- 存儲(chǔ)性能檢測(cè) 內(nèi)容精選 換一換
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可以針對(duì)性的進(jìn)行分析整改。 任務(wù)部分檢測(cè)項(xiàng)有數(shù)值,但任務(wù)狀態(tài)顯示失敗? 任務(wù)檢測(cè)結(jié)果中安全漏洞檢測(cè)有告警,隱私合規(guī)問(wèn)題數(shù)為0,任務(wù)狀態(tài)為“失敗”。 每個(gè)任務(wù)會(huì)進(jìn)行多個(gè)檢測(cè)項(xiàng)的檢查,如基礎(chǔ)安全檢測(cè)、違規(guī)收集信息檢測(cè)、隱私聲明一致性檢測(cè)等,整個(gè)檢測(cè)過(guò)程分為應(yīng)用解析、靜態(tài)分析、動(dòng)態(tài)運(yùn)行來(lái)自:專題GaussDB 性能 GaussDB性能 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。具備企業(yè)級(jí)復(fù)雜事務(wù)混合負(fù)載能力,同時(shí)支持分布式事務(wù),同城跨AZ部署,數(shù)據(jù)0丟失,支持1000+節(jié)點(diǎn)的擴(kuò)展能力,PB級(jí)海量存儲(chǔ)。本文介紹 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 產(chǎn)品性能。 云數(shù)據(jù)庫(kù)Ga來(lái)自:專題
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移動(dòng)應(yīng)用安全 漏洞掃描 任務(wù)部分檢測(cè)項(xiàng)有數(shù)值,但任務(wù)狀態(tài)顯示失敗? 如下圖顯示,移動(dòng)應(yīng)用安全漏洞掃描任務(wù)檢測(cè)結(jié)果中安全漏洞檢測(cè)有告警,隱私合規(guī)問(wèn)題數(shù)為0,任務(wù)狀態(tài)為“失敗”。 每個(gè)任務(wù)會(huì)進(jìn)行多個(gè)檢測(cè)項(xiàng)的檢查,如基礎(chǔ)安全檢測(cè)、違規(guī)收集信息檢測(cè)、隱私聲明一致性檢測(cè)等,整個(gè)檢測(cè)過(guò)程分為應(yīng)用解析、靜來(lái)自:專題隱私合規(guī)檢測(cè)應(yīng)運(yùn)而生。本文簡(jiǎn)要介紹Sechunter移動(dòng)應(yīng)用隱私合規(guī)檢測(cè)的方法步驟,以及目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)在其中的應(yīng)用。 1 移動(dòng)應(yīng)用隱私合規(guī)檢測(cè)背景簡(jiǎn)介 移動(dòng)應(yīng)用的隱私合規(guī)檢測(cè),從技術(shù)形態(tài)上可以分為靜態(tài)檢測(cè)方案與動(dòng)態(tài)檢測(cè)方案。以下分別作簡(jiǎn)要介紹。 1.1 靜態(tài)檢測(cè) 靜態(tài)檢測(cè)方案通過(guò)對(duì)來(lái)自:百科應(yīng)用性能管理優(yōu)勢(shì) 應(yīng)用性能管理優(yōu)勢(shì) 應(yīng)用性能管理服務(wù)提供端到端的全鏈路 APM 服務(wù),包含前端監(jiān)控、應(yīng)用性能監(jiān)控、全面擁抱開(kāi)源生態(tài)。幫助您在復(fù)雜的業(yè)務(wù)環(huán)境下快速 發(fā)現(xiàn)應(yīng)用性能問(wèn)題,降低MTTR(平均故障恢復(fù)時(shí)長(zhǎng)),改善用戶體驗(yàn)。 應(yīng)用性能管理服務(wù)提供端到端的全鏈路APM服務(wù),包含前端來(lái)自:專題云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB性能怎么調(diào) 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB性能怎么調(diào) 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。具備企業(yè)級(jí)復(fù)雜事務(wù)混合負(fù)載能力,同時(shí)支持分布式事務(wù),同城跨AZ部署,數(shù)據(jù)0丟失,支持1000+節(jié)點(diǎn)的擴(kuò)展能力,PB級(jí)海量存儲(chǔ)。GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)如何進(jìn)行性能調(diào)優(yōu)?來(lái)自:專題單點(diǎn)抓拍、攝像頭獨(dú)立抓拍、電瓶車檢測(cè)、抓拍檢測(cè)電梯內(nèi)的電瓶車; 產(chǎn)品特點(diǎn): 本算法使用了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),通過(guò)使用大量實(shí)際場(chǎng)景圖片訓(xùn)練得到的模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)電瓶車的檢測(cè),具有速度快、準(zhǔn)確率高的特點(diǎn)。算法特別優(yōu)化了俯視視角下的目標(biāo)檢測(cè),更適合電梯內(nèi)的使用場(chǎng)景。標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試場(chǎng)景下檢測(cè)率超過(guò)90%,錯(cuò)誤率小于5%。來(lái)自:云商店
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