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- AsyncTask實(shí)現(xiàn)斷點(diǎn)續(xù)傳 內(nèi)容精選 換一換
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件。 WEB側(cè)和客戶端斷點(diǎn)續(xù)傳幫助外出教授隨時(shí)隨手上傳勘測(cè)文件。 本地文件定時(shí)備份至云端，云端數(shù)據(jù)多重備份，保證數(shù)據(jù)不丟失。 開(kāi)放API集成多個(gè)系統(tǒng)，單點(diǎn)登錄，統(tǒng)一認(rèn)證。 客戶收益： 為學(xué)校院系師生節(jié)約了大量的時(shí)間溝通成本，加快了師生的互動(dòng)頻率。 斷點(diǎn)續(xù)傳為學(xué)校教授保留了傳統(tǒng)WEB使用習(xí)慣，保留重要勘測(cè)文件。來(lái)自：云商店華為云計(jì)算 云知識(shí) DDM 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)平滑擴(kuò)容方法 DDM實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)平滑擴(kuò)容方法 時(shí)間：2021-05-31 16:16:48 數(shù)據(jù)庫(kù) 傳統(tǒng)方式中，由應(yīng)用自己實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)水平擴(kuò)展： 1. 擴(kuò)容時(shí)導(dǎo)致應(yīng)用停機(jī)，業(yè)務(wù)中斷； 2. 必須自行開(kāi)發(fā)工具進(jìn)行數(shù)據(jù)遷移。 而DDM能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)水平擴(kuò)展，自動(dòng)均衡數(shù)據(jù)：來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于Spark實(shí)現(xiàn)車主駕駛行為分析 基于Spark實(shí)現(xiàn)車主駕駛行為分析 時(shí)間：2020-12-02 11:15:56 本實(shí)驗(yàn)通過(guò) MRS 服務(wù)Spark組件分析統(tǒng)計(jì)指定時(shí)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(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 1.來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) Service背后的實(shí)現(xiàn)：Kube-proxy Service背后的實(shí)現(xiàn)：Kube-proxy 時(shí)間：2021-07-01 10:57:30 每臺(tái)機(jī)器上都運(yùn)行一個(gè) kube-proxy 服務(wù)，它監(jiān)聽(tīng) API server 中 service 和 endpoint來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 靈活配置API路由實(shí)現(xiàn)前后端解耦 靈活配置API路由實(shí)現(xiàn)前后端解耦 時(shí)間：2021-03-11 11:42:55 API網(wǎng)關(guān) API已經(jīng)成為企業(yè)擴(kuò)展產(chǎn)品、獲取客戶，幫助合作伙伴提供高價(jià)值服務(wù)以及擴(kuò)張生態(tài)系統(tǒng)的關(guān)鍵渠道。共享服務(wù)體系構(gòu)建，帶來(lái)了企業(yè)IT的新機(jī)遇與深刻變革。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù) 如何實(shí)現(xiàn)對(duì)象名映射 數(shù)據(jù)復(fù)制 服務(wù)如何實(shí)現(xiàn)對(duì)象名映射 時(shí)間：2020-08-31 15:15:37 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù)（ Data Replication Service ，簡(jiǎn)稱DRS）是一種易用、穩(wěn)定、高效、用于數(shù)據(jù)庫(kù)在線遷移和數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)時(shí)同步的云服務(wù)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 通過(guò)鯤鵬開(kāi)發(fā)套件實(shí)現(xiàn)軟件包遷移 通過(guò)鯤鵬開(kāi)發(fā)套件實(shí)現(xiàn)軟件包遷移 時(shí)間：2020-12-01 16:42:41 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶使用鯤鵬開(kāi)發(fā)套件Porting Advisor將X86平臺(tái)knox rpm軟件包重構(gòu)成鯤鵬平臺(tái)rpm軟件包。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 Lin來(lái)自：百科![]()
阿帕物流數(shù)字化產(chǎn)品為鐵路運(yùn)輸管理、船運(yùn)管理等相關(guān)用戶提供鐵路票據(jù)信息接口管理、船運(yùn)信息接口管理等，實(shí)現(xiàn)企業(yè)物流運(yùn)輸?shù)脑谕究梢暬芾怼?阿帕物流數(shù)字化產(chǎn)品為鐵路運(yùn)輸管理、船運(yùn)管理等相關(guān)用戶提供鐵路票據(jù)信息接口管理、船運(yùn)信息接口管理等，實(shí)現(xiàn)企業(yè)物流運(yùn)輸?shù)脑谕究梢暬芾怼?Sarpa 數(shù)字供應(yīng)鏈開(kāi)放平臺(tái)立即購(gòu)買 免費(fèi)試用來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 通過(guò)鯤鵬開(kāi)發(fā)套件實(shí)現(xiàn)Java代碼遷移 通過(guò)鯤鵬開(kāi)發(fā)套件實(shí)現(xiàn)Java代碼遷移 時(shí)間：2020-12-01 16:27:08 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶使用鯤鵬分析掃描工具識(shí)別java軟件中的依賴庫(kù)，并在鯤鵬平臺(tái)完成java代碼的編譯遷移。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過(guò)本實(shí)驗(yàn)，您將能夠：來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 華為云Stack 如何實(shí)現(xiàn)高效建云 華為云Stack如何實(shí)現(xiàn)高效建云 時(shí)間：2023-01-17 16:46:20 云計(jì)算 混合云 華為云Stack通過(guò)高內(nèi)聚低耦合的積木式架構(gòu)、簡(jiǎn)單易用的自動(dòng)化交付平臺(tái)、傻瓜式自動(dòng)化端到端驗(yàn)收以及標(biāo)準(zhǔn)化模型沉淀實(shí)現(xiàn)高效建云，把全棧云平臺(tái)大批量低成本復(fù)制到數(shù)據(jù)中心。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 時(shí)間：2020-12-02 11:21:12 本實(shí)驗(yàn)將指導(dǎo)用戶使用華為ModelArts預(yù)置算法構(gòu)建一個(gè)人車檢測(cè)模型的AI應(yīng)用。人車檢測(cè)模型可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛場(chǎng)景，檢測(cè)道路上人和車的位置。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 利用GCC插件實(shí)現(xiàn)代碼分析和安全審計(jì) 利用GCC插件實(shí)現(xiàn)代碼分析和安全審計(jì) 時(shí)間：2021-12-06 10:54:51 【摘要】 如何利用GCC的插件功能，輔助安全分析人員實(shí)現(xiàn)對(duì)程序的安全審計(jì)、漏洞檢測(cè)、安全加固等自動(dòng)化處理能力，提升分析效率和精準(zhǔn)度 GCC來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用ModelArts實(shí)現(xiàn)花卉圖像分類 使用ModelArts實(shí)現(xiàn)花卉圖像分類 時(shí)間：2020-12-02 11:24:42 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺(tái)使用flowers數(shù)據(jù)集對(duì)預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練，快速構(gòu)建花卉圖像分類應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求來(lái)自：百科![]()
華為云U CS 如何實(shí)現(xiàn)多云多集群管理？ 華為云UCS如何實(shí)現(xiàn)多云多集群管理？ 華為云UCS是一個(gè)分布式集群的統(tǒng)一管理平臺(tái)，在CNCF首個(gè)多云容器編排項(xiàng)目Karmada的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)了云原生應(yīng)用跨云跨地域統(tǒng)一協(xié)同治理，支持華為云基礎(chǔ)設(shè)施（CCE集群、CCE Turbo集群）、伙伴云基來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB 助力華為消費(fèi)者云實(shí)現(xiàn)智慧化業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng) GaussDB助力華為消費(fèi)者云實(shí)現(xiàn)智慧化業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng) 時(shí)間：2021-06-16 17:32:44 數(shù)據(jù)庫(kù) 業(yè)務(wù)訴求和挑戰(zhàn)： 華為消費(fèi)者云大數(shù)據(jù)平臺(tái)，集中存儲(chǔ)和管理業(yè)務(wù)側(cè)數(shù)據(jù)，采用Hadoop+MPP數(shù)據(jù)庫(kù)混搭架構(gòu)，面臨如下挑戰(zhàn)：來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 三副本技術(shù)怎樣實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)快速重建？ 三副本技術(shù)怎樣實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)快速重建？ 時(shí)間：2020-08-25 15:09:48 存儲(chǔ)系統(tǒng)的每個(gè)物理磁盤(pán)上都保存了多個(gè)數(shù)據(jù)塊，這些數(shù)據(jù)塊的副本按照一定的策略分散存儲(chǔ)在集群中的不同節(jié)點(diǎn)上。當(dāng)存儲(chǔ)系統(tǒng)檢測(cè)到硬件（服務(wù)器或者物理磁盤(pán)）來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云上 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 打造案例 實(shí)現(xiàn)工程智慧營(yíng)銷 云上數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)打造案例 實(shí)現(xiàn)工程智慧營(yíng)銷 時(shí)間：2021-03-05 15:15:14 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 客戶痛點(diǎn)： 數(shù)據(jù)增長(zhǎng)迅速，已有存量數(shù)據(jù)5TB，計(jì)劃存儲(chǔ)3年約20TB數(shù)據(jù)； 查詢?nèi)蝿?wù)在MySQL耗時(shí)長(zhǎng)，部分跑不出結(jié)果，MongoDB數(shù)據(jù)無(wú)法做復(fù)雜關(guān)聯(lián)分析；來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 鯤鵬Docker平臺(tái)性能優(yōu)化的實(shí)現(xiàn)手段 鯤鵬Docker平臺(tái)性能優(yōu)化的實(shí)現(xiàn)手段 時(shí)間：2021-05-28 10:18:34 鯤鵬 云計(jì)算 鯤鵬Docker平臺(tái)性能優(yōu)化包含BIOS配置、NUMA親和性、CPU綁核、網(wǎng)卡中斷親和性等手段。具體見(jiàn)下表。 文中課程來(lái)自：百科![]()
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GaussDB(for Mongo)如何實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)計(jì)算分離的技術(shù)創(chuàng)新 GaussDB(for Mongo)如何實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)計(jì)算分離的技術(shù)創(chuàng)新 時(shí)間：2021-06-17 16:49:11 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(for Mongo)通過(guò)以下這些特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了存儲(chǔ)計(jì)算分離的技術(shù)創(chuàng)新： 1. 存儲(chǔ)計(jì)算分離來(lái)自：百科![]()
什么是RPA機(jī)器人 RPA實(shí)現(xiàn)原理 什么是RPA機(jī)器人 RPA實(shí)現(xiàn)原理 1，設(shè)計(jì)器、通過(guò)該工具實(shí)施開(kāi)發(fā)服務(wù)。 2、執(zhí)行器，通過(guò)該工具實(shí)施運(yùn)行服務(wù)。 3、控制臺(tái)，通過(guò)該工具實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的運(yùn)維管理服務(wù)。 1，設(shè)計(jì)器、通過(guò)該工具實(shí)施開(kāi)發(fā)服務(wù)。 2、執(zhí)行器，通過(guò)該工具實(shí)施運(yùn)行服務(wù)。 3控制來(lái)自：專題
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