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扣費。例如，在19:30結算的費用一般為18:00~19:00期間產生的費用，也可能存在延遲，即19:30結算的費用也可能為17:00~18:00期間產生的費用。 直播流量費用的計費方向 默認只收取下行播放費用，針對上行推流:下行播放>1:50的業(yè)務，需要收取上行推流費用，上行計費單價與下行單價一致。來自：專題如何知道學習卡是否已激活成功？ 如果您在激活學習卡的過程中看到“學習卡已成功激活”的提示界面，表示激活操作成功。 接下來您可以登錄優(yōu)學院平臺，在【課程】菜單下可以看到學習卡對應的課程，證明學習卡已激活成功。 如果您既沒有看到學習卡成功激活的提示，也無法正常登錄，請重新激活學習卡或撥打來自：云商店
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來自：百科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。 了解更多 應用場景 在您進行新系統升級時，會遇到停服部署或者無法灰度驗證的情況，本實踐采用基于Nginx負載均衡機制，在不影響業(yè)務正常運行的前提下，實現系統的平滑升級。 方案架構 基于Nginx實現灰度發(fā)布來自：專題
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務構建發(fā)布，但可能存在一定的生產安全風險。 一種是Master加Agent模式。Master節(jié)點主要是處理調度構建作業(yè)，把構建分發(fā)到Agent實際執(zhí)行，監(jiān)視Agent的狀態(tài)。業(yè)務構建發(fā)布的工作交給Agent進行，即執(zhí)行Master分配的任務，并返回任務的進度和結果。 本實踐采用M來自：專題![]()
云知識 基于云容器引擎部署NGINX應用 基于云容器引擎部署NGINX應用 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容器應用，并管理該容器應用的全生命周期的技能鍛煉，使用戶具備將云容器引擎應用到實際項目中的能力。 實驗目標與基本要求來自：百科![]()
越來越龐大，企業(yè)在特定的場景下也需要大量的運行手機上的移動應用APP，來完成自動化或智能化的功能，為此需要大量的仿真手機來承載此類APP運行。 通常手機主要面向個人提供服務，但隨著移動應用越來越多，數量越來越龐大，企業(yè)在特定的場景下也需要大量的運行手機上的移動應用APP，來完成自來自：專題![]()
配置基本參數，選擇原始視頻存儲的桶、路徑及轉碼后輸出文件存儲的桶、路徑。 5.選擇符合您需求的轉碼模板。 媒體處理 服務中預置了大量的一進一出和一進多出模板，由于系統模板預置了常見的清晰度、對應的碼率、分辨率等參數，所以建議您優(yōu)先使用系統模板。系統模板的相關參數可以在媒體處理控制臺的“全局設置 >來自：專題![]()
上完成，滿足企業(yè)數據不下云，高效完成企業(yè)的業(yè)務需求，減少企業(yè)重資產以及維護的工作，使客戶更聚焦在自身的業(yè)務發(fā)展上 華為云渲染解決方案架構是什么樣的？ 華為云渲染解決方案提供高性能、高可靠、簡便安全的計算、存儲、網絡服務，滿足各種渲染場景的性能需求，縮短渲染周期，提升企業(yè)效益 華為云渲染解決方案架構優(yōu)勢有哪些？來自：專題![]()
“按流量計費”模式生效后，即可使用直播的 CDN 出流包了。 為什么賬戶欠費后仍一直產生直播費用？ 華為云標準直播欠費后，會限制直播控制臺的相關操作，但對于在線的直播推流是不會自動停止的，因此會產生相關的直播費用。 直播轉碼是如何計費的？ 若配置了轉碼模板，則直播開始推流時即同時開來自：專題![]()
Gallery是為AI場景打造的資產共享和交易的平臺，支持在開發(fā)過程中沉淀的一系列算法、模型、應用進行便捷的共享和交易。目前，AI Gallery已經沉淀了超過5000個模型資產，讓不懂專業(yè)技術的用戶也能實現AI應用的快速構建，讓AI在行業(yè)的落地更簡單。 盤古大模型基于“預訓練模型+微調”的模式，能夠來自：百科![]()
科學計算 在科學計算領域，要求極強的雙精度計算能力。在模擬仿真過程中，消耗大量計算資源的同時，會產生大量臨時數據，對存儲帶寬與時延也有極高的要求 優(yōu)勢 NVMe SSD 最高68萬IOPS，消除存儲瓶頸，提升整體性能 雙精度計算 提供較CPU上百倍的雙精度計算能力 無縫遷移 支持多種科學計算軟件來自：專題![]()
您指定的銀行支付頁面。 3、已通過網銀付款了，可是沒有收到激活碼？ 請您先查看您的網上銀行交易記錄，確認款項是否成功劃出。 若款項已成功劃出，請用購買時的賬號，登錄優(yōu)學院網站。在首頁左上方個人頭像右側點擊【我的訂單】，進入我的訂單頁面。在我的訂單頁面，可以看到您訂購和支付的訂單信來自：云商店![]()
力成本 優(yōu)勢 多種參數靈活接入 基于歷史監(jiān)測數據、設備參數、當前狀態(tài)等特征構建故障預測模型，并對預測出的問題給出初步的關鍵參數分析 算法預集成 專業(yè)預測性算法支持，預集成工業(yè)領域典型算法，如決策樹，分類，聚類，回歸，異常檢測等算法。支持訓練模型的靈活導出，可加載到規(guī)則引擎，實現實時告警來自：百科![]()
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