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用户IDC数据中心和华为云通过云专线（DC）或虚拟专用网络（VPN）通信成功，在华为云的内网上使用第三方虚拟化防火墙，使得云上云下的业务流量经过自定义的第三方防火墙，对云上的业务进行灵活的安全控制。本文以用户同区域的多VPC与本地IDC连通为例，介绍混合云使用第三方防火墙的应用场景。 虚拟私有云VPC -通来自：专题
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ModelArts Pro的应用场景 ModelArts Pro的应用场景 时间：2020-09-18 16:06:13 华为云ModelArts Pro定位为企业AI生产力工具，提供了一种全新的行业AI落地方式，将算法专家的积累和行业专家的知识沉淀在相应的套件和行业工作流(Wor来自：百科
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云知识 企业应用架构的演进介绍 企业应用架构的演进介绍 时间：2021-04-21 20:20:19 容器云 镜像服务 镜像 传统企业已有的众多单体应用，需要结合企业应用架构的演进路线，按照“云化路径”分类及其特征，围绕目标应用展开细化的应用迁移分析和设计。 针对传统本地化部署的应用，来自：百科![]()
建特定的软件环境，免去了自行配置环境、安装软件等耗时费力的工作，特别适合互联网初创型公司使用。 3、批量部署软件环境 将已经部署好的云服务器的操作系统、分区和软件等信息打包，用以制作私有镜像，然后使用该镜像批量创建云服务器实例，新实例将拥有一样的环境信息，从而达到批量部署的目的。来自：百科![]()
发者可以专注于业务逻辑的实现，而不需要关注底层的基础设施和运维工作。 云应用引擎的架构通常包括以下组件： 1. 应用容器：负责管理应用程序的运行环境，包括语言运行时、库、依赖等，同时提供了应用程序与底层基础设施的交互接口。 2. 自动伸缩：可以根据应用程序的负载情况自动扩容或缩容，以满足业务需求和成本控制要求。来自：百科![]()
升注册流程的响应速度。 图1串行发送注册邮件与短信流程 图2借助消息队列异步发送注册邮件与短信流程 错峰流控与流量削峰 在电子商务系统或大型网站中，上下游系统处理能力存在差异，处理能力高的上游系统的突发流量可能会对处理能力低的某些下游系统造成冲击，需要提高系统的可用性的同时降低系来自：百科![]()
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支持Windows 10操作系统的PC，通过安装的客户端（华为云办公）登录桌面。 支持Windows 10操作系统的PC，通过安装的客户端（华为云办公）登录桌面。 macOS 10.14~11.2（64位） 支持macOS（64位，版本10.14到11.2）的PC，通过安装的客户端（ Workspace ）登录桌面。来自：专题![]()
云知识 鲲鹏Web应用解决方案的应用场景有哪些？ 鲲鹏Web应用解决方案的应用场景有哪些？ 时间：2021-05-13 16:04:14 Web是大家每天都要接触到的东西，无论是我们访问的鲲鹏社区，还是刷新闻、看网页、逛论坛，这些都是Web网站。在这些网站背后，都有对应的Web服务器在来自：百科![]()
secret。将指定的API授权给指定应用后，该应用的持有者才可以调用已发布到环境中的指定API。 同一个API发布到不同的环境时，可以为之定义不同的流控策略并授权给不同的应用。举例，API v2版本在测试过程中，可以发布到BETA环境，并授权给测试应用，而API v1版本是稳定来自：百科![]()
改变。 容器和镜像的关系，像程序设计中的实例和类一样，镜像是静态的定义，容器是镜像运行时的实体。容器可以被创建、启动、停止、删除、暂停等。 一个镜像可以启动多个容器。 应用可以包含一个或一组容器。 镜像、容器、应用之间的关系如图1所示。 图1镜像、容器、应用的关系 云容器引擎 CCE来自：百科![]()
Linux在企业中的应用介绍 Linux在企业中的应用介绍 时间：2021-02-26 17:23:04 操作系统 Linux是一套免费使用和自由传播的类Unix操作系统，是一个基于POSIX和UNIX的多用户、多任务、支持多线程和多CPU的操作系统。Linux 能运行主要的UNIX工具来自：百科![]()
据行业需求，严格筛选符合客户需求和服务质量要求的产品、服务和解决方案。 商品品质的区别： 严选商品经过严苛的品质把关，经过严格的测试（伙伴自测报告+华为测试报告），相比应用市场的商品，质量和服务更具保证。 销售过程的区别： 通用商品的售前、售后服务责任由合作伙伴承担。而严选商品，来自：云商店![]()
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on中的多个AZ间通过高速光纤相连，以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 项目 区域默认对应一个项目，这个项目由系统预置，用来隔离物理区域间的资源（计算资源、存储资源和网络资源），以默认项目为单位进行授权，用户可以访问您帐号中该区域的所有资源。如果您希望进行更加精细的权限控制来自：专题![]()
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的图片进行学习。对于不成功的图片，我们进一步使用OCR。OCR能够识别出图像中的文字内容及其位置。结合第一阶段的目标识别模型进行结果融合，可以得到更为精确的可点击区域结果，并且这个时候的融合方案已经初步可以使用了。随着数据集的积累，目标检测模型的检测结果也变得更精确。最终能够只使用目标识别方案。来自：百科
