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  • 基于java端口掃描 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 求職訓練營 Java實踐排位賽 求職訓練營 Java實踐排位賽 時間:2020-12-09 11:03:10 求職訓練營 Java實踐排位賽旨在幫助大家快速掌握企業(yè)級Java編程規(guī)范的要求,更好完成學生向開發(fā)者,初級開發(fā)者向高級開發(fā)者的轉(zhuǎn)變。 【大賽簡介】 華
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    華為云計算 云知識 基于ModelArts實現(xiàn) 人臉識別 基于ModelArts實現(xiàn)人臉識別 時間:2020-12-02 11:19:20 本實驗指導用戶在華為云ModelArts平臺對預置的模型進行重訓練,快速構(gòu)建人臉識別應(yīng)用。 實驗目標與基本要求 掌握MXNet AI引擎用法;
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  • 基于java端口掃描 相關(guān)內(nèi)容
  • 洞。 漏洞掃描 器通常會使用一系列的測試工具和技術(shù),包括端口掃描、服務(wù)識別、漏洞檢測等,來對目標系統(tǒng)進行全面的檢測。 1. 端口掃描 端口掃描是漏洞掃描的第一步,它通過掃描目標系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)端口,確定目標系統(tǒng)上哪些服務(wù)正在運行。端口掃描通常使用TCP或UDP協(xié)議進行,掃描器會向目標系統(tǒng)發(fā)
    來自:專題
    華為云計算 云知識 通過鯤鵬開發(fā)套件實現(xiàn)Java代碼遷移 通過鯤鵬開發(fā)套件實現(xiàn)Java代碼遷移 時間:2020-12-01 16:27:08 本實驗指導用戶使用鯤鵬分析掃描工具識別java軟件中的依賴庫,并在鯤鵬平臺完成java代碼的編譯遷移。 實驗目標與基本要求 通過本實驗,您將能夠:
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  • 基于java端口掃描 更多內(nèi)容
  • 本地編譯構(gòu)建打包機器環(huán)境已安裝了Java JDK、Maven,并且能夠訪問Maven中央庫。 已基于Java Chassis開發(fā)好了微服務(wù)應(yīng)用。 Java Chassis支持和不同的技術(shù)進行組合使用,配置文件的名稱和實際使用的技術(shù)有關(guān)。如果您采用Spring方式使用Java Chassis,配
    來自:專題
    如何基于Nginx實現(xiàn)灰度發(fā)布? 如何基于Nginx實現(xiàn)灰度發(fā)布? 部署(CodeArts Deploy)提供可視化、自動化部署服務(wù)。提供豐富的部署步驟,有助于用戶制定標準的部署流程,降低部署成本,提升發(fā)布效率。 部署(CodeArts Deploy)提供可視化、自動化部署服務(wù)。
    來自:專題
    華為云計算 云知識 基于云容器引擎部署NGINX應(yīng)用 基于云容器引擎部署NGINX應(yīng)用 時間:2020-12-02 11:11:48 本實驗指導用戶基于華為云云容器引擎CCE快速部署NGINX容器應(yīng)用,并管理該容器應(yīng)用的全生命周期的技能鍛煉,使用戶具備將云容器引擎應(yīng)用到實際項目中的能力。
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    華為云計算 云知識 基于權(quán)重的灰度發(fā)布步驟 基于權(quán)重的灰度發(fā)布步驟 時間:2021-07-01 14:11:38 灰度發(fā)布功能 – 基于權(quán)重的灰度發(fā)布,可根據(jù)需要靈活動態(tài)的調(diào)整不同服務(wù)版本的流量比例。 步驟1:發(fā)起金絲雀灰度任務(wù),選擇一個服務(wù)進行灰度發(fā)布; 步驟2:給選定服務(wù)創(chuàng)建灰度版;
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    華為云計算 云知識 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布步驟 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布步驟 時間:2021-07-01 11:42:59 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布。可根據(jù)請求的內(nèi)容控制其流向的服務(wù)版本(Cookie, Header, OS, Browser)。 步驟1:發(fā)起金絲雀灰度任務(wù),選擇一個服務(wù)進行灰度發(fā)布;
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    云數(shù)據(jù)庫 GaussDB提供對ODBC3.5的支持。應(yīng)用程序通過 GaussDB 驅(qū)動連接數(shù)據(jù)庫。 使用JDBC連接 GaussDB數(shù)據(jù)庫 JDBC是一種用于執(zhí)行SQL語句的Java API,可以為多種關(guān)系數(shù)據(jù)庫提供統(tǒng)一訪問接口,云數(shù)據(jù)庫GaussDB提供了對JDBC 4.0特性的支持。 使用Psycopg連接云數(shù)據(jù)庫GaussDB
    來自:專題
    華為云計算 云知識 基于鯤鵬BMS的Hadoop調(diào)優(yōu)實踐 基于鯤鵬BMS的Hadoop調(diào)優(yōu)實踐 時間:2020-12-01 14:32:39 本實驗幫助指導用戶在短時間內(nèi),了解大數(shù)據(jù)組件Hadoop在鯤鵬上的部署步驟,體驗Hadoop組件在鯤鵬上的基本調(diào)優(yōu)思路。 實驗目標與基本要求
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    華為云計算 云知識 基于深度學習算法的 語音識別 基于深度學習算法的語音識別 時間:2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能(深度學習)算法,結(jié)合清華大學開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時,更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。
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    華為云計算 云知識 如何基于VirtualBox使用ISO制作鏡像 如何基于VirtualBox使用ISO制作鏡像 時間:2020-10-12 15:16:43 VirtualBox介紹 VirtualBox是一款開源免費跨平臺的虛擬機軟件。VirtualBox是由德國InnoT
    來自:百科
    華為云計算 云知識 基于IoT平臺構(gòu)建智慧路燈應(yīng)用 基于IoT平臺構(gòu)建智慧路燈應(yīng)用 時間:2020-11-30 09:36:38 本實驗指導用戶基于華為云IoT平臺,快速開發(fā)屬于自己的智慧路燈應(yīng)用。 實驗目標與基本要求 本實驗將指導您開發(fā)一個基于 物聯(lián)網(wǎng)平臺 的智慧路燈應(yīng)用。 通過本實驗,您將能夠:
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    華為云計算 云知識 基于 MRS 分析車主駕駛行為 基于MRS分析車主駕駛行為 時間:2020-11-25 10:12:01 本視頻主要為您介紹基于MRS分析車主駕駛行為的操作教程指導。 場景描述: 目的: 了解MRS的基本功能,利用MRS服務(wù)的Spark組件,對車主的駕駛行為進行分析統(tǒng)計,得到用戶駕駛行為的分析結(jié)果。
    來自:百科
    華為云計算 云知識 基于鯤鵬的華為云混合云平臺 基于鯤鵬的華為云混合云平臺 時間:2021-05-28 10:21:45 鯤鵬 云計算 H CS 6.5.1/8.0是基于鯤鵬的華為云混合云平臺。 它支持x86和鯤鵬混合部署; 支持容器多集群模式部署; 容器管理面支持容災高可用,數(shù)據(jù)面支持應(yīng)用多AZ部署;
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    華為云計算 云知識 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 時間:2020-12-01 14:57:04 通過Mind Studio圖形化界面,體驗端到端的算子開發(fā)流程,包括算子工程創(chuàng)建,算子代碼實現(xiàn)、測試代碼實現(xiàn)以及測試。 實驗目標與基本要求 本實驗通過指導
    來自:百科
    華為云計算 云知識 基于Spark實現(xiàn)車主駕駛行為分析 基于Spark實現(xiàn)車主駕駛行為分析 時間:2020-12-02 11:15:56 本實驗通過MRS服務(wù)Spark組件分析統(tǒng)計指定時間內(nèi),車主急加速、急剎車、空擋滑行、超速、疲勞駕駛等違法行為的次數(shù)。 實驗目標與基本要求 1.
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    華為云GaussDB 華為云GaussDB GaussDB數(shù)據(jù)庫,又稱為云數(shù)據(jù)庫GaussDB,華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點,企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。 GaussDB數(shù)據(jù)庫,又稱為云數(shù)據(jù)庫GaussDB,華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式
    來自:專題
    華為云計算 云知識 基于CloudDeploy十分鐘搭建minikube 基于CloudDeploy十分鐘搭建minikube 時間:2020-12-01 15:20:53 本實驗用一臺ECS搭建Kubernetes測試集群(Minikube),并在該集群部署一個容器應(yīng)用,針對該
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    華為云計算 云知識 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓練和部署 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓練和部署 時間:2020-12-02 11:21:12 本實驗將指導用戶使用華為ModelArts預置算法構(gòu)建一個人車檢測模型的AI應(yīng)用。人車檢測模型可以應(yīng)用于自動駕駛場景,檢測道路上人和車的位置。
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