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质量管理和产品追溯是企业不可或缺的环节，天智云MES能够完善质量管理体系，快捷设置物料及工序质检参数，并获得质检结果。同时，它还能通过序列号和批号立即回溯原材料批次、关重件序列号、作业机台、作业人员、作业时间、过程质量信息，快速找出产品异常原因。 天智云MES为中小企业带来了巨大的价值。首先，它来自：专题功能说明：国密签名证书签名算法 取值范围：1-64个字符 certificate_serial_number String 功能说明：国密签名证书序列号 取值范围：1-64个字符 certificate_subject String 功能说明：签名证书使用者 取值范围：1-256个字符来自：百科
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2、码率超过一定数值，对图像的质量没有多大影响。 常用的调节码率手段包括： ①调节编码的帧率。通过调节序列在时间上的分辨率达到控制码率的目的。当码率高于信道时，通过丢帧来降低码率；当码率低于信道时，可提高帧率以提高视觉效果。 ②调节图像大小。通过调节序列在空间上的分辨率来达到控制码率的目的。当码率高于信道时，减小尺寸来自：百科![]()
删除操作的处理时间。所以是否要为表增加索引，索引建立在哪些字段上，是创建索引前必须要考虑的问题。 创建和使用序列 序列Sequence是用来产生唯一整数的数据库对象。序列的值是按照一定规则自增的整数。因为自增所以不重复，因此说Sequence具有唯一标识性。 创建和管理视图 视图来自：专题![]()
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检测防御XXE注入（XML External Entity Injection）攻击，检测web应用是否存在对应漏洞。 反序列化输入 检测使用了危险类的反序列化攻击。 文件目录遍历 获取访问文件的路径或目录，匹配是否在敏感目录或敏感文件下。 Struts2 OGNL OGNL代码执行检测。来自：专题![]()
Secret资源对象 时间：2021-07-01 11:13:23 API设计： 没有Spec字段。 Data字段： 用来保存UTF-8字节序列。 StringData: 任意字符串（write-only）。 Immutable(v1.19版本)： 不可变更（禁止修改）； 保护应用，免受意外更新带来负面影响；来自：百科![]()
ConfigMap资源对象 时间：2021-07-01 11:06:10 1. API设计： 没有Spec字段； 2. Data字段： 用来保存UTF-8字节序列； 键名不能与BinaryData重叠。 3. BinaryData： 用来保存二进制数据（base64编码）； 键名不能与Data重叠。来自：百科![]()
时间：2021-07-02 12:54:31 数据库 云数据库 云数据库GaussDB(for MySQL) 事务是用户定义的一个数据库操作序列，这些操作要么全做，要么全不做，是一个不可分割的工作单位。 事务控制提供了事务的启动、提交、两阶段提交准备、回滚、设置隔离级别操作，并支持在事务中创建保存点。来自：百科![]()
经过缜密思考与打磨。 流量洪峰下，用户面临业务突发诉求 促销活动中，出现爆发性的用户访问和下单请求时可能会出现如下问题 CPU飙升：序列化和反序列化、高频日志输出、大量反射的应用是CPU飙高的主要原因。而大多数核心的业务对请求响应时间又有着比较严格的要求，这就对单实例的CPU性能提出了严格的要求。来自：百科![]()
这些查询时，用户就可以在 GaussDB数据库 定义一个视图，以便解决这个问题。 创建和管理GaussDB序列 GaussDB序列Sequence是用来产生唯一整数的数据库对象。序列的值是按照一定规则自增的整数。因为自增所以不重复，因此说Sequence具有唯一标识性。来自：专题![]()
这些查询时，用户就可以在GaussDB数据库定义一个视图，以便解决这个问题。 创建和管理GaussDB序列 GaussDB序列Sequence是用来产生唯一整数的数据库对象。序列的值是按照一定规则自增的整数。因为自增所以不重复，因此说Sequence具有唯一标识性。 创建和管理GaussDB数据库中的表来自：专题![]()
这些查询时，用户就可以在GaussDB数据库定义一个视图，以便解决这个问题。 创建和管理GaussDB序列 GaussDB序列Sequence是用来产生唯一整数的数据库对象。序列的值是按照一定规则自增的整数。因为自增所以不重复，因此说Sequence具有唯一标识性。 云数据库GaussDB精选文章推荐来自：专题![]()
这些查询时，用户就可以在GaussDB数据库定义一个视图，以便解决这个问题。 创建和管理GaussDB序列 GaussDB序列Sequence是用来产生唯一整数的数据库对象。序列的值是按照一定规则自增的整数。因为自增所以不重复，因此说Sequence具有唯一标识性。 创建和管理GaussDB数据库中的表来自：专题![]()
两个方面。该文综述了以上三个路线的代表性研究，探讨了未来可能的研究方向。 知识图谱（KG）和大语言模型（LLM）都是知识的表示形式。KG是符号化的知识库，具备一定推理能力，且结果可解释性较好。但存在构建成本高、泛化能力不足、更新难等不足。LLM是参数化的概率知识库，具备较强语义理来自：百科
