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织的文件数据资产安全可控？ 8 年间，石墨积累了服务近百万家企业客户的经验，构建了企业文件全生命周期安全管控体系，通过管控、预警、补救、追溯 4 大对策，有效降低文件安全风险，杜绝文件信息泄露。 01、管控——千人千面，，随心所欲 一个很常见的场景：销售数据属于敏感数据，某企业希来自：云商店
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举个例子，仅退款的售后情况交由财务处理，客服人员只需创建一个仅退款的信息表，然后使用「跨表格引用」从售后信息总表中引用仅退款的数据，新表格中的被引用数据随原表数据自动更新，再为财务人员开通表格权限，财务人员处理后，在表格中填写反馈即可。 ▲售后信息，自动分类整理 不受本地 Excel 的限制，来自：云商店建混合云网络。 立即使用 如何创建VPC对等连接简介 对等连接简介 对等连接是指两个VPC之间的网络连接。您可以使用私有IP地址在两个VPC之间进行通信，就像两个VPC在同一个网络中一样。同一区域内，您可以在自己的VPC之间创建对等连接，也可以在自己的VPC与其他账户的VPC之间来自：专题
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云硬盘备份提供对云硬盘的基于快照技术的数据保护。云备份支持备份服务器的单个磁盘，为磁盘提供数据保护。 使用备份策略备份数据 通过备份策略，您可以将整个存储库绑定的磁盘按照一定的策略要求对磁盘数据进行周期性备份，以便磁盘在数据丢失或损坏时快速恢复数据，保证业务正常运行。 备份数据管理 在备份任务正在来自：专题![]()
解决了纸质表格填写、汇总与上报不便的问题，同时还为企业节省了劳动力消耗。 （以下所有图片均可点击放大查看） ▲设备点检表单 点检结果通过表单提交后可「一键生成关联表格」，表格数据可通过「可视化图表」来做进一步的呈现，可视化的汇报形式让管理者可以清晰直观地了解到生产数据的重点，迅速掌握生产情况，发现异常问题所在。来自：云商店![]()
将一张表格中的不同 sheet，或者不同表格中的不同 sheet 汇总到一张表上，并且被合并的表格数据更新时，合并后的表格数据同步更新。无需手动收集表格或进行大量的复制粘贴，不遗漏、不重复、不出错。目前国内的在线表格产品中，仅石墨支持这一功能。 ▲一键合并工作表，与源表数据同步更新来自：云商店![]()
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。合并在一组的告警会被汇聚在一起发送一条通知。 合并方式包括： 按告警源：由相同告警源触发的告警，合并为一组发送告警通知。 按告警源 + 严重度：由相同告警源触发的告警，且其严重度相同时，合并为一组发送告警通知。 按告警源 + 所有标签：由相同告警源触发的告警，且其标签相同时，合并为一组发送告警通知。 首次等待 首来自：专题![]()
能查询当前时间之前60天之内的数据。 执行查询操作，在本次查询结果返回前，不允许再次查询或变更查询条件查询。 短信发送成功详情 1.进入短信控制台，选择“发送详情 > 国内短信”或“发送详情 > 国际/港澳台短信”，进入发送详情页面。 2.按需筛选。 国内短信支持根据短信签名、模来自：专题![]()
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图1-5 开放其他实例上的API 开放数据API 使用业务流将数据源封装成标准的RESTful API对外开放。数据源可以是API所在实例上接入的数据源，也可以是其他实例上接入的数据源。 图1-6 数据API与数据源在同一实例 图1-7 数据API与数据源在不同实例 以上，是小课为大家来自：百科![]()
什么是热数据、温数据、冷数据？ 什么是热数据、温数据、冷数据？ 时间：2021-05-25 16:02:57 存储与备份 热数据指频繁访问的在线类数据，对存储性能要求高。 冷数据指不经常访问的离线类数据，比如备份和归档数据。存储性能要求相对低，要求大容量存储介质。 温数据的访问频来自：百科![]()
但在调研中我们发现，众多的电商企业的数据分析工具仍然是 Excel，多品牌、多平台、多店铺的数据不仅分散在每个员工的电脑中，而且各平台之间的数据独立而割裂，常规的整理方式，不仅汇总低效而且易出错。 石墨的多表联动功能，支持多个独立表格的数据一键汇总，实时更新，保障多平台多维度数据汇总的实效性和真实性。无论是店铺销量数据还是投放来自：云商店![]()
拼音首字母直接检索科目，例如“应付账款”科目直接可以录入“YFZK”精确检索到，或者“YF”模糊检索“应付、研发、预付”等相同汉语拼音首字母的科目，提高筛选效率。如下图。 摘要为必填项，使用过的摘要，会在以后新增凭证时被模糊检索出来，提高效率，如下图； 凭证快捷键，有助于提高填制来自：云商店![]()
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作成果可以通过链接、附件插入表格。项目负责人打开表格，就能实时看到项目最新进展和交付物。如果对项目有反馈或建议，我们还可以直接添加评论，实现即时沟通。 （协同更新进度） （评论即时沟通） 在项目跟踪过程中，我们还可以充分利用应用表格的多种视图，对数据进行智能化的拆分与呈现。 如果来自：云商店![]()
ModelArts提供的调测代码是以Pytorch为例编写的，不同的AI框架之间，整体流程是完全相同的，只需要修改个别的参数即可。 不同类型分布式训练介绍 单机多卡数据并行-DataParallel(DP) 介绍基于Pytorch引擎的单机多卡数据并行分布式训练原理和代码改造点。MindSpore引擎的分布式训练参见MindSpore官网。来自：专题
