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16）：2019年6月30日海选赛正式启动，并以知识竞赛的形式展开，大赛平台会开放数据库知识学习入口及知识竞赛答题入口，选手需要先在大赛平台上学习数据库相关知识，然后完成数据库知识竞赛答卷。海选赛期间，每人有两次答题机会，7月16日18:00答题入口关闭，平台取队伍成员中的历史最高分数作为队伍成绩进行排名，7月16日来自：百科来自：百科
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组织考试支持单选题、多选题、判断题、填空题、简答题五种题型。，如下图，是组织考试的一个整体流程，为添加角色的流程都是管理员或者教师完成。 1、试题管理 试题管理是维护当前平台的系统题库，题库包含（单选题、多选题、判断题、填空题、简答题）五种题型。 2、试卷管理 试卷管理是管理考试来自：云商店软件开发工具 软件开发工具 华为云软件开发生产线CodeArts已发布18款开发工具的升级，覆盖需求管理、研发、运维等软件生产全流程。随着结合AIGC大模型前沿技术，华为云软件开发生产线CodeArts还将陆续发布20款开发工具，紧跟时代全面拥抱软件供应链安全、智能化、先进性。来自：专题
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2、专题资源使用：在专题资源模块，学生可以通过专题目录搜索需要学习的课程，进行在线学习与专题内容测试，学习后可下载相应专题学习资料。 你可以在答题区域输入答案，点击“确认答案”. 或者点击“上传答题照片”，打开微信扫描二维码，拍照上传或者直接选择图片上传。上传成功后，点击“确认答案”即可。 定制学习计划 点击来自：云商店![]()
根据赛题要求及赛事官方发布的程序包，参赛学生在本地编译调试完成后通过赛事网站提交代码，后台通过运行代码情况确定排名；编程闯关期间，选手每天可提交5次代码，以提交代码所获的最好成绩为最终排名依据。 *请务必先报名“知识竞答”且分数达到80分，才能晋级到编程赛答题。请点击知识竞答进行报名。来自：百科![]()
造了大神级别的使用招式。 有位开发大佬用文档“在线考试”，让面试的同学在代码块中完成代码，自己在线实时看答题过程。 有刚步入大学同学，用文档制作了“高中回忆录”，记录自己忙碌、充实、热血的高中生活。 有老师在考研前，用文档整理了复习（抱佛脚）资料包，含各种文字、视频、思维导图等备考资料。来自：云商店![]()
L实例是否支持升级CPU/内存/系统盘容量/带宽/流量包规格？ L实例有哪些使用限制？ 查看更多 购买/续费/退订 购买/续费/退订 L实例计费模式是什么？ 当使用流量超出套餐的月流量包限额时，如何计费？ 如何购买L实例？ 如何续费L实例？ 如何退订L实例？ 查看更多 流量 流量 L实例中的流量包如何使用？ 如何查看L实例的流量使用情况？来自：专题![]()
华为云计算 云知识 AI开发平台ModelArts AI开发平台ModelArts 时间：2020-12-08 09:26:40 AI开发平台 ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按来自：百科![]()
华为云计算 云知识 华为AI开发框架MindSpore 华为AI开发框架MindSpore 时间：2020-12-10 15:50:21 HCIA-AI V3.0系列课程。本课程将主要讲述华为AI开发框架Mindspore。首先介绍Mindspore的结构以及设计 思路，接下来通来自：百科![]()
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系统公共题库，教师可以公用试卷，使用试卷进行重复考试，考试支持限制和不限制时间，集中考试或者在规定的时间内随来随考，学生答题可以使用单题作答的方式或者试卷作答。简答题可以设置允许学生上传附件，学生在答题过程中不允许复制粘贴试卷内容，系统会自动保存学生的答案。教师在判阅考试中，对学生的主观题进行判阅，可来自：云商店![]()
3、部署任务用于将软件包或代码部署到虚拟机或者容器。对于一些项目，例如手机APP开发，无需配置部署任务。 软件开发生产线详细操作指导请参考软件开发生产线使用流程。 软件开发生产线构成 软件开发生产线由以下几个主要服务构成： 项目管理：软件开发生产线项目管理服务为软件开发团队提供敏捷项目来自：专题![]()
华为云计算 云知识 DAYU实时数据接入增量包多少钱 DAYU实时数据接入增量包多少钱 时间：2020-12-23 09:22:13 DGC采用基础包+增量包的计费模式。基础包按包年、包月计费；增量包分为批量数据迁移和实时数据接入两类，均采用按需和套餐包的计费模式。详情以产品价格详情页：https://www来自：百科![]()
华为云计算 云知识 业界主流AI开发框架 业界主流AI开发框架 时间：2020-12-10 09:10:26 HCIA-AI V3.0系列课程。本课程将主要讲述为什么是深度学习框架、深度学习框架的优势并介绍二种深度学习 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下来会结合代码详细讲解TensorFlow来自：百科![]()
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