如何在方舟编译器上建SDK为8的本地单机模拟器

请问TE20有个接口是获取主流视频源的，这是获取视频流的接口吗经过测试返回的数据是空，技术客服说是TE20不支持获取视频流。那这个接口的意义是什么

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Bilibili视频链接:https://www.bilibili.com/video/BV1zD4y187Pg/?vd_source=3c13d92bfc824135ee1784f59673e7d4一、 MindStudio 介绍与安装相关课程：昇腾全流程开发工具链（MindStudio）在线课程，提供了系统的、全面的MindStudio使用，可为初学者、一线工程师、经验丰富的开发者提供参考和帮助。本课程主要介绍MindStudio在昇腾AI开发中的使用，作为昇腾AI全栈中的全流程开发工具链，提供覆盖训练模型、推理应用和自定义算子开发三个场景下端到端工具，极大地提高开发效率。1、 MindStudio介绍MindStudio 提供您在AI开发所需的一站式开发环境，支持模型开发、算子开发以及应用开发三个主流程中的开发任务。依靠模型可视化、算力测试、IDE本地仿真调试等功能，MindStudio能够帮助您在一个工具上就能高效便捷地完成AI应用开发。MindStudio采用了插件化扩展机制，开发者可以通过开发插件来扩展已有功能。1.功能介绍●针对安装与部署，MindStudio提供多种部署方式，支持多种主流操作系统，为开发者提供最大便利。 ●针对网络模型的开发，MindStudio支持TensorFlow、PyTorch、MindSpore框架的模型训练，支持多种主流框架的模型转换。集成了训练可视化、脚本转换、模型转换、精度比对等工具，提升了网络模型移植、分析和优化的效率。 ●针对算子开发，MindStudio提供包含UT测试、ST测试、TIK 算子调试等的全套算子开发流程。支持 TensorFlow、PyTorch、MindSpore 等多种主流框架的TBE和AICPU自定义算子开发。 ●针对应用开发，MindStudio 集成了Profiling性能调优、编译器、MindX SDK的应用开发、可视化pipeline业务流编排等工具，为开发者提供了图形化的集成开发环境，通过 MindStudio能够进行工程管理、编译、调试、性能分析等全流程开发，能够很大程度提高开发效率。2.功能框架MindStudio功能框架如图1所示，目前含有的工具链包括：模型转换工具、模型训练工具、自定义算子开发工具、应用开发工具、工程管理工具、编译工具、流程编排工具、精度比对工具、日志管理工具、性能分析工具、设备管理工具等多种工具。图1工具链功能架构3.工具功能MindStudio工具中的主要几个功能特性如下：工程管理：为开发人员提供创建工程、打开工程、关闭工程、删除工程、新增工程文件目录和属性设置等功能。SSH管理：为开发人员提供新增SSH连接、删除SSH连接、修改SSH连接、加密SSH密码和修改SSH密码保存方式等功能。应用开发：针对业务流程开发人员，MindStudio工具提供基于AscendCL（Ascend Computing Language）和集成 MindX SDK 的应用开发编程方式，编程后的编译、运行、结果显示等一站式服务让流程开发更加智能化，可以让开发者快速上手。 自定义算子开发：提供了基于TBE和AICPU的算子编程开发的集成开发环境，让不同平台下的算子移植更加便捷，适配昇腾AI处理器的速度更快。 离线模型转换：训练好的第三方网络模型可以直接通过离线模型工具导入并转换成离线模型，并可一键式自动生成模型接口，方便开发者基于模型接口进行编程，同时也提供了离线模型的可视化功能。 日志管理：MindStudio为昇腾AI处理器提供了覆盖全系统的日志收集与日志分析解决方案，提升运行时算法问题的定位效率。提供了统一形式的跨平台日志可视化分析能力及运行时诊断能力，提升日志分析系统的易用性。 性能分析：MindStudio以图形界面呈现方式，实现针对主机和设备上多节点、多模块异构体系的高效、易用、可灵活扩展的系统化性能分析，以及针对昇腾AI处理器的性能和功耗的同步分析，满足算法优化对系统性能分析的需求。 设备管理：MindStudio提供设备管理工具，实现对连接到主机上的设备的管理功能。 精度比对：可以用来比对自有模型算子的运算结果与Caffe、TensorFlow、ONNX标准算子的运 算结果，以便用来确认神经网络运算误差发生的原因。 开发工具包的安装与管理：为开发者提供基于昇腾 AI处理器的相关算法开发套件包 Ascend-canntoolkit，旨在帮助开发者进行快速、高效的人工智能算法开发。开发者可以将开发套件包安装到MindStudio上，使用MindStudio进行快速开发。Ascend-cann-toolkit包含了基于昇腾AI处理器开发依赖的头文件和库文件、编译工具链、调优工具等。2、 MindStudio安装MindStudio安装：安装指南-5.0.RC1-MindStudio，昇腾社区 (hiascend.com)提供MindStudio环境搭建指导视频全流程讲解、实操演示助您轻松完成环境搭建。1. 场景介绍●纯开发场景（分部署形态）：在非昇腾AI设备上安装MindStudio和Ascend-cann-toolkit开发套件包。可作为开发环境仅能用于代码开发、编译等不依赖于昇腾设备的开发活动（例如ATC模型转换、算子和推理应用程序的纯代码开发）。如果想运行应用程序或进行模型训练等，需要通过MindStudio远程连接功能连接已部署好运行环境所需软件包的昇腾AI设备。 ●开发运行场景（共部署形态）：在昇腾AI设备上安装MindStudio、Ascend-cann-toolkit 开发套件包、npu-firmware安装包、npu-driver安装包和AI框架（进行模型训练时需要安装）。作为开发环境，开发人员可以进行普通的工程管理、代码编写、编译、模型转换等功能。同时可以作为运行环境，运行应用程序或进行模型训练。2. 软件包介绍˜MindStudio：提供图形化开发界面，支持应用开发、调试和模型转换功能，同时还支持网络移植、优化和分析等功能。 ˜Ascend-cann-toolkit：开发套件包。为开发者提供基于昇腾AI处理器的相关算法开发工具包，旨在帮助开发者进行快速、高效的模型、算子和应用的开发。开发套件包只能安装在Linux服务器上，开发者可以在安装开发套件包后，使用MindStudio开发工具进行快速开发。二、MindX SDK介绍与安装1、MindX SDK介绍MindX SDK提供昇腾AI处理器加速的各类AI软件开发套件(SDK)，提供极简易用的 API，加速AI应用的开发。 应用开发旨在使用华为提供的SDK和应用案例快速开发并部署人工智能应用，是基于现有模型、使用pyACL提供的Python语言API库开发深度神经网络应用，用于实现目标识别、图像分类等功能。通过MindStudio实现SDK应用开发分为基础开发与深入开发，通常情况下用户关注基础开发即可，基础开发主要包含如何通过现有的插件构建业务流并实现业务数据对接，采用模块化的设计理念，将业务流程中的各个功能单元封装成独立的插件，通过插件的串接快速构建推理业务。mxManufacture & mxVision关键特性：●配置文件快速构建AI推理业务。 ●插件化开发模式，将整个推理流程“插件化”，每个插件提供一种功能，通过组装不同的插件，灵活适配推理业务流程。 ●提供丰富的插件库，用户可根据业务需求组合JPEG解码、抠图、缩放、模型推理、数据序列化等插件。 ●基于Ascend Computing Language(ACL)，提供常用功能的高级API，如模型推理、解码、预处理等，简化Ascend芯片应用开发。 ●支持自定义插件开发，用户可快速地将自己的业务逻辑封装成插件，打造自己的应用插件。2、MindX SDK 安装步骤1 Windows场景下基于MindStudio的SDK应用开发，请先确保远端环境上 MindX SDK软件包已安装完成，安装方式参见MindX SDK 2.0.4 mxManufacture用户指南和MindX SDK 2.0.4 mxVision用户指南的“使用命令行方式开发”>“安装 MindX SDK 开发套件”章节。步骤2 在Windows本地进入工程创建页面，工具栏点击 File > Settings > Appearance & Behavior > System Settings > MindX SDK 进入MindX SDK管理界面。界面中MindX SDK Location为软件包的默认安装路径，默认安装路径为 “C:\Users\用户名\Ascend\mindx_sdk”。 单击 Install SDK 进入 Installation settings 界面，如图2。图2 Installation settings 界面如图3所示，为MindX SDK的安装界面，各参数选择如下：Remote Connection：远程连接的用户及IP。 Remote CANN location：远端环境上CANN开发套件包的路径，需配置到版本号一级。Remote SDK location：远端环境上SDK的路径，请配置到版本号一级。IDE将同步该层级下的include、opensource、python、samples文件夹到本地Windows环境，层级选择错误将导致安装失败。 Local SDK location：同步远端环境上SDK文件夹到本地的路径。默认安装路径为“C:\Users\用户名\Ascend\mindx_sdk”。图3 MindX SDK 的安装界面步骤3 单击OK结束，返回SDK管理界面，可查看安装后的SDK的信息，可单击OK结束安装流程。三、基于CTC算法的语音热词唤醒模型介绍随着嵌入式设备、移动设备的快速发展，部署在嵌入式、移动设备的程序越来越多。语音处理应用已在机器人、汽车电子、ATM机等嵌入式、移动设备得到广泛应用。程序、系统在移动设备上运行，必须具有较小的内存占用和较低的计算能力。关键字检测KWS( Keyword Spotting ) 使用深度神经网络DNN训练音频，基于训练的模型对关键字唤醒、推理。基于CTC算法的语音热词唤醒模型基于TensorFlow框架。KWS模型每25ms计算40维log-mel特征，帧移位为10ms。每一帧左重复23帧，向右重复8帧，并将其输入DNN。四、运行基于CTC算法的语音热词唤醒模型步骤1、打开基于CTC算法的语音热词唤醒模型●基于CTC算法的语音热词唤醒模型代码连接：cid:link_5 ●通过SecoClient连接VPN，以确保MindStudio能够连接远程服务器。●双击MindStudio点击右上角Open按钮，选择事先准备好的KWS模型，点击Ok即可进入工程。如图4所示。图4 导入KeywordCTC项目●进入工程后显示如图5界面图5 项目打开界面●单击菜单栏 Ascend > Convert To Ascend Project，如图6所示。图6 工程转换界面●弹出如图7窗口。图7 转换晟腾功能配置对窗口参数介绍如下，用户请根据实际场景选择。Project Type：可选择三种工程类型，分别为Ascend Operator、Ascend Training和Ascend App。确定了Project Type后，再选择项目类型对应的Framework，Framework可选择框架如表1所示。Project TypeFrameworkAscend OperatorMindSporePyTorchTensorFlowONNXAscend TrainingMindSporePyTorchTensorFlowAscend AppAscend ACL AppAscend Python ACL AppAscend MindX SDK App表1 FrameWork可选框架Project Desc：项目描述。单击OK，工程目录以树状呈现。此时成功创建带有.project文件的昇腾工程如图8，请以实际创建结果为准。图8 转换晟腾功能成功界面2、 基于CTC算法的语音热词唤醒模型训练●在项目Project区的KeywordCTC项目目录树找到kws_train_2.py文件，双击打开，如图9所示。kws_train_2.py文件是基于CTC算法的语音热词唤醒模型的训练文件。图9打开kws_train2.py界面●Kws_train2中主要代码介绍：图10 主要代码介绍1图11 主要代码介绍2●在工具栏选择Run>Edit Configurations...进入运行配置界面。配置Deployment,点击Run,将代码同步到远程服务器如图12。图12 Deployment配置●在工具栏选择Tools>Start SSH session…如图13。图13 选择Strat SHH session●选择终端连接的服务器图14 选择服务器连接●远程终端开启后，在MindStudio底部状态栏目的Remote Terminal图标由之前的灰色变为蓝色，并展示欢迎界面如图15。图15 连接成功界面●输入 cd MindStudio-WorkSpace/KeywordCTC进入同步到服务器的代码，输入ll命令展示内容如图16。图16 服务器上的代码目录展示●输入python kws_train_2.py 命令进行模型训练如图17、图18。图17 开始训练图18 训练过程●kws_train_2.py文件开启模型训练结束如图19。图19 训练结束●训练结束后在在result_CTC_2下生成model_weights.h5文件如图20。图20 生成model_weights.h53、 基于CTC算法的语音热词唤醒模型转换●通过pip install 命令安装onnx和tf2onnx如图21、图22。图21 安装onnx图22 安装tf2onnx●输入python keras2onnx.py命令将model_weights.h5模型转换成pb模型如图23。图23 keras2onnx.py开始执行●模型转换成功在tmp_model下可以看到saved_model.pb模型如图24。图24 pb模型生成成功●输入python -m tf2onnx.convert --saved-model tmp_model --output model1.onnx --opset 11命令将pb模型转换为onnx模型如图25、图26。图25 pb模型开始转onnx模型图26 pb模型转onnx模型过程●模型转换成功输入ll命令查看，可以看到model.onnx模型如图27。图27 生成model1.onnx输入命令：Exportinstall_path=/usr/local/Ascend/ascend toolkit/latestexportPATH=/usr/local/python3.7.5/bin:${install_path}/atc/ccec_compiler/bin:${install_path}/atc/bin:$PATHexportPYTHONPATH=${install_path}/atc/python/site-packages:$PYTHONPATHexportLD_LIBRARY_PATH=${install_path}/atc/lib64:${install_path}/acllib/lib64:$LD_LIBRARY_PATHexportASCEND_OPP_PATH=${install_path}/oppexportASCEND_AICPU_PATH=/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/设置模型转换环境。●借助ACT工具将onnx模型转换为om模型。atc --framework=5 --model=model1.onnx --output=modelctc1 --input_format=ND --input_shape="input:1,958,13" --log=debug --soc_version=Ascend310输入这行命令，模型转换如图28。图28 onnx模型开始转换om模型图29 om模型转换成功生成modelctc1.om文件4、基于CTC算法的语音热词唤醒模型评估模型训练完成后，运行性能评估文件评估模型性能，判断模型是否正常以及达到训练精度。kws_evaluate.py文件是基于CTC算法的语音热词唤醒模型的模型性能评估文件。●kws_evaluate.py主要代码介绍如下图30、图31。图30 kws_evaluate.py代码介绍1图31 kws_evaluate.py代码介绍2●输入python kws_evaluate.py命令进行模型性能评估如图32、图33。图32 kws_evaluate.py开始运行图33 kws_evaluate.py运行过程●运行结束后在result_CTC_2下面生成performance.txt文件，输入more performance.txt命令查看结果如图34。图34 performance.txt内容●performanc.txt文件里给出性能评价数据，包括keywords、TP、FN、FP 等其中TP，TN，FP，FN的理解定义为：第一个字母T/F代表预测的结果是否和实际情况相符，即如果真实情况为正样本（P），预测为正样本（P），则为T；如果真实情况为负样本（N），预测为负样本（N），则为T；如果真实情况为P，预测为N，则为F；如果真实情况为N预测为P，则为F。第二个字母P/N代表预测结果的正负：如果预测为正样本，则为P；如果预测为负样本，则为N。TP：true positive，被判定为正样本，事实上也是正样本；TN：true negative，被判定为负样本，事实上也是负样本；FP：false positive，被判定为正样本，但事实上是负样本；FN：false negative，被判定为负样本，但事实上是正样本；5、基于CTC算法的语音热词唤醒预测●kws_predict.py主要代码介绍如下图35。图35 kws_predict.py主要代码介绍●kws_predict.py运用训练模型对指定的音频文件进行预测。●输入python kws_predict.py命令运行kws_predict.py文件如图36、图37。图36 kws_predict.py文件开始运行图37 kws_predict.py文件运行过程●基于CTC算法的语音热词唤醒预测结果，如图38、图39所示。图38是从音频文件预测“北京”热词的结果；图39是从含噪音的音频文件预测“北京”热词的结果。图38 推理结果1图39 推理结果2五、推广MindStudio提供图形化开发界面，支持应用开发、调试和模型转换功能，同时还支持网络移植、优化和分析等功能，功能强大。文档以图文说明用MindStudio IDE分析基于CTC算法的语音热词唤醒的训练、精度评估、推理的过程。六、从昇腾社区获取更多帮助开发者在使用 MindStudio 或进行算子开发过程中遇到任何问题，都可以来昇腾社区获得更多的帮助。昇腾官网：昇腾社区-官网丨昇腾万里 让智能无所不及 (hiascend.com)昇腾社区：昇腾众智计划-昇腾社区 (hiascend.com)昇腾论坛：昇腾论坛 (hiascend.com)

MindStudio是一套基于华为昇腾AI处理器开发的AI全栈开发平台，包括基于芯片的算子开发、以及自定义算子开发，同时还包括网络层的网络移植、优化和分析，另外在业务引擎层提供了一套可视化的AI引擎拖拽式编程服务，极大的降低了AI引擎的开发门槛，全平台通过Web的方式向开发者提供以下4项服务功能。针对安装与部署，MindStudio提供多种部署方式，支持多种主流操作系统，为开发者提供最大便利。针对算子开发，MindStudio提供包含UT测试、ST测试、TIK算子调试等的全套算子开发流程。支持TensorFlow、PyTorch、MindSpore等多种主流框架的TBE和AI CPU自定义算子开发。针对网络模型的开发，MindStudio支持TensorFlow、Pytorch、MindSpore框架的模型训练，支持多种主流框架的模型转换。集成了训练可视化、脚本转换、模型转换、精度比对等工具，提升了网络模型移植、分析和优化的效率。针对应用开发，MindStudio集成了Profiling性能调优、编译器、MindX SDK的应用开发、可视化pipeline业务流编排等工具，为开发者提供了图形化的集成开发环境，通过MindStudio能够进行工程管理、编译、调试、性能分析等全流程开发，能够很大程度提高开发效率。详细入门教程可以登录后通过附件下载 ↓↓↓ 

CloudLink Kit 测试时 webSocket连接不成功，出现url is invalid问题

活动摘要12月7日，华为云HCSD校园沙龙活动暨开发者认证颁奖仪式在浙江金融职业学院顺利举行。本次活动由华为杭州新工业赋能中心与浙江金融职业学院联合举办，携华为云技术专家走进浙江金融职业学院，赋能高校开发者华为云认证体系课程。学校副校长郭福春出席本次活动并授予华为相关负责人行业企业特聘专业带头人，搭建师资建设、资源共享等产学研协同创新平台，助力高素质技能型人才培养。本次活动历经1个月，浙江金融职业学院百余名学生参与华为云开发者课程培训并通过认证考试。本次活动打造了校企合作新模式，加快了产教融合落地进程，为浙江数字经济发展培养输送技术技能型人才。活动回顾活动伊始，学校副校长郭福春致辞中表示华为作为我国民营高科技企业，在引领产业发展和人才培养方面均提供了很好的资源与平台，本次活动与华为合作，对于促进浙江金融职业学院信息技术专业群建设，深化课程体系改革，提升人才培养和技术培训都具有意义重大，希望通过本次活动，进一步助力培养适应数智化时代具有创新精神的高素质技术技能型人才，为学生在未来学习及职场中提升核心竞争力。浙江金融职业学院副校长 郭福春华为杭州新工业赋能中心基地经理祁麟在致辞中表示，华为公司将继续紧密携手浙江金融职业学院，在人才培养、科学研究、创新创业等方面，形成体系化及常态化的校企合作，全力配合浙江金融职业学院为同学们创造更佳的教学环境和培养条件，为信息技术专业群建设培养卓越软件人才。华为杭州新工业赋能中心基地经理 祁 麟为推动建立长久发展的产教融合创新合作模式，搭建师资共建、资源共享平台，浙江金融职业学院信息技术学院院长陶再平为华为相关负责人颁发云计算技术应用专业行业企业特聘专业带头人证书，正式开启深度校企合作、协同育人的新篇章。云计算技术应用专业行业企业特聘专业带头人证书颁发会上，浙江金融职业学院合作发展处副处长张小敏与华为杭州新工业赋能中心基地经理祁麟为获得认证学生颁发证书，优秀学生代表还进行了现场发言。华为云开发者认证证书颁发人工智能专业 金炜蘅 “感谢学校与华为老师们为我们组织相关的培训和考证，帮助我们不断提高专业技能的同时，提升就业竞争力。”云计算专业 施仲伟 “在这次理论与实操的培训中，加深了对云计算与华为云的理解，以后在专业领域会不断充实自己，努力变更优秀。”小结本次沙龙活动促进了校企合作实质性、深层次开展。未来华为杭州新工业赋能中心将继续紧密携手浙江金融职业学院，在专业建设、人才培养、实训建设等方面紧密合作，持续孵化人才生态圈，助力学校双高校建设，为浙江数字经济发展培养输送创新性、应用型人才。

华为云推出【HCSD校园沙龙】（Huawei Cloud Student Developers）活动，旨在携技术专家走进校园，与高校开发者共话行业技术、勇攀技术高峰，共建高校生态，助力院校领军型人才培养。11⽉29⽇下午，华为云【HCSD校园沙龙】走进南昌大学。本次活动由华为技术有限公司主办，华为云开发者联盟产品部、华为(江西)VR/AR软件中心、华为（江西）智能网联汽车产业创新中心承办，南昌大学软件学院协办。活动现场以“云”为梯，助力产教融合活动伊始，南昌大学教务处副处长肖教燎开场致辞，肖副处长表示华为作为我国民营高科技企业，在引领产业发展和人才培养方面均提供了很好的资源与平台，与华为合作，对于促进南昌大学“新工科”专业建设和深化课程体系改革都具有意义重大。希望同学们好好利用本次机会，积极参与活动。南昌大学教务处副处长 肖教燎南昌大学软件学院饶泓院长介绍南昌大学软件学院多年来积极探索“科教协同、产教融合”高质量软件人才的培养模式；华为与南昌大学及软件学院一直以来保持着紧密的合作，包括共同打造“智能基座”产教融合协同育人基地，携手共建计算机、软件工程、软件开发等相关学科的人才培养、学术研究、创新科研。饶院长表示，通过本次HCSD校园沙龙活动，希望同学们对华为云及人工智能领域应用将会有更深刻的了解，对于如何成为一名优秀的开发者能够有更明确的方向和目标。南昌大学软件学院院长 饶泓深化人才培养，华为与高校携手并进“在全球数字经济转型背景下，推进自主创新、产业升级，人才是关键；相信在未来，高校人才会是数字产业的主力军。”华为云江西区域副总经理江圣智如是说，华为公司将继续紧密携手南昌大学，从人才培养、科学研究、到创新创业，形成体系化及常态化的校企合作，全力配合南昌大学为同学们创造更佳的教学环境和培养条件，为新工科建设培养卓越软件人才。华为云江西区域副总经理 江圣智在线上，华为开发者创新中心运营总监陈银豪从产业发展与人才培养双向驱动的角度出发，展开《华为开放能力助力新时代人才培养》的主旨演讲。在演讲中，陈银豪向介绍华为开放能力，并分享华为开发者创新应用中心的运营模式等相关内容。其中，重点提到华为云人才培养战略，将多维度互动体验式教学，助力院校培养高水平创新创业型人才。华为专家现场答疑面向高校学生、个人开发者、企业开发及运维人员，华为云推出AI入门级开发者认证（HCCDA-AI），帮助开发者掌握AI基础理论及基于华为云EI服务的AI应用开发能力，培养具备基本开发实践能力。在现场，华为云江西区域副总经理江圣智与南昌大学软件学院院长饶泓为南昌大学软件学院学子陈怀元，石添颁发HCCDA认证证书。HCCDA华为云开发者认证证书颁发仪式AI实操升级，专家频频支招以云和AI为核心的全场景智慧时代正在加速到来，各行各业将通过新技术进行数字化转型，打造面向未来的核心竞争力。高校开发者如何抓住时代机遇学好AI呢？华为云EI开发者生态工程师岩风在线上对人工智能定位、人工智能技术发展历程、人工智能入门难点及AI工程师面临的问题和挑战、华为云一站式AI开发管理平台ModelArts、AI Gallery社区、华为云开发者认证简介和华为云开发者认证权益等方面问题，进行了深入浅出的讲解。还带领学生体验了华为云开发者认证中的热门实验及<图像动漫化>,学习了解如何使用OCR服务进行商品识别和如何将图像变成动漫效果，既提升了同学们的运用能力，也带领同学们通过实践体验开发乐趣，增强同学们考取华为云开发者认证的信心。现场同学提问活动现场，同学们踊跃参与，氛围十分活跃，不少同学抓住机会与专家进行互动问答，切磋交流。转眼活动进入尾声，还为同学们开放了华为云开发者认证考试券名额，旨在通过开发者认证体系，帮助同学们学习并考取认证，真正在云上作业，懂开发会开发，进而助力数字产业人才生态发展。实操实验一直以来，华为云积极与高校以及产教融合机构紧密合作，持续孵化江西开发者人才生态圈。未来，华为云将继续扎根江西省，加速全栈创新，为开发者带来实际技术提供支持，华为云也将基于华为云生态体系，面向江西各大高校构筑开发者生态，输出华为云技术能力，为校园开发者提供丰富的开发工具，搭建学习、交流、分享、实践的平台。

小助手 元旦还会上新啥么？ 我想要电饭煲！豆豆够9w了  想要！

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Q1：瀑布型研发团队怎么转型DevOps？A：首先，目前瀑布型研发模式、DevOps研发模式在业界是并存的，DevOps模式一般适合敏捷业务场景，需要更快更频的交付。因此要评估一下自己的软件研发是否需要转向DevOps模式。其次，提升软件交付能力主要从人员与组织、工程方法、最佳实践、工具平台、生态等方面去开展相关的工作。研发团队一定要掌握相关的方法、实践以及工具，才能更好地进行转型。Q2：企业中的普通开发人员怎么去推行DevOps落地？A：DevOps研发模式落地对于一个企业或者团队实际上是一个变革，建议公司或者至少部门管理者要大力支持。当然DevOps有一些实践（例如CI、CD等）还是可以在开发中进行推行落地的。Q3：对于DevOps的初学者 有什么好的建议？A：回归到提升软件交付能力主要从人员与组织、工程方法、最佳实践、工具平台、生态等方面着手。对于初学者，首先可以广泛阅读DevOps相关书籍（例如《DevOps实践指南》等），然后可以通过一个demo应用按照软件开发过程去使用DevOps平台（例如华为云DevCloud等），这些平台应该也会提供一定的学习材料。知行合一，一定要动手实践。Q4：敏捷开发和传统开发相比有什么不同？A：传统瀑布型开发一般是确定了需求与投资后，按照需求分析-开发-测试-部署-发布这样的阶段去开展的，各个阶段要有明确质量标准与检查点，按序执行，开展周期根据工作量来确定，理想情况下，发布意味着研发结束；敏捷开发一般是明确投入，需求大致准确，然后按照固定迭代（例如每2周）来确认优先交付哪些需求并进行开发交付，直至产品实现商业目标。Q5：实现持续有效规划应该先从哪个层面去入手呢？A：一般来讲，持续规划分2个层面，第一，产品商业计划书的开发、决策和持续的周期性审视过程。商业计划书主要阐述产品/解决方案定位、目标市场、竞争格局、路标、经营目标、业务策略等，可以年初制定，按季度评审，年末回顾。第二，需求层面持续开展的收集、分析、评审和优先级排序过程。持续进行产品Backlog和迭代Backlog的规划。Q6：敏捷和SDLC 有何不同？A：简单来讲，SDLC是软件开发生命周期管理，从理论上讲清楚了软件开发有哪些阶段。敏捷可以认为是面对商业敏捷时，进行软件开发的一种优秀方法与实践。Q7：公司在推进DevOps落地中如何快速打破壁垒，营造团队氛围，能够确定 “他们做什么” 和 “他们应该做什么以及为什么”A：DevOps落地是个系统工程，首先正如DevOps的CAMLS理念中指出的，文化Culture很重要，管理者有责任去塑造合作的意识与分为。其次DevOps落地并不是不需要体系流程了，公司需要建立适合自己的DevOps管理体系与流程，对于角色的职责还是要进行说明的，当然这并不是固定不变的。例如软件开发工程师在一定的条件下是可以开展测试、部署、甚至运维工作的。Q8：项目管理模式Scrum与Kanban的各自特点是什么？ A：Scrum和Kanban是目前较为流行的敏捷项目管理框架。简单来讲，Scrum在固定迭代Sprint来进行选好需求进行开发测试并发布版本，Kanban核心是一个可视化的工作流，工作任务持续在这个工作流上进行流动。详细的分析可以看两种框架的对比。当然业界也有提出了ScrumBan的敏捷项目管理框架。Q9：devops的适用范围是？ A：DevOps研发模式更适合TTM时间更多、发布周期更频繁、自运营的系统中。DevOps的相关实践（例如CI/CD)实际上在瀑布研发模型中也是可以适用的。Q10：敏捷开发相比于传统的瀑布开发模型，有什么优势？ A：目前瀑布型研发模式、DevOps研发模式在业界是并存的，DevOps模式一般适合敏捷业务场景，需要更快更频的交付。在各自适合场景下，两种模式各有优势。Q11：DevOps是否适用于小团队，作为个人开发者应该如何提升DevOps能力？ A：DevOps适合于各种规模的团队。回归到提升软件交付能力主要从人员与组织、工程方法、最佳实践、工具平台、生态等方面着手。对于个人开发者，首先可以广泛阅读DevOps相关书籍（例如《DevOps实践指南》等），然后可以通过一个demo应用按照软件开发过程去使用DevOps平台（例如华为云DevCloud等），这些平台应该也会提供一定的学习材料。知行合一，一定要动手实践。Q12：在DevCloud实践体验的时候，自动化编译部署那块一直无法通过，找不到相关的java包，希望能够跟进课程同步跟新A：如果在实践的过程中有问题，可以使用华为云工单系统，通过提工单的方式向华为云进行问题反馈，工程师会第一时间解答您的问题。在线提单：cid:link_0Q13：K8S 和 云原生有什么关系？ A：云原生是包括微服务、DevOps、容器化、持续交付等理念和方法，K8s只是一个集群管理的工具。Q14：SRE和DevOps有什么区别和联系？ A：DevOps通常由两种角色去发起，Dev和Ops，即开发和运维。SRE是Google首先提出的一个概念，Site Reliability Engineer（网站可靠性工程师），从Google运维体系出来的一个角色。SRE工程师会通过自动化工具帮助开发人员，以运维的角度去参与研发并提供一些支持，包括开发自动化部署及运维相关的工具，通过这些工具和流程使能开发人员。两者比较而言，DevOps概念和范围相对更大一些，SRE则聚焦在开发与运维层面。Q15：想要快速考取HCIP-Cloud Service DevOps Engineer的话，有什么建议？A：建议先看看考试大纲，熟悉要考哪些知识点，根据对应的知识点去逐步学习，华为云官网也有相应的免费培训课程可以进行学习，完成理论知识学习后结合实验手册在线实操，巩固知识点，还可以在线参加模拟测试，来进行不断地实践练习。详情参考：cid:link_1Q16：DevCloud 流水线怎么自动部署CCI集群？ A：目前DevCloud支持CCE集群，暂不支持部署CCI集群。Q17：Docker与虚拟机有什么不一样？A：从下图可以比较清楚的看到Docker和虚拟机的异同。左边的VM是虚拟机使用，Container是容器使用，也就是我们说的Docker。两边都有server端和Host OS（虚拟机上的系统）。我们知道每个APP上都有Bin/libs，在Docker容器技术环境下，相同的APP可以共用同一个Bin/libs，大大节省了所占的资源空间。Q18：K8s和Docker在应用上有什么区别？ A：Docker是一种容器技术，在实践中可以直接使用Docker进行镜像构建等操作；K8s是进行集群管理的技术手段，华为云DevCloud的帮助中心有一个凤凰商城的实践案例，和HCIP考试中的实验一样，只是多了CI/CD的环节，在这个环节中就使用了K8s。Q19：影响地图主要应用于哪个环节？ A：从HE2EDevOps实施框架图可以看到，在端到端的DevOps实践中，影响地图通常用于需求规划或业务规划阶段，与传统的Scrum流程相比，更偏业务侧。影响地图通过四层结构：why、who、how、what来拆解业务和需求，也可以用于运营或项目冷启动环节。Q20：应用场景以线上服务为主，一般会采用什么样的分支管理模式？ A：华为云团队也是应用场景以线上服务为主，采用特性分支的管理模式，同时会做多级流水线触发不同环境的流水线来做相关构建，除了开发环境的流水线以外，还有测试、类生产环境等流水线。

今天，华为云正式发布CodeArts Req，这是一款自主研发的软件研发管理与团队协作工具，凝结了华为30多年软件研发的先进理念与丰富实践，具有强大的组织协作能力，旨在助力企业大规模研发转型成功，释放组织生产力。华为云CodeArtsReq内置华为IPD需求管理模板，支持IPD研发、DevOps敏捷交付、精益研发多种研发模式，支持特性管理、需求管理、缺陷管理、计划管理、基线与变更及任务跟踪，提供了强大的跨项目协同、多项目组合管理能力。华为云CodeArts Req的差异化能力主要体现在如下几个方面：<内置IPD研发模式，确保组织战略落地>需求是产品开发的驱动力，一个成功产品往往需要花费40%的时间来管理需求，管好需求就是保障组织战略落地。华为云CodeArts Req内置华为IPD需求管理模板，通过Epic、Feature管理组织战略规划，以脑图、甘特图形式对战略进行逐层分解，确保组织战略落地。<提供多种研发流程，多路径跨越创意到产品的鸿沟>不同类型的产品往往采用不同的研发模式，比如设备类涉及到软硬件开发，周期长评审点多，多采用瀑布模型；而云服务一般为自运营，软件更新非常频繁，持续规划、持续开发、采用DevOps模式。针对研发模式的差异，华为云CodeArtsReq提供了丰富的项目模板，支持IPD、DevOps、精益等多种场景化研发模型，用户可根据企业规模、业务需求、使用场景选择不同的项目模板，让创意更快变成产品。<通过需求基线管理，确保研发如履行合同一样严谨>产品从规划到上市要经过复杂的研发过程，如何确保产品就是客户想要的、如何保障客户需求被正确理解和完整传递非常重要。华为云CodeArts Req内置的IPD需求管理提供了基线评审和变更管理能力，实现版本基线-受控变更-变更评审-变更管理过程，让基线变更如门禁一样，达到阈值才能启动下一步，确保产品研发就像履行合同一样严谨。<打通需求数据孤岛，尽早发现并减少风险>在产品研发过程中，越晚发现风险，修复成本就越高，影响就越大，有些风险甚至会对企业构成致命的打击。华为云CodeArts Req打通需求过程数据孤岛，将需求开发过程中产生的设计文档、代码、用例、缺陷等有机串联，形成追溯关系网，提前预警拦截风险，问题实时可视，保障研发过程高质量。<内置“特性管家”，助力产品家业常青>产品的核心资产就是产品特性，产品一旦上市特性就会不断的增长。华为云CodeArts Req提供产品全量特性管理，通过特性树可以更好管理产品特性，实现产品资产不丢失，让跨代产品的特性快速继承和发展。<构建网状协作能力，化繁为简，加速价值流动>大型产品开发往往涉及上千人甚至数千人的协作，协作关系与项目运作沟通成本呈指数级上升。在快鱼吃慢鱼的时代，提升效率是企业的生命线。基于华为IPD跨部门团队理念与实践，华为云CodeArts Req联结项目、人、工作项，提供无限组织层级、无限功能领域的网状跨项目协作管理能力，实现立体高效协同，加速信息流转，加快20%的价值流变现速度。<全面覆盖客户需求，从客户中来，到客户中去>成功产品的核心特征是满足客户需求，华为公司一直强调“以客户为中心”，满足客户的价值需求就是实现自身商业价值的过程。华为云CodeArts Req打破了传统需求管理工具仅在研发阶段发挥作用的限制，将客户与市场需求也同步覆盖，提供了完整的客户需求采集、价值需求决策、交付与验收流程，让需求进展和动态客户实时透明，市场需求流动提速70%。经过多年创新实践，目前华为云CodeArts Req已全面覆盖华为公司云、管、端、车、芯等相关产品的研发，月活超过13W用户 、月API调用量超过15亿次，累计管理5000多万需求。过去30多年来，华为公司一步步经历了IT化、自动化、质量风险可视化的需求管理历程，能够支撑跨项目、跨产品、跨组织的大规模协作。未来，华为云CodeArts Req将基于海量的研发关系数据，以需求为起点实现所有研发关系与活动的任意追溯，实现对于各种交付进度和质量风险的主动预警，并进行主动的智能决策，让需求规划同市场表现打通，实现价值需求智能筛选与排序——这也是华为云CodeArts Req希望与客户、伙伴和开发者共同携手创造的未来。华为云CodeArts Req服务已正式上线识别二维码立即体验▼