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Soot [3]：Soot最初是Java优化框架，发展至今已广泛应用于分析优化和可视化Java和Android应用程序。 • Flowdroid [4]: 基于IFDS算法实现的针对Android的静态污点分析框架 利用上述工具，开发者可以制定相应的规范检测项，从而检测到应用中存在的隐私泄露隐患。来自：百科了计算下推的能力。 多源异构 协同分析既支持Hive、 GaussDB 等结构化数据源，也支持HBase等非结构化数据源。 全局元数据 对于非结构化数据源HBase，提供映射表方式将非结构化SCHEMA映射成结构化SCHEMA，实现HetuEngine对HBase的无差别SQL访问；对于数据源信息，提供全局管理。来自：专题
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第三弹： 数据实例 的连接 华为云GaussDB Ustore存储引擎正式发布 华为云GaussDB专场直播第5期：SQL优化解读 华为云GaussDB发布5大核心技术，打造行业领先的技术竞争力 客户案例 为什么他们选择了GaussDB “星河”数据库标杆案例！工商银行&华为云GaussDB再创佳绩来自：专题
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软件，运维成本高、难度大。 传统数据库性能瓶颈问题，复杂查询性能较差。 如何不中断业务并且平滑的实现数据迁移。 云数据库 GaussDB迁移原理 本次实践使用全量+增量同步功能，原理如下： 1.全量同步阶段，先进行结构迁移，例如表、主键、唯一键的迁移。2.结构迁移完成后，启动增量数来自：专题![]()
物联网设备和传感器连接到拥有强大算力和信息的 云计算平台 中，再叠加大数据分析和AI识别等技术，可以满足各种创新应用，小到一个简单的语音指令，大到路上的自动驾驶汽车，IoT成为各行各业的香饽饽。 深耕IoT领域多年的华为云MVP朱有鹏也颇有感慨，他表示，“目前IoT行业还存在需求和商业模式的创新难题。”来自：百科![]()
得准” 华为云GaussDB Ustore存储引擎正式发布 华为云GaussDB专场直播第5期：SQL优化解读 华为云GaussDB发布5大核心技术，打造行业领先的技术竞争力 客户案例 为什么他们选择了GaussDB “星河”数据库标杆案例！工商银行&华为云GaussDB再创佳绩来自：专题![]()
penGL，可以提供最大显存1GiB、分辩率为4096×2160的图形图像处理能力。 更多信息，请参见GPU加速型。 场景：数据分析 处理大容量数据，需要高I/O能力和快速的数据交换处理能力的场景。例如MapReduce 、Hadoop计算密集型。 推荐使用磁盘增强型 弹性云服务器来自：专题![]()
提供iOS和Android版移动端播放器SDK、Web播放器SDK。支持多种播放格式，支持倍速播放和视频截图等功能。 推流SDK 支持高级美颜、道具贴纸特效、录屏直播、添加水印、自适应码率等功能。 视频云APP Demo 提供 视频直播 相关功能的APP Demo，支持Android和iO来自：百科![]()
降低70%，同时拥有媲美真机的响应时延。 · 华为独有的AVS3视频编码技术，可大幅降低云上渲染带宽消耗。 · 创新指令流分离渲染技术，为大屏带来高清画质。 安全升级 业务数据存于云端，无须传到本地，结合Anti-DDoS流量清洗、态势感知等多种安全服务，实现企业级云上安全防护，让您的信息多一层专业级保护。来自：专题![]()
游戏： 文档数据库 副本集和集群架构的高可用特性，能够满足游戏在高并发下的持续稳定运行。兼容MongoDB，具有No-Schema的方式，能在游戏玩法变化中快速变更表结构，非常适用于灵活多变的游戏业务需求。优势：支持内嵌文档、内嵌文档可以避免join的使用，降低应用开发的复杂性，灵活的schema支持，方便来自：百科![]()
数据库：静态信息：操作系统版本，数据库引擎版本，软件版本；动态负载：总容量，已用空间、QPS/TPS；其他：存储过程、触发器、Package、表结构与注释。 文件存储：数据量；文件类型；小文件数量，大文件数量。 业务应用评估 -按场景 重要级别：核心业务、边缘业务。 部署环境：生产环境、测试环境、开发环境。来自：百科![]()
硬盘可随时扩容，性能线性增长 大容量 单盘最大容量达32TB 建议搭配使用 弹性云服务器 E CS 云备份 CBR 虚拟私有云 VPC 1对1免费专家咨询 云硬盘基本概念 表1 云硬盘基本概念 概念 说明 IOPS 云硬盘每秒进行读写的操作次数。 吞吐量 云硬盘每秒成功传送的数据量，即读取和写入的数据量。来自：专题![]()
、X86、PPC、MIPS…)，不同的操作系统(Wndows、Linux、iOS、Android…)，不同的编译优化选项(O0~O3)，即使是同一套源代码，最终编译生成的二进制文件之间也是差别非常大的。注：上述影响因素不涉及java语言 从上面可知源代码和二进制文件之间存在巨大的来自：百科![]()
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据。与其他的数据相比，物联网数据具有“大、小、高、底”四个特点： “大”即物联网数据体量大，我们经常听到的一个经典的案例，即GE发动机有成百上千个传感器，毫秒级频度产生各种数据。一次飞机的飞行就可以超过1TB的数据量。很多工业场景产生的数据量可能会更大。 “小”即物联网数据的价值来自：百科
