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5)编译安装libuv。 make && make install ----结束 4.运行和验证 我们通过libuv官方为我们提供的socks5-proxy例子，测试libuv是否安装完成。 1)进入socks5-proxy目录。 cd /usr/local/src/libuv-1.34.0/samples/socks5-proxy来自：百科ME地址，您需要将加速域名指向CNAME地址，访问加速域名的请求才能转发到 CDN 节点，从而达到加速效果。 这里以您的域名在华为云解析为例，例子中的加速域名为download.game-apk1.com。 获取加速域名的CNAME地址。 进入“CDN控制台 > 域名管理”页面。 在来自：专题
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2.0) C#(.NET Core 2.1) C#(.NET Core 3.1) Custom PHP7.3 Python3.9 http name 是 String 依赖包名称。必须以大、小写字母开头，以字母或数字结尾，只能由字母、数字、下划线、点和中划线组成，长度不超过96个字符。来自：百科2.0) C#(.NET Core 2.1) C#(.NET Core 3.1) Custom PHP7.3 Python3.9 http name 是 String 依赖包名称。必须以大、小写字母开头，以字母或数字结尾，只能由字母、数字、下划线、点和中划线组成，长度不超过96个字符。来自：百科
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{n}: 表示基数的关系不能用简单的数字说明，需要通过注释来说明这个n的取值范围。这种注释说明在实际项目中就体现了一些业务规则。举个不是十分恰当的例子，一个月与证券交易日的关系。那么一个月里面含有多少个有效的证券交易日，要看证券交易所规定每个月可以进行上市交易的日期，每年随着政策变化而变化，需要另外说明。来自：百科![]()
vcftools--version 当系统回显类似如下信息是，表示VCFtools安装成功。 VCFtools(0.1.16) 2）测试数据。 test目录下有很多例子，通过输入如下命令，进行测试。 cd/usr/local/src/vcftools-0.1.16/examples vcftools--vcf来自：百科![]()
在普通的服务编排中，由于需要精准控制各个服务的执行顺序，所以控制流是工作流的核心部分。然而在文件处理等流式处理场景中，对控制流的要求并不高，以上述图片处理场景举例，可以对大图片进行分块处理，图片压缩和加水印的任务不需要严格的先后顺序，图片压缩处理完一个分块可以直接流转到下一个步骤，而不需要等待图片压缩把所有分块处理完再开始加水印的任务。来自：百科![]()
建议根据业务需要设置Binlog本地保留时长（默认为0，表示Binlog备份完成后本地日志会被删除）。 · 使用表级时间点恢复功能时，建议提前确认所选时间点之前是否有对无主键大表的删除操作，如果有该操作，恢复完成时间不易评估。 · 创建实例前建议根据需要选择存储类型，本地盘SSD实例不支持备份恢复到已有实例和当前实例。来自：专题![]()
对突发流量。 AI技术的双刃剑：AI大模型的接入会为汽车行业带来机遇，但AI模型的推理和数据挖掘往往需要消耗大量的计算资源，这可能导致运营成本的显著上升。尤其是在数据量巨大的车联网环境中，如何在享受AI带来的便利同时，控制成本和资源消耗，是一大挑战。 底层架构越简单、越利于系统稳来自：百科![]()
”保存后退出。 c.运行下面命令，使修改的环境变量生效。 source/etc/profile 4.运行和验证 1）测试数据。 “test”目录下有很多例子，通过输入如下命令，进行测试。 cd/usr/local/src/bcftools-1.9 make test 当系统回显类似如下信息时，表示BCFtools测试成功。来自：百科![]()
-y install php70w-tidy php70w-common php70w-devel php70w-pdo php70w-mysql php70w-gd php70w-ldap php70w-mbstring php70w-mcrypt php70w-fpm • 执来自：专题![]()
弹性云服务器 -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，主要适用于需要对本地存储上的极大型数据集进行高性能顺序读写访问的工作负载，例如：Hadoop分布式计算，大规模的并行数据处理和日志来自：专题![]()
华为云服务器-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，主要适用于需要对本地存储上的极大型数据集进行高性能顺序读写访问的工作负载，例如：Hadoop分布式计算，大规模的并行数据处理和日志来自：专题![]()
Pod的IP地址是在Pod启动后才被分配，在启动前并不知道Pod的IP地址。 应用往往都是由多个运行相同镜像的一组Pod组成，逐个访问Pod也变得不现实。 举个例子，假设有这样一个应用程序，使用Deployment创建了前台和后台，前台会调用后台做一些计算处理。后台运行了3个Pod，这些Pod是相互独来自：专题![]()
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上，不用从一个研究所传到另外一个研究所，或者把计算结果传来传去，这样它会数据处理量非常大，而且周期都特别长。如果数据都能集中在公有云上，然后各个研究所的人员能一定程度上协同办公，这样大大的加速了它后端数据处理的一些流程，从而把业务更快的推向市场。 文中课程 更多精彩课程、微认证、沙箱实验，尽在华为云学院来自：百科![]()
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