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- 壓縮多個(gè)文件夾 內(nèi)容精選 換一換
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戶。 自成立至今的 5 年多時(shí)間里，石墨文檔已累計(jì)服務(wù)了超過 20 萬家企業(yè)，覆蓋互聯(lián)網(wǎng)、教育、媒體、金融、房地產(chǎn)、新零售、電商等 30 多個(gè)行業(yè)。 通過石墨文檔，這些企業(yè)顛覆了傳統(tǒng)辦公模式，實(shí)現(xiàn)了高效協(xié)同辦公，走在了同行業(yè)競爭對手的前列。 今天，我們選取了一些代表性的企業(yè)，看看來自：云商店華為云DevCloud中已創(chuàng)建項(xiàng)目，整個(gè)PHP項(xiàng)目在本地打好zip格式壓縮包。 測試環(huán)境使用的主機(jī)IP，登錄用戶名/密碼。 詳細(xì)步驟 1、授信主機(jī)的添加 因PHP開發(fā)的項(xiàng)目不需要進(jìn)行編譯構(gòu)建,所以建議是本地直接壓縮為*.zip格式的壓縮包,部署時(shí)手動(dòng)上傳即可。 進(jìn)入部署頁面,右上角點(diǎn)擊授信機(jī)器管理來自：百科
- 壓縮多個(gè)文件夾 相關(guān)內(nèi)容
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桶策略和對象策略之間有什么關(guān)系？ 如何對 OBS 桶下面的文件夾進(jìn)行權(quán)限控制？ 如何確認(rèn)我已創(chuàng)建的桶是私有、公共讀還是公共讀寫？ 已配置OBS權(quán)限，仍然無法訪問OBS（403 AccessDenied） 查看更多 工具相關(guān) 使用obsutil下載文件夾前期速度正常，下載到90%后速度變慢 使用obsutil下載文件到99%后失敗來自：專題遷原郵箱“收件箱”、“發(fā)件箱”、“已刪除”、“草稿箱”、“垃圾郵件”及用戶自定義文件夾中的郵件；POP方式僅搬遷原郵箱“收件箱”的郵件），可選擇搬遷至的文件夾位置；若為IMAP方式，可選擇排除的文件夾； 填寫完成后點(diǎn)擊“驗(yàn)證”按鈕 可輸入任意一個(gè)的原郵箱賬密，測試是否能連接原郵箱來自：專題
- 壓縮多個(gè)文件夾 更多內(nèi)容
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針對IoT設(shè)備內(nèi)存空間小的問題，LiteAI應(yīng)用了模型量化技術(shù)，將模型參數(shù)從32比特浮點(diǎn)量化到8比特定點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)75%模型壓縮；實(shí)現(xiàn)更合理的內(nèi)存管理算法，最大化內(nèi)存復(fù)用率，絕大部分場景下達(dá)到內(nèi)存使用下限值；提供模型壓縮及聚類算法供開發(fā)者選擇，進(jìn)一步減少內(nèi)存占用。 l LiteAI采用算子融合、SIMD指令加速來自：百科![]()
提供按需擴(kuò)展的高性能文件存儲(chǔ)（NAS），可為云上多個(gè) 彈性云服務(wù)器 （Elastic Cloud Server，E CS ），容器（CCE&CCI），裸金屬服務(wù)器（BMS）提供共享訪問。 提供按需擴(kuò)展的高性能文件存儲(chǔ)（NAS），可為云上多個(gè)彈性云服務(wù)器（Elastic Cloud Ser來自：專題![]()
批量創(chuàng)建彈性公網(wǎng)IPBatchCreatePublicips 相關(guān)推薦 列舉多版本對象:按文件夾分組列舉所有多版本對象 列舉多版本對象:指定起始位置列舉 列舉多版本對象:指定數(shù)目列舉 列舉多版本對象:分頁列舉全部多版本對象 列舉多版本對象:列舉文件夾中的所有多版本對象 列舉多版本對象:指定前綴列舉 API概覽來自：百科![]()
一個(gè)或多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型，模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中，得到預(yù)測、評價(jià)等結(jié)果。 ModelArts模型訓(xùn)練，俗稱“建模”，指通過分析手段、方法和技巧對準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析，從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個(gè)或多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)來自：專題![]()
過濾，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等等 時(shí)序分析 專為物聯(lián)網(wǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)處理優(yōu)化的服務(wù)，包括高壓縮比的時(shí)序數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，高效的時(shí)序查詢效率，海量時(shí)間線能力； 海量接入：海量時(shí)間線能力，最大可達(dá)億級 時(shí)序存儲(chǔ)：列式存儲(chǔ)及專用壓縮算法，高壓縮率 高效查詢：基于時(shí)間多維度聚合，近實(shí)時(shí)分析查詢 數(shù)據(jù)可視化 ：提供時(shí)序來自：百科![]()
短視頻行業(yè)的內(nèi)容去頭部化趨勢較為明顯，而短視頻內(nèi)容的永久存儲(chǔ)又給業(yè)務(wù)的運(yùn)營成本帶來較大的壓力。所以，針對短視頻的壓縮可以大幅降低短視頻平臺OPEX。FPGA視頻轉(zhuǎn)碼加速服務(wù)可以高效的實(shí)現(xiàn)復(fù)雜編碼算法，提升視頻壓縮比和壓縮效率。 優(yōu)勢 2+倍性能；2+倍能耗比 通過實(shí)測，F(xiàn)P1單卡實(shí)例，可以支持路4路720P30（H來自：百科![]()
據(jù)可以來自多個(gè)數(shù)據(jù)源，如Local FileSystem、HDFS、數(shù)據(jù)庫等。最常用的是HDFS，可以利用HDFS的高吞吐性能讀取大規(guī)模的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算。同時(shí)在計(jì)算完成后，也可以將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到HDFS。 HDFS和Spark的關(guān)系 通常，Spark中計(jì)算的數(shù)據(jù)可以來自多個(gè)數(shù)據(jù)源，如Local來自：專題![]()
、事件來源、資源類型、篩選類型、操作用戶和事件級別等多個(gè)維度進(jìn)行組合查詢。 審計(jì)日志轉(zhuǎn)儲(chǔ)：支持將審計(jì)日志周期性的轉(zhuǎn)儲(chǔ)至對象存儲(chǔ)服務(wù)（Object Storage Service，簡稱OBS）下的OBS桶，轉(zhuǎn)儲(chǔ)時(shí)會(huì)按照服務(wù)維度壓縮審計(jì)日志為事件文件。 事件文件加密：支持在轉(zhuǎn)儲(chǔ)過程中使用 數(shù)據(jù)加密 服務(wù)（Data來自：百科![]()
什么是大量文件存儲(chǔ)系統(tǒng) 提供按需擴(kuò)展的高性能文件存儲(chǔ)（NAS），可為云上多個(gè)彈性云服務(wù)器（Elastic Cloud Server，ECS），容器（CCE&CCI），裸金屬服務(wù)器（BMS）提供共享訪問。 彈性文件服務(wù)優(yōu)勢 文件共享 同一區(qū)域跨多個(gè)可用區(qū)的云服務(wù)器可以訪問同一文件系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)多臺云服務(wù)器共同訪問和分享文件。來自：專題![]()
，單實(shí)例支持超10萬時(shí)間線，最大億級時(shí)間線。通過采用列式存儲(chǔ)布局，不同數(shù)據(jù)類型（如時(shí)間類型，浮點(diǎn)型）采用不同壓縮算法，相比開源OpenTSDB壓縮率提升10倍，獲得極致壓縮率。支持倒排索引，相對開源OpenTSDB查詢效率提升10倍以上。另外，IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)還提供時(shí)序數(shù)據(jù)洞察來自：百科![]()
來自：專題![]()
BCFtools是一組實(shí)用程序，以Variant Call Format（VCF）及其二進(jìn)制副本BCF處理變量調(diào)用。所有命令都可以與未壓縮和BGZF壓縮的VCF和BCF透明地一起使用。 配置流程 1.配置編譯環(huán)境 安裝相關(guān)依賴。 yum install zlib-devel bzip2來自：百科![]()
程序猿拼盡全力只為你毫不費(fèi)力: 多表單關(guān)聯(lián)表格 • 可以關(guān)聯(lián)多個(gè)表單至同一表格 • 支持無縫遷移原有收集結(jié)果 • 不會(huì)刪除原有表格及數(shù)據(jù) 憑借這個(gè)新功能 能輕松同步多個(gè)表單的收集結(jié)果到同一個(gè)表格中 且所有收集結(jié)果實(shí)時(shí)自動(dòng)更新 方便你批量操作多個(gè)數(shù)據(jù)源 云商店商品 云商店商品 泛微e-office來自：云商店![]()
每次最多上傳10個(gè)文件，單個(gè)文件大小（含解壓后）不得超過2G。 僅支持上傳1.11.2及以上容器引擎客戶端版本制作的鏡像壓縮包。 前提條件 已創(chuàng)建組織，請參見創(chuàng)建組織。 鏡像已保存為tar或tar.gz文件，具體請參見制作鏡像壓縮包。 操作步驟 登錄容器鏡像服務(wù)控制臺。 在左側(cè)導(dǎo)航欄選擇“我的鏡像”，單擊右上角“頁面上傳”。來自：專題![]()
時(shí)間線Hash”兩層打散，分布式并行寫入,且最高每天處理萬億級時(shí)間點(diǎn)寫入。 靈活彈性 計(jì)算獨(dú)立按需擴(kuò)展、擴(kuò)容不遷移數(shù)據(jù)，分鐘級完成集群節(jié)點(diǎn)擴(kuò)縮容。 高壓縮率 列式存儲(chǔ)布局和專用壓縮算法，相比開源版本壓縮率可以提升5~10倍左右。 高查詢性能 多節(jié)點(diǎn)多線程并行查詢，可高效處理高并發(fā)大數(shù)據(jù)量分析任務(wù)。 GeminiDB來自：專題![]()
針對IoT設(shè)備內(nèi)存空間小的問題，LiteAI應(yīng)用了模型量化技術(shù)，將模型參數(shù)從32比特浮點(diǎn)量化到8比特定點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)75%模型壓縮；實(shí)現(xiàn)更合理的內(nèi)存管理算法，最大化內(nèi)存復(fù)用率，絕大部分場景下達(dá)到內(nèi)存使用下限值；提供模型壓縮及聚類算法供開發(fā)者選擇，進(jìn)一步減少內(nèi)存占用。 l LiteAI采用算子融合、SIMD指令加速來自：百科
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