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- 可视化集成开发环境 内容精选 换一换
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面向有AI基础的开发者，提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能，包含数据处理，模型开发，模型训练，模型管理和部署上线流程。涉及计费项包括：模型开发环境（Notebook），模型训练（训练作业、可视化作业），部署上线（在线服务）。AI全流程开发支持公共资源池，专属资源池和EVS存储三类资源。详情以产品价格详情页：https://www来自：百科AI开发平台 强大的数据处理能力 该AI开发平台具有简单、安全和可扩展的数据集成能力，能够支持数据上传、数据预处理、特征工程、模型训练、模型评估和模型部署的AI开发全流程。 该AI开发平台具有简单、安全和可扩展的数据集成能力，能够支持数据上传、数据预处理、特征工程、模型训练、模型评估和模型部署的AI开发全流程。来自：专题
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进行转换。 DDK安装包为用户提供基于NPU的数字开发者套件。DDK可以用于构建相关工程的编译环境。不同的发布包里集成了不同NPU形态的DDK，当前版本的DDK集成了TE、DVPP、流程编排等组件的依赖库和头文件，用户可以通过makefile编译相应的工程文件。 user_nam来自：百科Studio的介绍 Data Studio的介绍 时间：2021-06-17 12:34:26 数据库 Data Studio 图形化的集成开发环境，帮助数据库开发人员快捷地进行数据库开发。 Data Studio提供了各种数据库开发调试功能： 创建和管理数据库对象（数据库，模式，表，视图，索引，函数和过程等）；来自：百科
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【Kibana镜像】Elastic组件，开源的分析和可视化平台，设计用于和Elasticsearch一起工作 【Jenkins镜像】开源持续集成框架Jenkins的工具及插件库 【Helm镜像】Kubernetes包管理器 【Grafana镜像】开源的度量分析与可视化工具 【Node-Chakrac来自：专题![]()
速、高效地进行云端编译构建。 部署：软件开发生产线部署服务提供可视化、一键式部署服务，支持部署到虚拟机或者容器，提供Tomcat、SpringBoot等模板或者自由组装编排原子步骤进行部署，支持并行部署和流水线无缝集成，实现部署环境标准化和部署过程自动化。 云测：软件开发生产线云来自：专题![]()
CloudIDE是DevCloud的云端开发环境服务，向开发者提供按需配置、快速获取的工作空间（包含编辑器和运行环境），支持完成环境配置、代码阅读、编写代码、构建、运行、调试、预览等操作，并支持对接多种代码仓库。 一键式环境获取 一键式的获取位于云端的开发环境，计算资源和存储资源按需配置，分秒间即可使用，使用完毕随时释放来自：百科![]()
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，规定了企业级集成平台应具备的集成规范体系、平台功能、平台安全性、平台可靠性、平台性能、集成场景等六大能力域。 ▲《企业级集成平台技术能力要求》评估框架 华为云ROMA Connect打造全域融合集成平台 华为云ROMA Connect是新一代iPaaS全域融合集成平台，融入了低来自：百科![]()
.js和Python等多种主流语言，也可以引入您自己的语言、开发框架和运行时环境 敏捷高效 集成Eclipse、IDEA、Maven等多种工具生态，支持线下开发环境和线上云环境的无缝集成 企业级 华为核心业务Cloud Native转型基础支撑平台，满足严苛的性能、可用性和安全合规要求来自：百科![]()
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索、调试、代码示例生成功能。同时，集成开发环境CloudIDE，可完成代码的构建、调试、运行。本章节介绍如何使用API Explorer调试API。 API Explorer在线调试工具提供API的检索、调试、代码示例生成功能。同时，集成开发环境CloudIDE，可完成代码的构建、调试、运行。本章节介绍如何使用API来自：专题![]()
差分合并算法，对 RAM 资源要求更少，满足海量低资源终端的升级诉求 LiteOS Studio LiteOS Studio是LiteOS集成开发环境，一站式开发工具，支持C、C++、汇编等语言，让您快速，高效的进行物联网开发 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。来自：百科![]()
Workbench是一款GUI工具，可以使用它设计和创建新的数据库图示，建立数据库文档，以及进行复杂的MySQL 迁移。 MySQL Workbench是可视化数据库设计、管理的工具，它同时有开源和商业化的两个版本。该软件支持Windows和Linux系统。MySQL Workbench能为数据库来自：百科![]()
能模式和故障诊断模式，默认设置为普通模式。 了解更多 收起 展开 模型训练可视化 收起 展开 ModelArts支持在新版开发环境中开启TensorBoard和MindInsight可视化工具。在开发环境中通过小数据集训练调试算法，主要目的是验证算法收敛性、检查是否有训练过程中的问题，方便用户调测。来自：专题![]()
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