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来自：专题pem”不是标准证书扩展名。 单击“下一步”。 单击“完成”。 单击“确定”，完成根证书导入。 导入Linux操作系统 您可以使用任何终端连接工具（如WinSCP、PuTTY等工具）将证书上传至Linux系统任一目录下。 GaussDB 数据库实例被锁怎么处理？ 因为某些操作可能导致数据库实例被锁来自：专题
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业智能的强大动力？ 华为云通用AI解决方案（EI服务），如何成为企业智能的强大动力？ 时间：2023-11-06 10:20:57 作为一名软件服务商，我经常需要为客户提供各种智能化的解决方案，帮助他们提高业务效率、降低运营成本、增强竞争力。在这个过程中，我发现一个非常好用的工具来自：百科![]()
业人一体，一体化HR系统+PaaS无代码平台，组织员工、复杂考勤排班、复杂薪酬工资计算，一键申报多个城市个税、 招聘管理、 培训管理背调测评于一体 OA审批、智慧报表，全面绩效KPI+OKR、实现企业数字化管理需求 业人一体，一体化HR系统+PaaS无代码平台，组织员工、复杂考勤排班、复杂薪酬工资计算，一键申报多个城市个税、来自：专题![]()
弹性扩展，性能线性提升 支持1000+超大分布式集群的能力，可以轻松应对海量高并发数据处理和复杂查询场景的考验。 金融级高可用与全密态安全 金融级高可用与全密态安全 金融级两地三中心高可用 GaussDB提供了多种高可用方案，包括同城AZ内高可用、跨AZ高可用、异地跨Region的两来自：专题![]()
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云市场商品：iClient S100；机器视觉 华为好望商城 线缆不够长，NVR总受“线”制？多台NVR无法集中管理，应用场景存在局限？配套门禁、考勤应用，缺乏统一管理系统？iClient S100强势来袭，这些问题都迎刃而解啦~ 场景扩大 支持32台NVR800集中管理，1024路摄像机视频通道。来自：云商店![]()
任务完成进度、执行时长，通过图表一查便知，直观显示，信息透明。 二、多种考勤方式精确计算工时 通过在OA系统后台设置正常工时和加班工时的不同标准，可以更加智能、准确地计算工时。 泛微OA的多排班功能，通过班次设置，将一天化为多个考勤时段，每个考勤时间段实行完整的签到、签退打卡机制，保证工时计算准确。来自：云商店![]()
在线教育。 数据库使用规范 数据库命名规范 · 所有的数据库对象名称（包括库名、表名、列名等）建议以小写字母命名，每个单词之间用下划线分割。 · 所有的数据库对象名称禁止使用MySQL保留关键字。 · 数据库对象的命名要能做到见名知意，并且不超过32个字符。 · 数据库中用到的临时表以“tmp”为前缀并以日期为后缀。来自：专题![]()
。公司是浙江省高新技术企业，并获得了浙江省信息产业厅认定的软件企业、浙江省信息产业重点企业、浙江省软件业五强企业的称号。公司拥有超过600名员工，总部办公场所占地5300多平方米。此外，公司在中国的多个省会城市设立了办事处，服务网络覆盖中国及东南亚部分国家和地区。兰德网络的服务范来自：专题![]()
与调用。 ②考勤排班：泛微人事管理平台支持多种灵活的排班方式，如多班次、弹性考勤等，并可根据不同组织结构、业务需求进行班次维护，十分适用于连锁行业的工作制。 例如班次管理中，除标准的班次考勤设定外，还支持人性化的班次设置，如弹性考勤，早到早走，晚走晚到。 支持多种考勤方式，可与钉来自：云商店![]()
与调用。 ②考勤排班 泛微人事管理平台支持多种灵活的排班方式，如多班次、弹性考勤等，并可根据不同组织结构、业务需求进行班次维护，十分适用于连锁行业的工作制。 例如班次管理中，除标准的班次考勤设定外，还支持人性化的班次设置，如弹性考勤，早到早走，晚走晚到。 支持多种考勤方式，可与钉来自：云商店![]()
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通过主/子帐号和安全组实现访问控制。创建云数据库RDS实例时，云数据库RDS服务会为租户同步创建一个数据库主帐号，根据需要创建数据库实例和数据库子帐号，将数据库对象赋予数据库子帐号，从而达到权限分离的目的。可以通过虚拟私有云对云数据库RDS实例所在的安全组入站、出站规则进行限制，从而控制可以连接数据库的网络范围。来自：专题![]()
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动信息自动更新，办理程序规范、信息数据精准。 2、智能化考勤应用，打卡、统计、查询更便捷 为了提高上海凯泉全集团人员考勤数据统计分析效率，泛微OA帮助对接考勤管理系统，帮助员工实现便捷打卡的同时，让原本分散在业务系统的考勤数据自动同步到OA系统，按照不同人员、部门信息自动汇总，查询、考核更方便。来自：云商店![]()
使用人脸检测与比对功能，可进行身份核实，适用于机场、海关等人证合一验证场景。 图1身份验证 电子考勤 人脸检测及比对功能适用于客户企业对员工进行电子考勤，也可协助企业客户做安防监控。 图2电子考勤 轨迹分析 人脸搜索服务可检索出图库中与输入人脸最相似的N张人脸图片及相似度。根据返回图片来自：百科
