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數(shù)據(jù)庫開發(fā)環(huán)境 HCIA- GaussDB 系列課程。華為的GaussDB支持基于C、Java等應(yīng)用程序的開發(fā)。了解它相關(guān)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和相關(guān)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(xué)習(xí)和查看。學(xué)習(xí)本課程之前,需要了解操作系統(tǒng)知識,C/J來自:百科ction)循環(huán)的科學(xué)程序,同時(shí)結(jié)合 數(shù)據(jù)治理 工作的特點(diǎn)設(shè)計(jì)了兩個(gè)層面的度量評估: 兩個(gè)層面的數(shù)據(jù)治理度量評估工具 通過年度的整體數(shù)據(jù)治理成熟度評估,了解各維度數(shù)據(jù)治理現(xiàn)狀,并制定可操作性目標(biāo),分析差距,制定切實(shí)可行的計(jì)劃,在推進(jìn)落實(shí)計(jì)劃的過程中,利用季度性實(shí)施的數(shù)據(jù)治理評分卡,針來自:百科
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參數(shù)配置完后,單擊“確定”,嵌入水印的文件會自動下載到您指定的路徑下。 如果您嵌入的是明水印,可在本地打開水印文件查看效果。 如果您嵌入的是暗水印,水印內(nèi)容不可見,可參考以下步驟提取暗水印內(nèi)容。 提取水印 在“數(shù)據(jù)水印”頁面,選擇“水印提取”頁簽。 選擇文件,即上傳需要提取水印的文件。 若需要提取水印的文件保來自:百科
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法應(yīng)用,并實(shí)現(xiàn)售賣機(jī)的智能化運(yùn)營,是一個(gè)貫穿數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的完整項(xiàng)目。 開發(fā)者進(jìn)階課程 《EC-IoT物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)開發(fā)實(shí)戰(zhàn)》 EC-IoT是將對實(shí)時(shí)性、安全性和可靠性有嚴(yán)格要求的應(yīng)用部署在靠近數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點(diǎn)(如網(wǎng)關(guān))上,讓數(shù)據(jù)在最短的時(shí)間內(nèi)得到分析和處理,來自:專題《基于 物聯(lián)網(wǎng)平臺 構(gòu)建智慧路燈應(yīng)用》 《基于物聯(lián)網(wǎng)平臺的自販機(jī)銷量分析》 《基于物聯(lián)網(wǎng)平臺構(gòu)建智慧路燈應(yīng)用》 《基于物聯(lián)網(wǎng)平臺的自販機(jī)銷量分析》 在線課程 完成使命認(rèn)證即可免費(fèi)使用 《人人學(xué)IoT》 本課程從物聯(lián)網(wǎng)的背景知識引入,通過物聯(lián)網(wǎng)概述到“云-管-端“的課程體系,涵蓋華為物聯(lián)網(wǎng)認(rèn)證60%的知識點(diǎn),帶大家從華為物聯(lián)網(wǎng)入門到精通。來自:專題防護(hù)規(guī)則的配置。 了解詳情 獨(dú)享 WAF +ELB聯(lián)動 如果您需要防護(hù)WAF支持的端口以外的非標(biāo)端口,可參考本實(shí)踐配置WAF的獨(dú)享模式和7層ELB聯(lián)動,可實(shí)現(xiàn)任意端口業(yè)務(wù)的防護(hù),您可以按以下的方法進(jìn)行配置,實(shí)現(xiàn)獨(dú)享WAF非標(biāo)端口的防護(hù)。 如果您需要防護(hù)WAF支持的端口以外的非標(biāo)端口,來自:專題角色: IAM 最初提供的一種根據(jù)用戶的工作職能定義權(quán)限的粗粒度授權(quán)機(jī)制。該機(jī)制以服務(wù)為粒度,提供有限的服務(wù)相關(guān)角色用于授權(quán) IAM最新提供的一種細(xì)粒度授權(quán)的能力,可以精確到具體服務(wù)的操作、資源以及請求條件等?;诓呗?span style='color:#C7000B'>的授權(quán)是一種更加靈活的授權(quán)方式,能夠滿足企業(yè)對權(quán)限最小化的安全管控要求。來自:專題有一個(gè)優(yōu)化過的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)TBE標(biāo)準(zhǔn)算子庫,開發(fā)者可以直接利用標(biāo)準(zhǔn)算子庫中的算子實(shí)現(xiàn)高性能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算。除此之外,TBE也提供了TBE算子的融合能力,為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化開辟一條獨(dú)特的路徑。 張量加速引擎TBE的三種應(yīng)用場景 1、一般情況下,通過深度學(xué)習(xí)框架中的標(biāo)準(zhǔn)算子實(shí)現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模來自:百科