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企业主机安全2024年3月新版本上线 本期云图说同步发布平台：微信、微博、知乎、今日头条、CSDN、51CTO、华为云开发者论坛、博客园、稀土掘金、OSCHINA、InfoQ。 父主题： 版本更新
change change 值改变时触发 (value, data, field) addItemFunc addAssembleType 单击新增时触发 (vm) itemDelCallBack delAssembleType 单击删除时触发 (value) 配置示例 配置后效果，如图1
概要 本章节主要讲解如何在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。
GLOBAL_OPERATOR_HISTORY GLOBAL_OPERATOR_HISTORY系统视图显示的是当前用户在所有CN节点上执行作业结束后的算子的相关记录，如表1所示。
RETURN 语法 返回语句的语法请参见图1。 图1 return_clause::= 对以上语法的解释如下： 用于将存储过程或函数返回结果赋值给调用者。 示例 请参见调用语句的示例。 父主题： 返回语句
RETURN 语法 返回语句的语法请参见图1。 图1 return_clause::= 对以上语法的解释如下： 用于将控制从存储过程或函数返回给调用者。 示例 请参见调用语句的示例。 父主题： 返回语句
在中间画布上，单击页面的空白处，可在右侧配置栏中对页面进行设置，比如设置背景颜色、页面分辨率、或设置背景图片。 图1 新增页面 编辑页面 在页面列表中，单击页面对应的编辑图标，更新页面标题。在右侧配置栏中，重新配置页面背景、调整页面分辨率等。
图8 待受理6 已受理 所有的事件中已受理的事件会在已受理中显示，如下图： 图9 已受理1 该模块中的事件工单记录可进行查看，单击工单记录后的查看按钮，进入工单详情页面，如下图： 图10 已受理2 受理人员可以在工单详情页面的右侧“工单流转”中查看工单的处理过程及当前所处的状态。
分拨工单池与事件分拨 分拨工单池 到分拨步骤的工单如果开启了分拨规则，都会先到分拨工单池，可对列表数据进行导出，查看等操作，如下图： 图1 分拨工单池 事件分拨 受理员受理后送分拨的工单会在统一分拨-事件分拨中显示，派遣员可以对工单进行分拨派发，如下图： 图2 事件分拨 待分拨 受理员已经受理送分拨
该解决方案部署架构如下图所示： 图1 方案架构 该解决方案会部署如下资源： 创建两个对象存储服务 OBS桶，一个用于存放用户上传的收/寄件信息图片、电子面单图片，当用户上传后，自动通知函数工作流进行处理，并将结果以JSON文件格式返回至另一个OBS桶中。
文件夹中的图片会被大屏根据其命名依次播放，以此组成动画。建议图片序列的命名从**001开始,例如picture001.jpg、picture002.jpg，依次命名。 2、两段图片的总大小不能超过20M，第1段的图片不能超过200张，第2段的图片不能超过60张。
图2 工位自检 图3 自检结果录入 作业指导书 该工位主要展示工序【M002-装挡片和叶片】的相关作业指导书，具体操作步骤如下图所示。
”如图15： 图15 资源栈资源部署成功 此时，进入资源栈详情中的“执行计划”页面，执行计划的状态为“已执行部署”，如图16： 图16 执行计划已执行部署 此时，单击导航栏中的“事件”，可以看到资源栈资源已经部署成功，如图17： 图17 资源已经部署成功 您可以去对应的云服务中查看
全链路拓扑图中，每个圆圈代表一个服务，圆圈上每个分区代表一个实例，每个箭头代表一个调用关系。APM支持跨应用调用，即拓扑图可展示不同应用的服务间调用关系，可在圆圈上单击右键，再单击“查看应用”跳转到关联的应用拓扑界面。 圆圈上的不同颜色代表该实例的健康程度。
解决方案简介 NetEco提供边缘数据中心管理解决方案，通过GIS地图定位、设备环境监控、视频查看、告警推送等功能，提高客户远程运维的效率，降低运维成本。 极简架构：免网管服务器，接入设备+云端统一控制器，极简的架构让运维更轻松。
算子从API上线、开发、到发布的整个流程如图1所示，本节主要介绍如何使用DWR发布已开发好的算子到算子市场。 算子开发完成后，您可以参考抽帧截图（自定义算子）来验证算子。 图1 算子发布流程 约束与限制 当前发布算子功能仅支持IAM主账号。
图2 部署服务 父主题： 多模板分类工作流
图1 刹车盘识别工作流流程 表1 刹车盘识别工作流说明 流程 说明 详细指导 准备数据 在使用刹车盘识别工作流开发应用之前，您需要提前准备用于模型训练的数据，上传至OBS中。
图1 通用实体抽取流程 表1 通用实体抽取流程说明 流程 说明 详细指导 准备数据 在使用通用实体抽取工作流开发应用之前，您需要提前准备用于模型训练的数据，上传至OBS中。
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