Framework，开发者在开发技能编写逻辑代码时，可以直接调用HiLens Framework的API。 下面是使用HiLens Framework获取摄像头内容并做简单处理的示例。 需要在开发技能时填写代码执行文件。 固件1.1.2及以后版本支持配置技能的Python依赖库。开发者在

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编写训练代码 训练模型时引用依赖包，如何创建训练作业？ 训练作业常用文件路径是什么？ 如何安装C++的依赖库？ 训练作业中如何判断文件夹是否复制完毕？ 如何在训练中加载部分训练好的参数？ 训练作业的启动文件如何获取训练作业中的参数？ 训练作业中使用os.system('cd xxx')无法进入相应的文件夹？

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method）- 将选定的语句或表达式提取到文件中的新方法或新函数。 在选择提取方法（Extract method）重构后，输入提取的的方法/函数的名称。 提取表达式到变量（Extract subexpression to variable）- 将选定的表达式提取为文件中的新变量。 代码补全/提示（Code

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直接编写样式代码 样式面板提供了可直接配置的样式，满足了大部分的基础样式需求。如果这些样式还是不能满足您的需求，AstroPro还提供了直接编写样式代码的方式来配置样式。 编写行内样式 等效于直接在html标签style属性里直接声明样式，权重高，用于覆盖样式。 参考登录Astr

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用例描述编写规则 建议4.1 建议描述测试目的，也可以进行额外的说明，例如用例的测试范围、测试模板等。 父主题： 测试用例编写规范

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C/C++代码编写 编码基础操作 代码编写操作 代码重构操作 父主题： C/C++

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自定义推理逻辑的推理脚本示例 首先，需要在配置文件中，定义自己的依赖包，详细示例请参见使用自定义依赖包的模型配置文件示例。然后通过如下示例代码，实现了“saved_model”格式模型的加载推理。 当前推理基础镜像使用的python的logging模块，采用的是默认的日志级别Warning，即当前只有wa

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“代码编写、代码合并、版本发布”三层缺陷防护 “代码编写、代码合并、版本发布”三层缺陷防护，兼顾效率与质量 优秀的代码质量保障实践，往往将代码检查融入到开发作业流中，在用户代码编写、代码提交时进行自动化的审计检查，并对团队每日产出的代码进行持续编程规范和质量检查。 这一活动实践要

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代码补全功能 概述 快速信息 参数信息 父主题： 代码补全

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表示检测到的车辆行驶方向 0: 从上往下行驶，看到车头 1: 从下往上行驶，看到车尾 bounding_box参数格式说明 字段 类型 说明 x Int 表示车框左上角的坐标值X。 y Int 表示车框左上角的坐标值Y。 w Int 表示车框的宽W。 h Int 表示车框的高H。 父主题：

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AS语句创建中间临时表的方式增加SQL语句的可读性。 【建议】尽量避免使用笛卡尔积和FULL JOIN。这些操作会造成结果集的急剧膨胀，同时其执行性能也很低。 【关注】NULL值的比较只能使用IS NULL或者IS NOT NULL的方式判断，其他任何形式的逻辑判断都返回NULL

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AS语句创建中间临时表的方式增加SQL语句的可读性。 【建议】尽量避免使用笛卡尔积和Full join。这些操作会造成结果集的急剧膨胀，同时其执行性能也很低。 【关注】NULL值的比较只能使用IS NULL或者IS NOT NULL的方式判断，其他任何形式的逻辑判断都返回NULL

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AS语句创建中间临时表的方式增加SQL语句的可读性。 【建议】尽量避免使用笛卡尔积和Full join。这些操作会造成结果集的急剧膨胀，同时其执行性能也很低。 【关注】NULL值的比较只能使用IS NULL或者IS NOT NULL的方式判断，其他任何形式的逻辑判断都返回NULL

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AS语句创建中间临时表的方式增加SQL语句的可读性。 【建议】尽量避免使用笛卡尔积和FULL JOIN。这些操作会造成结果集的急剧膨胀，同时其执行性能也很低。 【关注】NULL值的比较只能使用IS NULL或者IS NOT NULL的方式判断，其他任何形式的逻辑判断都返回NULL

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TABLE AS语句创建中间临时表的方式增加SQL语句的可读性。 尽量避免使用笛卡尔积和FULL JOIN。这些操作会造成结果集的急剧膨胀，同时其执行性能也会降低。 NULL值的比较只能使用IS NULL或者IS NOT NULL的方式判断，其他任何形式的逻辑判断都返回NULL。例如：

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指南》中的“选择依赖资源参数说明”。 通过API提交作业请参考《 数据湖探索 API参考》>《创建批处理作业》中“表2-请求参数说明”关于“modules”参数的说明。 完整示例代码 通过DataFrame API 访问 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险

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test_dds").show() 提交Spark作业 将写好的python代码文件上传至 DLI 中。 控制台操作请参考《 数据湖 探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《

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构建镜像时指定的变量不同了，对应的镜像层缓存就会失效。 某一层的镜像缓存失效之后，它之后的镜像层缓存都会失效。 镜像层是不可变的，如果在某一层中添加一个文件，然后在下一层中删除它，则镜像中依然会包含该文件，只是这个文件在Docker容器中不可见。 将变化频率一样的指令合并在一起，

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pyspark样例代码 开发说明 支持对接CloudTable的HBase和 MRS 的HBase。 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。

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pyspark样例代码 开发说明 支持对接CloudTable的OpenTSDB和MRS的OpenTSDB。 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置

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。 创建Spark作业完成后，在控制台单击右上角“执行”提交作业，页面显示“批处理作业提交成功”说明Spark作业提交成功，可以在Spark作业管理页面查看提交的作业的状态和日志。 创建Spark作业时选择的“所属队列”为创建跨源连接时所绑定的队列。 如果选择spark版本为2.3

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