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  • rocketmq-client4cpp 內(nèi)容精選 換一換
  • 本章主要講述消息中間件(RocketMQ)基本概念、消費模式、基本架構,在了解RocketMQ基礎之上,掌握從源端調(diào)研、上云選項等原子遷移方案及原理,熟悉遷移常見問題及解決方法。
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    本課程是通過對華為云分布式消息服務RocketMQ版的主要功能、以及使用場景介紹,并結合實際場景操作,來幫助開發(fā)者快速了解并使用華為云分布式消息服務RocketMQ版。
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  • rocketmq-client4cpp 相關內(nèi)容
  • 本課程探討AI輔助編程的背景因素和影響,并學習使用Cline的自動化編程功能,配合DeepSeek大模型的代碼生成能力,嘗試利用該功能開發(fā)一款小游戲。
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    探討AI輔助編程的背景和影響。學習使用Cline的自動化編程功能,配合DeepSeek大模型的代碼生成能力,嘗試利用該功能開發(fā)一款小游戲。
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  • rocketmq-client4cpp 更多內(nèi)容
  • 使用導入導出數(shù)據(jù)文件的形式將數(shù)據(jù)從自建ClickHouse遷移至 MRS ClickHouse
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    利用Hadoop提供的客戶端命令即CLI來對HDFS進行增刪改查相關操作。
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    本章主要講述內(nèi)存計算引擎Flink,聯(lián)機分析處理中的三種常用組件(ClickHouse、Kudu、Impala)。通過各組件架構原理、關鍵特性等介紹,結合實驗操作幫助大家了解以上高級組件使用方法。
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    本實驗指導用戶基于華為云鯤鵬服務器部署ceph集群,使能鯤鵬BoostKit中glz壓縮,驗證glz壓縮同lz4壓縮優(yōu)勢場景。
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    本課程介紹25年4月針對云商店聯(lián)營商品發(fā)布流程優(yōu)化的關鍵7大優(yōu)化點,以及聯(lián)營商品常見駁回原因。
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    本實驗指導用戶基于華為云鯤鵬服務器部署ceph集群,使能鯤鵬BoostKit中glz壓縮,驗證glz壓縮同lz4壓縮優(yōu)勢場景。
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    本節(jié)從4個主客觀角度和5個技術角度出發(fā),向大家論證了為什么鴻蒙系統(tǒng)一定能成,為什么行業(yè)需要并且一定會支持這樣的一款AIoTOS。
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    本課程主要介紹什么是 OneAccess 、OneAccess架構和集成實戰(zhàn)。本課程僅針對部分合作伙伴開放,報名學習該課程請先發(fā)送華為云賬號和公司名到wangtianyi4@huawei.com。
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    本課程由臺灣大學李宏毅教授2023年開發(fā)的課程,主要介紹大模型的頓悟時刻、大資料的重要性、另辟蹊徑——KNNLM、GPT-4神奇的能力。
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    本節(jié)從4個主客觀角度和5個技術角度出發(fā),向大家論證了為什么鴻蒙系統(tǒng)一定能成,為什么行業(yè)需要并且一定會支持這樣的一款AIoTOS。
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    路網(wǎng)數(shù)字化(DRIS):基于車路協(xié)同能力,包含邊緣感知服務和車路協(xié)同平臺,擁有“感-聯(lián)-算-控”4大核心能力,涵蓋城市、高速、示范區(qū)三大應用場景,使能智慧交通管理和自動駕駛。本課程主要介紹什么是路網(wǎng)數(shù)字化、智能交通產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢及華為車路協(xié)同解決方案架構和主要價值及應用場景。
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    多個方面,還包含以網(wǎng)絡架構搜索為代表的新方向;本課將在基礎課程之上,提供計算機視覺更豐富的全景視圖。本課程為計算機視覺課程系列的專題課的第4部分:弱監(jiān)督學習Weakly Supervised Learning。
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    華為云分布式云原生U CS 課程第4課——從Day1到Day2全周期加速,多云現(xiàn)代化應用交付運維。從現(xiàn)代化應用的交付和運維兩個角度展開,介紹云原生時代下的可持續(xù)交付模型GitOps,多云應用的交付過程觀測;并通過場景演示,介紹華為云UCS敏捷高效的多云DevOps平臺構建方式。
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    路網(wǎng)數(shù)字化(DRIS):基于車路協(xié)同能力,包含邊緣感知服務和車路協(xié)同平臺,擁有“感-聯(lián)-算-控”4大核心能力,涵蓋城市、高速、示范區(qū)三大應用場景,使能智慧交通管理和自動駕駛。本課程主要介紹什么是路網(wǎng)數(shù)字化、智能交通產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢及華為車路協(xié)同解決方案架構和主要價值及應用場景。
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    多個方面,還包含以網(wǎng)絡架構搜索為代表的新方向;本課將在基礎課程之上,提供計算機視覺更豐富的全景視圖。本課程為計算機視覺課程系列的專題課的第4部分:弱監(jiān)督學習Weakly Supervised Learning。
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總條數(shù):19