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- ZIP壓縮類 內(nèi)容精選 換一換
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網(wǎng)站、下載工具、游戲客戶端、APP商店等。現(xiàn)在越來越多的新業(yè)務(wù)需要通過網(wǎng)絡(luò)對(duì)客戶端軟件進(jìn)行實(shí)時(shí)更新，包括APP更新，手游更新等，傳統(tǒng)的下載類業(yè)務(wù)也需要支持更多的文件數(shù)量和更大的文件，如果所有的請(qǐng)求都通過源站服務(wù)器來處理，服務(wù)器和網(wǎng)絡(luò)會(huì)成為很大的瓶頸，導(dǎo)致下載體驗(yàn)變差。使用 CDN 下來自：專題管和微服務(wù)管理平臺(tái)，可以幫助企業(yè)簡化部署、監(jiān)控、運(yùn)維和治理等應(yīng)用生命周期管理工作。ServiceStage面向企業(yè)提供微服務(wù)、移動(dòng)和Web類應(yīng)用開發(fā)的全棧解決方案，幫助您的各類應(yīng)用輕松上云，聚焦業(yè)務(wù)創(chuàng)新，幫助企業(yè)數(shù)字化快速轉(zhuǎn)型。 應(yīng)用場(chǎng)景 微服務(wù)應(yīng)用解決方案 提供ServiceComb、Spring來自：百科
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網(wǎng)站、下載工具、游戲客戶端、APP商店等?，F(xiàn)在越來越多的新業(yè)務(wù)需要通過網(wǎng)絡(luò)對(duì)客戶端軟件進(jìn)行實(shí)時(shí)更新，包括APP更新，手游更新等，傳統(tǒng)的下載類業(yè)務(wù)也需要支持更多的文件數(shù)量和更大的文件，如果所有的請(qǐng)求都通過源站服務(wù)器來處理，服務(wù)器和網(wǎng)絡(luò)會(huì)成為很大的瓶頸，導(dǎo)致下載體驗(yàn)變差。使用CDN下來自：百科-開源軟件風(fēng)險(xiǎn)：檢測(cè)包中的開源軟件風(fēng)險(xiǎn)，如已知漏洞、License合規(guī)等。 -安全配置風(fēng)險(xiǎn)：檢測(cè)包中配置類風(fēng)險(xiǎn)，如硬編碼憑證、敏感文件（如密鑰、證書、調(diào)試工具等）問題、OS認(rèn)證和訪問控制類問題等。 -信息泄露風(fēng)險(xiǎn)：檢測(cè)包中信息泄露風(fēng)險(xiǎn)，如IP泄露、硬編碼密鑰、弱口令、 GIT/SVN倉泄露等風(fēng)險(xiǎn)。圖1來自：專題
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常見問題導(dǎo)航:帳號(hào)相關(guān)問題 使用前必讀:概述 直播服務(wù)許可證是否是必須的？如何辦理？ 方案概述:應(yīng)用場(chǎng)景 什么是 視頻接入服務(wù) 直播帶貨風(fēng)格文案 視頻監(jiān)控類業(yè)務(wù)如何接入Live？:常見問題 工作說明書:責(zé)任矩陣 方案概述:方案架構(gòu)來自：百科![]()
更換谷歌或火狐瀏覽器查詢?nèi)罩尽?如何手動(dòng)刪除日志？ 不可以手動(dòng)刪除。系統(tǒng)會(huì)根據(jù)設(shè)置的日志存儲(chǔ)時(shí)間（1~30天）自動(dòng)清理過期的日志數(shù)據(jù)。 云日志 服務(wù)可以采集哪類日志？ 主機(jī)日志，通過ICAgent采集器進(jìn)行采集。當(dāng)主機(jī)選擇“Windows主機(jī)”時(shí)，如需采集系統(tǒng)日志，需要在“配置采集路徑”環(huán)節(jié)，開啟“采集Windows事件日志”。來自：專題![]()
支持Swagger、Postman（支持Collections和Environment數(shù)據(jù)集ZIP包）、Jmeter、Swagger URL數(shù)據(jù)遷移，其中Postman支持集合文件及數(shù)據(jù)集ZIP包遷移。 Postman集合文件遷移 1、在Postman項(xiàng)目中單擊需要導(dǎo)出的集合右側(cè)的三來自：專題![]()
較高，因此始終采用無偏移量化模式。比如根據(jù)量化算法對(duì)權(quán)重文件進(jìn)行INT8類型量化，即可輸出INT8權(quán)重和量化度。而在偏置量化過程中，根據(jù)權(quán)重的量化度和數(shù)據(jù)的量化度，可將FP32類型偏置數(shù)據(jù)量化成INT32類型數(shù)據(jù)輸出。 在對(duì)模型大小和性能有更高要求的時(shí)候可以選擇執(zhí)行量化操作。離線來自：百科![]()
存儲(chǔ)與備份 熱數(shù)據(jù)是頻繁訪問的在線類數(shù)據(jù)，對(duì)存儲(chǔ)性能要求高。所以其硬件方案有以下特點(diǎn)： 1. 通常采用NVMe SSD全閃存存儲(chǔ)； 2. IO并發(fā)度要求高，以小數(shù)據(jù)塊訪問為主； 3. CPU資源通常是瓶頸，適合多核架構(gòu)。 冷數(shù)據(jù)、溫?cái)?shù)據(jù)是不經(jīng)常訪問的離線類數(shù)據(jù)，比如備份和歸檔數(shù)據(jù)。對(duì)存來自：百科![]()
兩個(gè)步驟之間的文件流通過云存儲(chǔ)去傳遞，這種方案支持大文件流的傳輸，但是由于中間多了一次到云存儲(chǔ)的網(wǎng)絡(luò)傳輸，如果業(yè)務(wù)對(duì)時(shí)延要求不高，該方案問題不大， 但是對(duì)于時(shí)延敏感類業(yè)務(wù)，這種多出的時(shí)延是無法接受的。另外云存儲(chǔ)轉(zhuǎn)儲(chǔ)需要額外的成本，如果調(diào)用量比較大，使用成本較高。 方案二：AWS Lambda Object來自：專題![]()
參賽隊(duì)考試 6月28日上午 大賽答辯 6月28日下午 【作品提交要求】 作品提交命名規(guī)則：A/B-作品名稱-團(tuán)隊(duì)名稱-隊(duì)長名稱-聯(lián)系方式，打包為zip壓縮包 ，大小<500M，每個(gè)團(tuán)隊(duì)提交次數(shù)不超過5次，取團(tuán)隊(duì)最后一次提交的作品進(jìn)行評(píng)審。 【評(píng)選標(biāo)準(zhǔn)】 1. 功能完整性 參賽作品最終主要功來自：百科![]()
depend_type為zip類型時(shí)必填，為文件流格式,需要base64編碼zip文件。 depend_link 否 String depend_type為obs類型時(shí)，依賴包在obs的存儲(chǔ)地址。 depend_type 是 String 導(dǎo)入類型,目前支持obs和zip。 runtime來自：百科![]()
depend_type為zip類型時(shí)必填，為文件流格式,需要base64編碼zip文件。 depend_link 否 String depend_type為obs類型時(shí)，依賴包在obs的存儲(chǔ)地址。 depend_type 是 String 導(dǎo)入類型,目前支持obs和zip。 runtime來自：百科![]()
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網(wǎng)站、下載工具、游戲客戶端、APP商店等?，F(xiàn)在越來越多的新業(yè)務(wù)需要通過網(wǎng)絡(luò)對(duì)客戶端軟件進(jìn)行實(shí)時(shí)更新，包括APP更新，手游更新等，傳統(tǒng)的下載類業(yè)務(wù)也需要支持更多的文件數(shù)量和更大的文件，如果所有的請(qǐng)求都通過源站服務(wù)器來處理，服務(wù)器和網(wǎng)絡(luò)會(huì)成為很大的瓶頸，導(dǎo)致下載體驗(yàn)變差。使用CDN下來自：百科![]()
：獨(dú)創(chuàng)的AICache技術(shù)，每緩存服務(wù)器不同的超個(gè)性化類終身學(xué)習(xí)，靈活自定義資源緩存策略，讓您的資源精準(zhǔn)加速。 3、靈活緩存管理 ：可根據(jù)緩存規(guī)則設(shè)置的資源過期時(shí)間，來定期清理節(jié)點(diǎn)緩存資源，同時(shí)也可根據(jù)業(yè)務(wù)需要，隨時(shí)對(duì)緩存內(nèi)容進(jìn)行刷新和預(yù)熱。 4、性能優(yōu)化：URL參數(shù)忽略、智能壓縮、Range回源等功能，為來自：百科![]()
SparkSession是Spark編程的統(tǒng)一API，也可看作是讀取數(shù)據(jù)的統(tǒng)一入口。SparkSession提供了一個(gè)統(tǒng)一的入口點(diǎn)來執(zhí)行以前分散在多個(gè)類中的許多操作，并且還為那些較舊的類提供了訪問器方法，以實(shí)現(xiàn)最大的兼容性。 Structured Streaming Structured Streaming是構(gòu)建在Spark來自：專題![]()
Engine，NAIE）將AI引入網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域，解決網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)類、重復(fù)性、復(fù)雜類等問題，提升網(wǎng)絡(luò)資源利用率、運(yùn)維效率、能源效率和業(yè)務(wù)體驗(yàn)，使能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò) 技術(shù)優(yōu)勢(shì) 資源利用率提升 引入AI預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)流量，根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)資源的均衡管理，提高網(wǎng)絡(luò)資源利用率 運(yùn)維效率提升 引入AI，壓縮大量重復(fù)性工單、預(yù)測(cè)故障進(jìn)行預(yù)防性維護(hù)，提升網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維效率來自：百科
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