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不支持混部的组件：Redis、Hue、Sqoop、Oozie，建议采用鲲鹏或x86独立部署。 部署步骤： 1. 确认OS、JDK等版本满足混部要求； 2. Ambari及所需大数据组件移植为鲲鹏版本； 3. 基于《Ambari移植混部指导书》制作X86版本和鲲鹏版本的软件包，创建YUM源；来自：百科![]()
华为云计算 云知识 基于内容的灰度发布步骤 基于内容的灰度发布步骤 时间：2021-07-01 11:42:59 基于内容的灰度发布。可根据请求的内容控制其流向的服务版本（Cookie, Header, OS, Browser）。 步骤1：发起金丝雀灰度任务，选择一个服务进行灰度发布；来自：百科![]()
华为云计算 云知识 基于权重的灰度发布步骤 基于权重的灰度发布步骤 时间：2021-07-01 14:11:38 灰度发布功能 – 基于权重的灰度发布，可根据需要灵活动态的调整不同服务版本的流量比例。 步骤1：发起金丝雀灰度任务，选择一个服务进行灰度发布； 步骤2：给选定服务创建灰度版；来自：百科![]()
提示:统计代码必须与统计类型保持一致，否则无效 3.1，勾选设置为页脚元素，这样所有使用页脚的页面都可以显示了。 3.2您也可以直接把统计模块加在底版中，使用了底版的页面这样就可以统计到了。 4.保存后预览即可 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生来自：百科![]()
华为云计算 云知识 基于鲲鹏BMS的Hadoop调优实践 基于鲲鹏BMS的Hadoop调优实践 时间：2020-12-01 14:32:39 本实验帮助指导用户在短时间内，了解大数据组件Hadoop在鲲鹏上的部署步骤，体验Hadoop组件在鲲鹏上的基本调优思路。 实验目标与基本要求来自：百科![]()
云知识 基于深度学习算法的 语音识别 基于深度学习算法的语音识别 时间：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度学习）算法，结合清华大学开源语音数据集THCHS30进行语音识别的实战演练，让使用者在了解语音识别基本的原理与实战的同时，更好的了解人工智能的相关内容与应用。来自：百科![]()
地了解运行状况，还可以利用这些客流的数据，助力商家更有效地组织运营工作。 该功能需配套支持客流统计的摄像机：SIU款型或Dxxxx-10款型。 配置客流统计 右键单击屏幕，进入主菜单，选择“智能>智能配置>态势分析>过线统计”，打开“启用过线统计”开关，绘制检测线和检测区域。 结果验证来自：云商店![]()
①可查询的时间跨度最长为31天，支持查看最近90天的历史数据。 ②根据日志统计出的数据展示相关访问情况，数据一小时同步一次。 ③如果查询的域名在所指定时间跨度范围内无数据，则请求数量、请求命中率和每秒请求数趋势图，域名访问详情列表中不会有数据展示。 ④支持导出查询的数据详情。来自：百科![]()
云手机 默认是有root权限的，即您可以获得云手机的最高权限。 云手机默认是有root权限的，即您可以获得云手机的最高权限。 云手机都有独立的公网IP吗？ 公网IP绑定在服务器上，服务器虚拟出的所有云手机共用一个服务器的公网IP，但是每台云手机都拥有独立的私有IP。 公网IP绑定在来自：专题![]()
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华为云计算 云知识 基于鲲鹏的华为云混合云平台 基于鲲鹏的华为云混合云平台 时间：2021-05-28 10:21:45 鲲鹏 云计算 H CS 6.5.1/8.0是基于鲲鹏的华为云混合云平台。 它支持x86和鲲鹏混合部署； 支持容器多集群模式部署； 容器管理面支持容灾高可用，数据面支持应用多AZ部署；来自：百科![]()
huaweicloud.com/testdetail.html?testId=462为准。 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。 华为云将持续创新，携手客户、合作伙伴和开发者，致来自：百科![]()
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services”，为该设备上报的数据与设备产品的serviceId对应不上。当前边缘节点不感知产品的更新。若新建一个空白的设备产品，为边缘节点创建子设备，然后修改设备产品新增服务和属性，则此时设备上报数据中的服务属性在边缘节点无感知，即会出现“No services”的异常。 · 当进行基于IoT边缘来自：专题![]()
角色： IAM 最初提供的一种根据用户的工作职能定义权限的粗粒度授权机制。该机制以服务为粒度，提供有限的服务相关角色用于授权 IAM最新提供的一种细粒度授权的能力，可以精确到具体服务的操作、资源以及请求条件等。基于策略的授权是一种更加灵活的授权方式，能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。来自：专题![]()
Computing）技术的发展已经成为当今科技领域的热点之一。AIGC技术的发展可以追溯到人工智能和图形计算两个领域的发展历程。人工智能技术的兴起，使得计算机能够模拟人类的智能行为，而图形计算技术的进步，则赋予了计算机处理视觉信息的能力。这两者的结合，为AIGC技术的诞生提供了坚实的基础。 如来自：百科
