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- 基于java的端口掃描 內容精選 換一換
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來自：百科華為云計算 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
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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
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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![]()
【加入訓練營你需要完成】 本次訓練營三步走： 1.點擊左上角報名訓練營； 2.聽課； 3.完成26個作業(yè)。 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![]()
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![]()
ModelArts的推理功能 溫馨提示：詳情信息請以實驗頁面：https://lab.huaweicloud.com/testdetail.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來自：百科![]()
哪些服務正在運行。端口掃描通常使用TCP或UDP協議進行，掃描器會向目標系統(tǒng)發(fā)送一系列的探測包，通過對目標系統(tǒng)的響應進行分析，確定目標系統(tǒng)上哪些端口是開放的，哪些端口是關閉的。 2. 服務識別 服務識別是 漏洞掃描 的第二步，它通過對目標系統(tǒng)上運行的服務進行識別，確定目標系統(tǒng)上哪些服來自：專題![]()
華為云計算 云知識 通過鯤鵬開發(fā)套件實現Java代碼遷移 通過鯤鵬開發(fā)套件實現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![]()
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![]()
-100 ， 表示配置文件的優(yōu)先級很低（order越大，優(yōu)先級越高，缺省為0），如果業(yè)務服務增加了同樣的配置項，會覆蓋這里的配置。 說明：“microservice.yaml”文件在后續(xù)新版本可能會發(fā)生變化，以適配CSE的ServiceComb引擎最新的功能要求。如果期望后續(xù)升級來自：專題![]()
華為云計算 云知識 基于華為云IoT在線開發(fā)MQTT協議的智慧路燈案例 基于華為云IoT在線開發(fā)MQTT協議的智慧路燈案例 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，實現系統(tǒng)的平滑升級。 方案架構 基于Nginx實現灰度發(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![]()
云知識 基于云容器引擎部署NGINX應用 基于云容器引擎部署NGINX應用 時間：2020-12-02 11:11:48 本實驗指導用戶基于華為云云容器引擎CCE快速部署NGINX容器應用，并管理該容器應用的全生命周期的技能鍛煉，使用戶具備將云容器引擎應用到實際項目中的能力。 實驗目標與基本要求來自：百科![]()
調用接口前，您需要提前獲取到地區(qū)和終端節(jié)點，即下文中的Endpoint值。 最佳實踐 本實踐使用DRS的實時同步功能將本地Oracle數據庫實時遷移至華為云 GaussDB 。通過全量+增量同步，實現源數據庫Oracle和目標數據庫GaussDB的數據長期同步。 總體性能調優(yōu)思路 GaussDB的總體性能調優(yōu)思路為性來自：專題
