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    。 如果以上設(shè)置均正確,那么請?zhí)峤患夹g(shù)支持工單進(jìn)一步排查。 精選推薦 部署用戶指南 軟件開發(fā)生產(chǎn)線CodeArts 云日志服務(wù)LTS 華為Astro低代碼平臺 區(qū)塊鏈服務(wù)BCS 云應(yīng)用引擎CAE 查看更多 收起
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    華為計算 知識 基于華為IoT在線開發(fā)MQTT協(xié)議的智慧路燈案例 基于華為IoT在線開發(fā)MQTT協(xié)議的智慧路燈案例 時間:2022-11-18 11:05:00 場景說明 本文以“智慧路燈”為示例,通過MQTT.fx的設(shè)備模擬器替代真實的設(shè)備,帶您快速體驗設(shè)備上報數(shù)據(jù)到華
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    華為計算 知識 基于華為IoT搭建恒溫空調(diào)控制系統(tǒng)場景 基于華為IoT搭建恒溫空調(diào)控制系統(tǒng)場景 時間:2022-11-21 10:53:04 場景說明 通過恒溫控制系統(tǒng),不論空調(diào)是否開機(jī),都可以調(diào)整空調(diào)默認(rèn)溫度,待空調(diào)上電開機(jī)后,自動按默認(rèn)溫度調(diào)節(jié)??照{(diào)接入到華為物聯(lián)網(wǎng)
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    華為計算 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(jìn)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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    華為計算 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??筛鶕?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(jìn)行灰度發(fā)布;
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    開發(fā)指南 服務(wù)介紹、開發(fā)準(zhǔn)備、使用場景等 API參考 實例管理、備份管理、任務(wù)管理、標(biāo)簽管理、磁盤管理等 SDK 基于華為SDK,通過編碼調(diào)用華為API,訪問華為資源和數(shù)據(jù) 示例代碼 數(shù)據(jù)庫實例創(chuàng)建、查詢、刪除、用戶授權(quán)、備份、SQL調(diào)優(yōu)等 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB精選文章推薦
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    華為計算 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(dǎo)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?zāi)繕?biāo)與基本要求
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    華為計算 知識 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語音識別 基于深度學(xué)習(xí)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(xué)習(xí))算法,結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)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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