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html?testId=337為準。 【華為云】企業(yè)上云最佳實踐 華為云最佳實踐，是基于華為云眾多客戶上云的成功案例提煉而成的典型場景實踐指導，可以幫助您輕松搭配多個云服務完成業(yè)務上云。最佳實踐覆蓋13個熱門分類，180+典型場景案例，每個最佳實踐包括使用場景、多個云服務部署架構及操作指導，手把手教您輕松上云。來自：百科
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華為云計算 云知識 基于內容的灰度發(fā)布步驟 基于內容的灰度發(fā)布步驟 時間：2021-07-01 11:42:59 基于內容的灰度發(fā)布?？筛鶕埱?span style='color:#C7000B'>的內容控制其流向的服務版本（Cookie, Header, OS, Browser）。 步驟1：發(fā)起金絲雀灰度任務，選擇一個服務進行灰度發(fā)布；來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于鯤鵬BMS的Hadoop調優(yōu)實踐 基于鯤鵬BMS的Hadoop調優(yōu)實踐 時間：2020-12-01 14:32:39 本實驗幫助指導用戶在短時間內，了解大數據組件Hadoop在鯤鵬上的部署步驟，體驗Hadoop組件在鯤鵬上的基本調優(yōu)思路。 實驗目標與基本要求來自：百科![]()
云知識 基于深度學習算法的 語音識別 基于深度學習算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學習）算法，結合清華大學開源語音數據集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關內容與應用。來自：百科![]()
回圖片的時間、地點及行為信息，協(xié)助客戶實現(xiàn)軌跡分析。 圖3軌跡分析 客流分析 客流分析對于商場具有重要價值。基于人臉識別、比對、搜索技術，可以準確分析顧客的年齡、性別等信息，區(qū)分新老顧客，幫助客戶精準營銷。 圖4商場客流分析 華為云 面向未來的智能世界，數字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于鯤鵬的華為云混合云平臺 基于鯤鵬的華為云混合云平臺 時間：2021-05-28 10:21:45 鯤鵬 云計算 H CS 6.5.1/8.0是基于鯤鵬的華為云混合云平臺。 它支持x86和鯤鵬混合部署； 支持容器多集群模式部署； 容器管理面支持容災高可用，數據面支持應用多AZ部署；來自：百科![]()
huaweicloud.com/testdetail.html?testId=462為準。 華為云 面向未來的智能世界，數字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數字化、全云化、AI驅動，一切皆服務。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致來自：百科![]()
Computing）技術的發(fā)展已經成為當今科技領域的熱點之一。AIGC技術的發(fā)展可以追溯到人工智能和圖形計算兩個領域的發(fā)展歷程。人工智能技術的興起，使得計算機能夠模擬人類的智能行為，而圖形計算技術的進步，則賦予了計算機處理視覺信息的能力。這兩者的結合，為AIGC技術的誕生提供了堅實的基礎。 如來自：百科![]()
碼意圖的信息會被丟失，比如：函數名稱、變量名稱、數據結構定義、變量類型定義、注釋信息等；因為二進制代碼是給CPU運行用的，因此這些信息對計算機來說不是必須的，但這些信息對人類來理解代碼是有很大幫助的，這就大大的提升了二進制代碼語義理解的難度。其次，為了更好的保護二進制代碼的知識產來自：百科![]()
挑戰(zhàn)。 基于源碼的特征生成方法： 不同語言具有不同的特點，在考慮基于源碼的特征生成方法時需要考慮到語言特點來采用針對性的方法來解決，這樣可以起到事半功倍的作用。下面針對不同語言分別來說明對應的解決方法： ● C語言：沒有類的復雜性，在構建時只要用到的源碼文件，該文件中的所有函數信息都會被一起編譯進二進制文件中。來自：百科![]()
API、交流學習和實戰(zhàn)的平臺。 【賽事背景】 華為云已經成為全球主要云服務供應商，在華為云上開放了2400+ API，包括計算、存儲、網絡、應用服務、軟件開發(fā)服務、視頻、數據庫、EI智能等74+產品，如何利用這些豐富強大的API快速開發(fā)自己的應用和服務，成為大家關注的熱點。 本次AI人臉識別賽，為華為云來自：百科![]()
huaweicloud.com/testdetail.html?testId=458為準。 華為云 面向未來的智能世界，數字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數字化、全云化、AI驅動，一切皆服務。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致來自：百科![]()
nx服務的容器服務部署，并進行驗證。 實驗目標與基本要求 通過本手冊用戶將了解到： 1）整個K8S系統(tǒng)的安裝和配置 2）通過管理計算節(jié)點，創(chuàng)建特定功能的容服務 3）基本K8S命令，管理計算節(jié)點的容器服務 4）容器的網絡配置，完成服務功能性驗證 實驗摘要 1. 實驗環(huán)境準備 2. 配置開發(fā)環(huán)境來自：百科![]()
華為云計算 云知識 Kubernetes基于list-watch機制的控制器架構 Kubernetes基于list-watch機制的控制器架構 時間：2021-06-30 19:19:48 Kubernetes基于list-watch機制的控制器架構如下圖所示： 文中課程 更多精來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于華為云IoT在線開發(fā)MQTT協(xié)議的智慧路燈案例 基于華為云IoT在線開發(fā)MQTT協(xié)議的智慧路燈案例 時間：2022-11-18 11:05:00 場景說明 本文以“智慧路燈”為示例，通過MQTT.fx的設備模擬器替代真實的設備，帶您快速體驗設備上報數據到華來自：百科![]()
提供豐富的部署步驟，有助于用戶制定標準的部署流程，降低部署成本，提升發(fā)布效率。 了解更多 應用場景 在您進行新系統(tǒng)升級時，會遇到停服部署或者無法灰度驗證的情況，本實踐采用基于Nginx負載均衡機制，在不影響業(yè)務正常運行的前提下，實現(xiàn)系統(tǒng)的平滑升級。 方案架構 基于Nginx實現(xiàn)灰度發(fā)布來自：專題![]()
務構建發(fā)布，但可能存在一定的生產安全風險。 一種是Master加Agent模式。Master節(jié)點主要是處理調度構建作業(yè)，把構建分發(fā)到Agent實際執(zhí)行，監(jiān)視Agent的狀態(tài)。業(yè)務構建發(fā)布的工作交給Agent進行，即執(zhí)行Master分配的任務，并返回任務的進度和結果。 本實踐采用M來自：專題
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