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  • ajax實現(xiàn)聯(lián)級菜單 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 IAM 如何實現(xiàn)區(qū)域內(nèi)的資源隔離 IAM如何實現(xiàn)區(qū)域內(nèi)的資源隔離 時間:2021-05-31 10:19:14 數(shù)據(jù)庫 安全 IAM可以通過在區(qū)域中創(chuàng)建子項目的功能,使得同區(qū)域下的各項目之間的資源相互隔離。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證,盡在??????
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    華為云計算 云知識 使用ROMA Connect實現(xiàn)應用與數(shù)據(jù)集成 使用ROMA Connect實現(xiàn)應用與數(shù)據(jù)集成 時間:2020-12-01 14:55:02 實驗指導用戶短時間內(nèi)熟悉并利用云服務快速實現(xiàn)應用與數(shù)據(jù)的集成。 實驗目標與基本要求 ① 熟悉華為云VPC/E CS /RD
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  • ajax實現(xiàn)聯(lián)級菜單 相關內(nèi)容
  • MarketScape:華為云位居中國云廠商安全領導者位置 等保安全合規(guī)生態(tài) 等保安全合規(guī)生態(tài) -華為公有云系統(tǒng)通過等保三測評,部分關鍵Region 、節(jié)點的安全保護等級為第四。租戶系統(tǒng)等級測評的安全物理環(huán)境部分可以沿用華為云平臺安全保護等級測評報告結論 -推出《華為云網(wǎng)絡安全等保2.0
    來自:專題
    等保安全-等保安全常見問題 華為云等保備案證書下載 華為云平臺已完成等保三認證,華為云部分Region節(jié)點的安全保護等級為第四。 說明:華為云等保三認證備案是2017年10月26日,只備案一次,每年審核一次。 華為云等保四認證備案是2018年6月5日,只備案一次,每半年審核一次。 具體的每年審核時間看每年的測評報告。
    來自:專題
  • ajax實現(xiàn)聯(lián)級菜單 更多內(nèi)容
  • 如果您需要使用 CDN加速 指定網(wǎng)站業(yè)務,則需要將其對外服務域名創(chuàng)建為加速域名,并將該網(wǎng)站服務器地址作為源站。 CDN 將通過加速域名將源站上的資源緩存到CDN加速節(jié)點,實現(xiàn)資源訪問加速 。 步驟 添加域名前請先參考域名準入要求,準備需要接入的加速域名。 1.登錄CDN控制臺; 2.在左側導航欄選擇“域名管理”,進入域名管理頁面;
    來自:專題
    華為云計算 云知識 華為工單寶:助力制造業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉型,通過項目管理實現(xiàn)售后服務自動化 華為工單寶:助力制造業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉型,通過項目管理實現(xiàn)售后服務自動化 時間:2023-11-02 11:11:18 當前,全球制造業(yè)正在經(jīng)歷一場數(shù)字化轉型的浪潮。數(shù)字化轉型對于中國制造業(yè)來說
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    華為云計算 云知識 CDN間組網(wǎng)實現(xiàn)分發(fā)與服務能力的共享 CDN間組網(wǎng)實現(xiàn)分發(fā)與服務能力的共享 時間:2022-06-23 16:34:41 【CDN618活動】 不把所有的雞蛋都放在同一個籃子里!一方面由于CDN服務商的承載能力是有限的,包括節(jié)點的布局和數(shù)量、CDN寬帶規(guī)模儲備
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    持多種語言的客戶端,如:Python、Ruby、.NET、Java、JMS、C、PHP、ActionScript、XMPP、STOMP、AJAX等。 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅動,一切皆服務。
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    DDM 能實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫水平擴展,自動均衡數(shù)據(jù): 1. 無限擴展:支持分片個數(shù)無上限,輕松應對海量數(shù)據(jù); 2. 全自動化:一鍵式擴容,異常自動回滾; 3. 業(yè)務影響小:秒中斷,其他時間業(yè)務無感知。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證,盡在??????????????????????????????????????
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    華為云計算 云知識 基于Spark實現(xiàn)車主駕駛行為分析 基于Spark實現(xiàn)車主駕駛行為分析 時間:2020-12-02 11:15:56 本實驗通過 MRS 服務Spark組件分析統(tǒng)計指定時間內(nèi),車主急加速、急剎車、空擋滑行、超速、疲勞駕駛等違法行為的次數(shù)。 實驗目標與基本要求 1.
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    華為云計算 云知識 Service背后的實現(xiàn):Kube-proxy Service背后的實現(xiàn):Kube-proxy 時間:2021-07-01 10:57:30 每臺機器上都運行一個 kube-proxy 服務,它監(jiān)聽 API server 中 service 和 endpoint
    來自:百科
    華為云計算 云知識 靈活配置API路由實現(xiàn)前后端解耦 靈活配置API路由實現(xiàn)前后端解耦 時間:2021-03-11 11:42:55 API網(wǎng)關 API已經(jīng)成為企業(yè)擴展產(chǎn)品、獲取客戶,幫助合作伙伴提供高價值服務以及擴張生態(tài)系統(tǒng)的關鍵渠道。共享服務體系構建,帶來了企業(yè)IT的新機遇與深刻變革。
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    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫 DWS應用案例 數(shù)據(jù)處理耗時從天縮短至小時 數(shù)據(jù)倉庫DWS應用案例 數(shù)據(jù)處理耗時從天縮短至小時 時間:2021-03-08 15:10:22 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(Data Warehouse Service,簡稱DWS)是一種即開即用、安全
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    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)復制服務 如何實現(xiàn)對象名映射 數(shù)據(jù)復制 服務如何實現(xiàn)對象名映射 時間:2020-08-31 15:15:37 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)復制服務( Data Replication Service ,簡稱DRS)是一種易用、穩(wěn)定、高效、用于數(shù)據(jù)庫在線遷移和數(shù)據(jù)庫實時同步的云服務
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    華為云計算 云知識 通過鯤鵬開發(fā)套件實現(xiàn)軟件包遷移 通過鯤鵬開發(fā)套件實現(xiàn)軟件包遷移 時間:2020-12-01 16:42:41 本實驗指導用戶使用鯤鵬開發(fā)套件Porting Advisor將X86平臺knox rpm軟件包重構成鯤鵬平臺rpm軟件包。 實驗目標與基本要求 Lin
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    阿帕物流數(shù)字化產(chǎn)品為鐵路運輸管理、船運管理等相關用戶提供鐵路票據(jù)信息接口管理、船運信息接口管理等,實現(xiàn)企業(yè)物流運輸?shù)脑谕究梢暬芾怼?阿帕物流數(shù)字化產(chǎn)品為鐵路運輸管理、船運管理等相關用戶提供鐵路票據(jù)信息接口管理、船運信息接口管理等,實現(xiàn)企業(yè)物流運輸?shù)脑谕究梢暬芾怼?Sarpa 數(shù)字供應鏈開放平臺立即購買 免費試用
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    華為云計算 云知識 通過鯤鵬開發(fā)套件實現(xiàn)Java代碼遷移 通過鯤鵬開發(fā)套件實現(xiàn)Java代碼遷移 時間:2020-12-01 16:27:08 本實驗指導用戶使用鯤鵬分析掃描工具識別java軟件中的依賴庫,并在鯤鵬平臺完成java代碼的編譯遷移。 實驗目標與基本要求 通過本實驗,您將能夠:
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    通過自研的一鍵式自動化交付平臺,驅動整朵云自下而上的自動化部署。 3. 通過云平臺自動化驗收工具確保交付的有效性,降低現(xiàn)場調試成本。 4. 通過標準化的數(shù)據(jù)中心建模,為后續(xù)升級提供數(shù)據(jù)支撐,確保已交付站點的長期可持續(xù)升級演進。 下面我們對每一種措施展開詳細的介紹。 高內(nèi)聚低耦合的積木式架構 積木式的
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    華為云計算 云知識 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓練和部署 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓練和部署 時間:2020-12-02 11:21:12 本實驗將指導用戶使用華為ModelArts預置算法構建一個人車檢測模型的AI應用。人車檢測模型可以應用于自動駕駛場景,檢測道路上人和車的位置。
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    功能介紹 基線檢查項目:等保2.0三要求—安全區(qū)域邊界 基線檢查項目:等保2.0三要求—安全區(qū)域邊界 什么是軟件開發(fā)生產(chǎn)線(CodeArts):產(chǎn)品構成 關鍵特性 基線檢查項目:等保2.0三要求—安全管理中心 基線檢查項目:等保2.0三要求—安全管理中心
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    華為云計算 云知識 使用ModelArts實現(xiàn)花卉圖像分類 使用ModelArts實現(xiàn)花卉圖像分類 時間:2020-12-02 11:24:42 本實驗指導用戶在華為云ModelArts平臺使用flowers數(shù)據(jù)集對預置的模型進行重訓練,快速構建花卉圖像分類應用。 實驗目標與基本要求
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