，通过直接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控，不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 SFT监督式微调(Self-training

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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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新建模型训练工程：支持用户在线编辑并调试代码，基于编译成功的代码对模型训练工程的数据集进行训练，输出训练报告。用户可以根据训练报告结果对代码进行调优再训练，直到得到最优的训练代码。 新建联邦学习工程：创建联邦学习工程，编写代码，进行模型训练，生成模型包。此联邦学习模型包可以导入至联邦学习部署服务，作为联邦学习实例的基础模型包。

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代码使用示例-获取Message Token 获取Message Token的目的是为了为后续的接口提供用户信息，将用户ID，用户名称，渠道ID，在Message服务生成一个Token映射，用于识别接入的用户。 关于如何获取用户信息，可以参考用户接入部分，或根据用户接入部分的方式进行改造。

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使用Notebook进行代码调试 背景信息 Notebook使用涉及到计费，具体收费项如下： 处于“运行中”状态的Notebook，会消耗资源，产生费用。根据您选择的资源不同，收费标准不同，价格详情请参见产品价格详情。当您不需要使用Notebook时，建议停止Notebook，避免产生不必要的费用。

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代码使用示例-用户转人工 参考Demo举例： 上述两种召唤人工的方式均可实现，采用相同的调用方式，可以参考MainContent.vue的transform方法。 //召唤人工 transform() { let transformData = { channel:

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AstroZero低代码使用流程 AstroZero低代码平台实现了一种全新的开发方式。通过平台提供的界面、逻辑、对象等可视化编排工具，以“拖、拉、拽”的方式来快速构建应用，从而实现所见即所得的应用开发构建体验。在使用AstroZero前，建议您先学习本章节内容，了解AstroZero的使用流程。

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