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來(lái)自：百科轉(zhuǎn)發(fā)，最高收發(fā)包能力高達(dá) 850萬(wàn)PPS。更低的網(wǎng)絡(luò)時(shí)延、更高的內(nèi)外帶寬、更大的網(wǎng)絡(luò)吞吐量賦予C6s更高的數(shù)據(jù)傳輸效率，使其處理高負(fù)載、多線程、大數(shù)據(jù)量計(jì)算的業(yè)務(wù)游刃有余。 安全層面，C6s默認(rèn)集成 企業(yè)主機(jī)安全 服務(wù)，其中賬戶(hù)暴力破解防護(hù)功能提供快速暴力破解檢測(cè)算法與慢速暴力破解檢來(lái)自：百科
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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(chēng)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(hù)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
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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(hù)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(hù)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(mǎi) 免費(fèi)試用來(lái)自：專(zhuān)題![]()
KeyDB是Redis的高性能分支，專(zhuān)注于多線程、內(nèi)存效率和高吞吐量，首次實(shí)現(xiàn)了Redis真正的“多線程”，且對(duì)Redis100%兼容。 KeyDB將Redis原來(lái)的主線程拆分成了多個(gè)worker線程。每個(gè)worker線程都負(fù)責(zé)監(jiān)聽(tīng)端口，accept請(qǐng)求，讀取數(shù)據(jù)和解析協(xié)議，是“真正的多線程”。 KeyDB來(lái)自：專(zhuān)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(hù)使用鯤鵬分析掃描工具識(shí)別java軟件中的依賴(lài)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(chē)檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車(chē)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(hù)使用華為ModelArts預(yù)置算法構(gòu)建一個(gè)人車(chē)檢測(cè)模型的AI應(yīng)用。人車(chē)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(chē)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(lèi) 使用ModelArts實(shí)現(xiàn)花卉圖像分類(lèi) 時(shí)間：2020-12-02 11:24:42 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶(hù)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(lèi)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(zhuān)題![]()
時(shí)間：2020-12-02 10:27:51 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶(hù)基于Notebook來(lái)學(xué)習(xí)Python語(yǔ)言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類(lèi)的魔法方法的使用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過(guò)本實(shí)驗(yàn)，您將能夠： ① 使用ModelArts Notebook編寫(xiě)Python代碼；來(lái)自：百科![]()
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(xiāo) 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(xiāo) 時(shí)間：2021-03-05 15:15:14 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 客戶(hù)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(xún)?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![]()
MobileDevice模型中MobileConnection服務(wù)的屬性說(shuō)明 屬性名稱(chēng) 描述 示例內(nèi)容 iccid SIM卡標(biāo)識(shí) 898604421920C0XXXX imsi 國(guó)際移動(dòng)用戶(hù)識(shí)別碼 460046240XXXXX imei 國(guó)際移動(dòng)設(shè)備識(shí)別碼 86761100XXXXXXXX operator來(lái)自：百科![]()
數(shù)據(jù)0丟失&強(qiáng)一致 GeminiDB基礎(chǔ)組件服務(wù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)三副本冗余，確保0丟失。同時(shí)滿(mǎn)足多點(diǎn)訪問(wèn)強(qiáng)一致性要求，業(yè)務(wù)設(shè)計(jì)更輕松。 高可用 節(jié)點(diǎn)故障秒級(jí)完成接管，對(duì)業(yè)務(wù)影響小。即使N-1節(jié)點(diǎn)同時(shí)故障，實(shí)例依然可用。 性能穩(wěn)定 計(jì)算層分布式多線程模型，存儲(chǔ)層RDMA高速網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?，深度?yōu)化R來(lái)自：專(zhuān)題![]()
全方位的OS連接，涵蓋90%的中間件，支持標(biāo)準(zhǔn)Web業(yè)務(wù)弱密碼檢測(cè)、操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)等弱口令檢測(cè)。 豐富的弱密碼庫(kù) 豐富的弱密碼匹配庫(kù)，模擬黑客對(duì)各場(chǎng)景進(jìn)行弱口令探測(cè)。 支持端口掃描 掃描服務(wù)器端口的開(kāi)放狀態(tài)，檢測(cè)出容易被黑客發(fā)現(xiàn)的“入侵通道”。 自定義掃描 支持任務(wù)定時(shí)掃描。 支持自定義登錄方式。 支持Web 2.0高級(jí)爬蟲(chóng)掃描。來(lái)自：百科![]()
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
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