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- 生物啟發(fā)的網(wǎng)絡(luò)安全理論與方法 內(nèi)容精選 換一換
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云知識 語音處理理論、應(yīng)用與實(shí)驗(yàn) 語音處理理論、應(yīng)用與實(shí)驗(yàn) 時(shí)間：2020-12-14 14:20:23 HCIP-AI EI Developer V2.0系列課程。人類交換信息最方便、最快捷的一種方式是語言，而想要和機(jī)器進(jìn)行這樣的交流就一定會運(yùn)用到語音信號處理，完整的交流過程會包括來自：百科
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華為云計(jì)算 云知識 Data Studio下載與安裝的方法 Data Studio下載與安裝的方法 時(shí)間：2021-05-31 18:16:47 數(shù)據(jù)庫 GaussDB (DWS)提供了基于Windows平臺的Data Studio圖形界面客戶端，該工具依賴JDK，請先在客戶端主機(jī)上安裝Java來自：百科
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華為云計(jì)算 云知識 范式理論的發(fā)展歷史 范式理論的發(fā)展歷史 時(shí)間：2021-06-02 14:00:54 數(shù)據(jù)庫 1971~1972：Codd系統(tǒng)地提出了1NF、2NF和3NF的概念，討論了規(guī)范化問題； 1974： Codd和Boyce共同提出了新范式，BCNF； 1976： Fagin提出了4NF；來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 圖像處理理論、應(yīng)用與實(shí)驗(yàn) 圖像處理理論、應(yīng)用與實(shí)驗(yàn) 時(shí)間：2020-12-16 09:19:27 HCIP-AI EI Developer V2.0系列課程。計(jì)算機(jī)視覺是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最熱門的研究領(lǐng)域之一，它衍生出了一大批快速發(fā)展且具有實(shí)際作用的應(yīng)用，包括 人臉識別 、圖來自：百科![]()
課程目標(biāo) 掌握自然語言處理理論和應(yīng)用，具有自然語言處理的相關(guān)編程能力。 課程大綱 第1章 自然語言處理簡介 第2章 預(yù)備知識 第3章 關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用 第4章 自然語言處理實(shí)驗(yàn) 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。來自：百科![]()
需要及時(shí)修改您的回源HOST，否則可能會導(dǎo)致回源失敗。 若您以“源站域名”形式將對象存儲桶作為源站接入 CDN ，需要將回源HOST自定義為您的對象存儲桶的域名。 若您的源站綁定了多個(gè)站點(diǎn)域名，需要確認(rèn)是否修改回源HOST來指明資源所在的站點(diǎn)域名。 示例：接入CDN的加速域名是www來自：專題![]()
數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的方法：新奧爾良方法 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的方法：新奧爾良方法 時(shí)間：2021-06-02 09:44:14 數(shù)據(jù)庫 1978年10月，來自三十多個(gè)國家的數(shù)據(jù)庫專家在美國新奧爾良市專門討論了數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)問題。 他們運(yùn)用軟件工程的思想和方法，提出了數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的規(guī)范，這就是著名的新奧爾良來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 DRS中網(wǎng)絡(luò)安全的設(shè)置 DRS中網(wǎng)絡(luò)安全的設(shè)置 時(shí)間：2021-05-31 16:54:32 數(shù)據(jù)庫 在DRS中，網(wǎng)絡(luò)與安全通過源庫與目標(biāo)庫的設(shè)置來實(shí)現(xiàn)。 在源庫信息中，要填寫IP地址與域名等。 在目標(biāo)庫信息中，要填寫目標(biāo)數(shù)據(jù)庫的相關(guān)信息，還可以進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)連通性測試。來自：百科![]()
云知識 云時(shí)代下的網(wǎng)絡(luò)安全 云時(shí)代下的網(wǎng)絡(luò)安全 時(shí)間：2020-12-14 10:45:42 從“什么是網(wǎng)絡(luò)安全”開始；而后重點(diǎn)講解“網(wǎng)絡(luò)邊界安全”和“應(yīng)用安全”兩個(gè)核心部分；最后，聚焦在云時(shí)代下的“安全管控及趨勢分析”領(lǐng)域，將被動(dòng)的安全防御工作升級到主動(dòng)的分析與管控，做到未雨綢繆。讓各種隱患與攻擊化解于無形之中。來自：百科![]()
邏輯模型建設(shè)的方法 邏輯模型建設(shè)的方法 時(shí)間：2021-06-02 14:25:16 數(shù)據(jù)庫 在建設(shè)數(shù)據(jù)庫的邏輯模型時(shí)，應(yīng)當(dāng)按照以下流程展開： 1. 建立命名規(guī)則； 2. 按照設(shè)計(jì)流程設(shè)計(jì)邏輯數(shù)據(jù)模型； 3. 確定實(shí)體和屬性； 4. 確定實(shí)體與實(shí)體之間的關(guān)系； 5. 補(bǔ)充實(shí)體的非健值屬性。來自：百科![]()
C）或 虛擬專用網(wǎng)絡(luò) （VPN）通信成功，在華為云的內(nèi)網(wǎng)上使用第三方虛擬化防火墻，使得云上云下的業(yè)務(wù)流量經(jīng)過自定義的第三方防火墻，對云上的業(yè)務(wù)進(jìn)行靈活的安全控制。本文以用戶同區(qū)域的多VPC與本地IDC連通為例，介紹混合云使用第三方防火墻的應(yīng)用場景。 虛擬私有云VPC -通過對等連接和第三方防火墻實(shí)現(xiàn)多VPC互訪流量清洗來自：專題![]()
.NET 還推出了配套的框架、表單和權(quán)限類型的應(yīng)用，幫助企業(yè)實(shí)施信息化的全面建設(shè)。這些開源產(chǎn)品的結(jié)合使用，能夠減少企業(yè)客戶的重復(fù)二次開發(fā)，節(jié)約IT運(yùn)營成本。 Slickflow.NET 開源工作流引擎的代碼全部開源，并提供完善的技術(shù)開發(fā)資料。對于企業(yè)版以上的客戶，還提供技術(shù)支持服來自：專題![]()
院 數(shù)據(jù)庫開發(fā)環(huán)境 HCIA-GaussDB系列課程。華為的GaussDB支持基于C、Java等應(yīng)用程序的開發(fā)。了解它相關(guān)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和相關(guān)概念，有助于更好地去開發(fā)和使用 GaussDB數(shù)據(jù)庫 。 本課程講述了GaussDB的所有工具使用，方便用戶學(xué)習(xí)和查看。學(xué)習(xí)本課程之前，需要了解操來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 邏輯設(shè)計(jì)的常用方法 邏輯設(shè)計(jì)的常用方法 時(shí)間：2021-06-02 10:26:53 數(shù)據(jù)庫 邏輯設(shè)計(jì)比較常用的方式是使用E-R設(shè)計(jì)工具，IDEF1x方法來進(jìn)行邏輯模型建設(shè)，常用的ER圖表示法包括IDEF1x，IE模型的Crow's foot ，UML類圖方式等。來自：百科![]()
云知識 確定實(shí)體和屬性的方法 確定實(shí)體和屬性的方法 時(shí)間：2021-06-02 14:29:34 數(shù)據(jù)庫 在數(shù)據(jù)庫邏輯模型建設(shè)中，確定實(shí)體和屬性的方法： 定義實(shí)體的主鍵（PK）； 定義部分非鍵屬性（Non-Key Attribute）； 定義非唯一屬性組； 添加相應(yīng)的注釋內(nèi)容。 文中課程來自：百科![]()
云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫安全 基礎(chǔ) HCIA-GaussDB系列課程。數(shù)據(jù)庫作為核心的基礎(chǔ)軟件，在我們的系統(tǒng)架構(gòu)中處于系統(tǒng)的最末端，它是查詢和存儲數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，是各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)最終落地的承載者，而當(dāng)今社會最值錢的又是擁有大量的數(shù)據(jù)，因此其數(shù)據(jù)庫安全性至關(guān)重要。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換Volcan來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 常見的備份方式分類方法 常見的備份方式分類方法 時(shí)間：2021-07-01 13:43:57 數(shù)據(jù)庫管理 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)備份與恢復(fù) 備份方式可主要根據(jù)數(shù)據(jù)集合的范圍、是否停用數(shù)據(jù)庫及備份內(nèi)容進(jìn)行分類。 1.根據(jù)備份的數(shù)據(jù)集合的范圍： 全量備份 差異備份 增量備份來自：百科![]()
答錯(cuò)誤知識的概率，提高回答的可信度和可解釋性。 已經(jīng)有一個(gè)蘊(yùn)含豐富知識的圖譜，再做大模型建設(shè)時(shí)。可以參考KG增強(qiáng)LLM的方法，將其知識融合到LLM中。 涉及基于圖譜的多跳推理能力的場景。 涉及基于圖譜可視化展示的場景，比如企查查、天眼查等。 參考文獻(xiàn)： Unifying Large來自：百科![]()
合。 通過下圖紅框中的標(biāo)簽，設(shè)置“測試覆蓋”節(jié)點(diǎn)中總結(jié)的多個(gè)場景，以及多個(gè)測試點(diǎn)（測試點(diǎn)的名字就是以后自動(dòng)生成用例的名字），包括測試點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)的預(yù)置條件，步驟和預(yù)期結(jié)果。整個(gè)腦圖設(shè)計(jì)的過程就結(jié)束了，下面是最重要的環(huán)節(jié)“生成/評審/歸檔用例”！ Step 4 右鍵點(diǎn)擊場景或者測試點(diǎn)來自：百科
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