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    列举桶清单规则(Java SDK):接口约束 支持的API列表:桶高级配置接口 清理碎片:使用方式 如何处理碎片?:直接删除碎片 配置桶清单:操作步骤 修订记录 桶清单:如何配置桶清单 对匿名用户授予桶的公共权限:相关场景:取消公共中的ListBucket(列举桶内对象)权限 创建迁移任务组:前提条件
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    对于 CDN 技术而言,需要考虑两个方面的内容存储问题。一个是内容源的存储,一个是内容在Cache节点中的存储。 对于内容源的存储,由于内容的规模比较大(通常可以达到几个甚至几十个TB),而且内容的吞吐量较大,因此,通常采用海量存储架构。 对于在Cache节点中的存储,是Cache设计的一个关键问题。需要考虑的因素包
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    在视频截图中,可以先对视频进行截图,然后选择某一张截图作为封面。支持截图的视频格式有FLV、MP4、TS、MOV、MXF、MPG、WMV、AVI、M4V、F4V和MPEG。 登录视频管理控制台,在左侧导航栏选择“视频处理 > 视频截图”,进入视频截图页面。 勾选需要截图的视频,
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    对于CDN系统而言,需要考虑两个方面的内容存储问题。一个是内容源的存储,一个是内容在Cache节点中的存储。 对于内容源的存储,由于内容的规模比较大(通常可以达到几个甚至几十个TB),而且内容的吞吐量较大,因此,通常采用海量存储架构。如NAS和SON. 对于在Cache节点中的存储,是Cache设计的一个关键问题
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    2、勾选需要截图的视频,单击“截图”,在弹出的截图设置框中设置截图参数。 按时间间隔:根据设置的时间间隔,从视频首帧开始截图,以最后一帧截图结束,最大间隔不能超过12秒。可选择是否将首帧截图作为视频封面。 指定时间点:根据设置指定时间从视频中截取图片,最多可设置10个时间点。可选择是否将某张截图作为视频封面。
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    入“智能未来” ModelArts平台具有高效率、易部署、更低CTO的特性。同时支持盘古大模型的运行,相比于传统AI模型,原来几十个AI场景,需要几十个AI模型开发训练好几个月,现在只需要一个大模型就可以开发完成,训练时间只需几天。原来需要成千上万张样本开发的场景,现在也只需要十位数。
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    输入图片格式暂支持PNG、JPG、JPEG。   视频截图 视频截图是指截取视频某一特定帧并生成JPG格式的图片,支持在转码时进行截图,也支持单独的截图功能,提供如下两种截图类型: 采样截图:根据时间间隔采样截图,默认截图间隔为12s。 指定时间点截图:指定一组时间点,截取视频中这些时间点的图像。
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    如需清理已删除对象,请选中所有带删除标记的对象后,单击列表上方的“彻底删除”。 检查是否存在碎片 什么是碎片? 1、在左侧导航栏,单击“对象”。 2、在对象列表上方,单击“碎片”页签,在列表中可以查看到桶中碎片。 如需清理碎片,请选中所有碎片后,单击列表上方的“删除”。 使用 OBS SDK上传超过5GB的大文件失败
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    拼接播放地址:前提条件 拼接播放地址:前提条件 配置 域名 :配置CNAME 资源包概述:资源包说明 直播录制:录制流程 直播截图:截图流程 转码模板的生效规则是怎样的? 直播截图:截图流程 使用限制:资源限制 直播转码:注意事项 直播转码:注意事项 直播转码费用 功能特性 资源包购买 入门指引
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    播服务收取。录制存储:按占用的存储空间容量进行计费。若录制至OBS桶,则存储费用由对象存储服务收取。 直播截图,直播截图:按截图张数进行计费,费用由 视频直播 服务进行收取。截图存储:按占用的存储空间容量进行计费,费用由对象存储服务收取。 版权声明:本文章文字内容来自第三方投稿,版权
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    *4096,图片大小不超过10M。 视频截图 视频截图是指截取视频某一特定帧并生成JPG格式的图片,支持在转码时进行截图,也支持单独的截图功能,提供如下两种截图类型: 采样截图:根据时间间隔采样截图,默认截图间隔为12s。 指定时间点截图:指定一组时间点,截取视频中这些时间点的图像。
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    视频监控类业务如何接入Live?:场景介绍 截图文件在OBS中的存储方式有哪些?区别是什么? 配置了录制至VOD模板,为什么在录制管理中无录制文件? 如何选择直播源站和加速区域?:如何选择直播源站? 单流录制模式和合流录制模式有什么区别? 直播截图:截图流程 直播截图:截图流程 直播带货风格文案(100句)
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    响。 视频截图 视频点播 支持对上传的视频文件进行截图,可以选择按时间间隔截图或指定时间点截图截图完成后,可以将截图设置为视频封面。 按时间间隔截图:根据相同的时间间隔对视频截取多张图像,从视频首帧开始截图,以最后一帧截图结束,最大间隔不能超过12秒。 指定时间点截图:指定一组时
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    是JAVA。 Kafka:单机吞吐量为100,000级。 这是Kafka的最大优势,即高吞吐量。 通常与大数据系统配合执行实时数据计算,日志收集等场景。 当topic从数十个变为数百个时,吞吐量将大大下降 因此,在同一台计算机上,Kafka尝试确保topic数量不会过多。 如果要
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