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  • 端口掃描 c實現(xiàn) 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??????
    來自:百科
    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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  • 端口掃描 c實現(xiàn) 相關內(nèi)容
  • com的IP地址記錄。如果有,則直接返回給終端用戶;如果沒有,則向網(wǎng)站授權DNS查詢。 3、網(wǎng)站DNS服務器解析發(fā)現(xiàn)域名已經(jīng)解析到了CNAME:www.example.com.c.cdnhwc1.com。 4、請求被指向 CDN 服務。 5、CDN對域名進行智能解析,將響應速度最快的CDN節(jié)點IP地址返回給本地DNS。
    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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  • 端口掃描 c實現(xiàn) 更多內(nèi)容
  • 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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    漏洞分析報告,并針對不同類型的漏洞提供專業(yè)可靠的修復建議。 漏洞掃描工具 有以下特點: 1.主機掃描:確定在目標網(wǎng)絡上的主機是否在線。 2.端口掃描:發(fā)現(xiàn)遠程主機開放的端口以及服務。 3.OS識別技術:根據(jù)信息和協(xié)議棧判別操作系統(tǒng)。 4.漏洞檢測數(shù)據(jù)采集技術:按照網(wǎng)絡、系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫進行掃描。
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    GaussDB 支持基于C、Java等應用程序的開發(fā)。了解它相關的系統(tǒng)結構和相關概念,有助于更好地去開發(fā)和使用 GaussDB數(shù)據(jù)庫 。 本課程講述了GaussDB的所有工具使用,方便用戶學習和查看。學習本課程之前,需要了解操作系統(tǒng)知識,C/Java語言,熟悉C/Java的一種IDE與SQL語法。
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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。
    來自:百科
    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
    來自:百科
    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
    來自:專題
    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:
    來自:百科
    云知識 華為云Stack 如何實現(xiàn)高效建云 華為云Stack如何實現(xiàn)高效建云 時間:2023-01-17 16:46:20 云計算 混合云 華為云Stack通過高內(nèi)聚低耦合的積木式架構、簡單易用的自動化交付平臺、傻瓜式自動化端到端驗收以及標準化模型沉淀實現(xiàn)高效建云,把全棧云平臺大批量低成本復制到數(shù)據(jù)中心。
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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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    華為云計算 云知識 利用GCC插件實現(xiàn)代碼分析和安全審計 利用GCC插件實現(xiàn)代碼分析和安全審計 時間: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現(xiàn)對程序的安全審計、漏洞檢測、安全加固等自動化處理能力,提升分析效率和精準度 GCC
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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
    來自:百科
    華為云UCS如何實現(xiàn)多云多集群管理? 華為云UCS如何實現(xiàn)多云多集群管理? 華為云UCS是一個分布式集群的統(tǒng)一管理平臺,在CNCF首個多云容器編排項目Karmada的基礎上,實現(xiàn)了云原生應用跨云跨地域統(tǒng)一協(xié)同治理,支持華為云基礎設施(CCE集群、CCE Turbo集群)、伙伴云基
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    華為云計算 云知識 GaussDB助力華為消費者云實現(xiàn)智慧化業(yè)務運營 GaussDB助力華為消費者云實現(xiàn)智慧化業(yè)務運營 時間:2021-06-16 17:32:44 數(shù)據(jù)庫 業(yè)務訴求和挑戰(zhàn): 華為消費者云大數(shù)據(jù)平臺,集中存儲和管理業(yè)務側數(shù)據(jù),采用Hadoop+MPP數(shù)據(jù)庫混搭架構,面臨如下挑戰(zhàn):
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    華為云計算 云知識 三副本技術怎樣實現(xiàn)數(shù)據(jù)快速重建? 三副本技術怎樣實現(xiàn)數(shù)據(jù)快速重建? 時間:2020-08-25 15:09:48 存儲系統(tǒng)的每個物理磁盤上都保存了多個數(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在集群中的不同節(jié)點上。當存儲系統(tǒng)檢測到硬件(服務器或者物理磁盤)
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