云服务器内容精选
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处理方法 ADB连接云手机。 详细指导请参考“连接方式简介”。 将待安装APP的apk包保存在本地设备目录下。 执行以下命令，安装APP的apk包至云手机SD卡。 adb -s 127.0.0.1:本地空闲端口 install 需要安装的apk所在路径 示例：adb -s 127.0.0.1:1234 install C:\Users\Administrator\Downloads\QQliulanqi_9515115.apk 提示“Success”表示安装成功。 如果执行adb安装命令报错，请检查是否同时打开了Airtest工具，确保该工具已关闭，再次执行adb命令。
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数字资产编号，数字资产标识，数字资产编码的用途和区别是什么？ 数字资产编号：tokenId，是每个数字资产集合中的数字资产的序号，集合内具有唯一性。示例：tokenId="1"。用于721协议资产操作的标识。 数字资产标识：ID，是包含数字资产集合信息的资产标识，具有唯一性。 示例：“tiger#12345”，其中tiger是集合名称，12345是资产编号，#是分隔符使用U+0000。用于1155协议资产批量操作的标识。 数字资产编码：assetId，是数字资产集合和数字资产编号组合后的编码。 具有唯一性。 示例：b0e8de8d4e6b1207f3869a7d8738f2510300334556744c86419e68aa25aa3a8c。 用于给用户可视化展示，也可使用资产编码通过DAC产品页面查验资产信息(仅限共享版发行资产)。 父主题： 咨询类问题
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服务支持使用哪些算法对图进行分析？ 为满足用户各种场景需求，图引擎服务提供了丰富的基础图算法、图挖掘算法和图指标算法。 支持在查询编辑器页面使用算法对图进行分析，当前支持的算法列表如下图所示。 表1 算法一览表 算法 介绍 PageRank算法 又称网页排名，是一种由搜索引擎根据网页（节点）之间相互的超链接计算的技术，用来体现网页（节点）的相关性和重要性。 PersonalRank算法 PersonalRank算法又称Personalized PageRank算法。该算法继承了经典PageRank算法的思想，利用图链接结构来递归地计算各节点的重要性。与PageRank算法不同的是，为了保证随机行走中各节点的访问概率能够反映出用户的偏好，PersonalRank算法在随机行走中的每次跳转会以（1-alpha）的概率返回到source节点，因此可以基于source节点个性化地计算网络节点的相关性和重要性（PersonalRank值越高，对source节点的相关性/重要性越高）。 k核算法（k-core） k-core是图算法中的一个经典算法，用以计算每个节点的核数。其计算结果是判断节点重要性最常用的参考值之一，较好的刻画了节点的传播能力。 k跳算法（k-hop） 从起点出发，通过宽度优先搜索（BFS），找出k层与之关联的所有节点。找到的子图称为起点的ego-net。k跳算法会返回ego-net中节点的个数。 最短路径（Shortest Path） 用于解决图论研究中的一个经典算法问题，旨在寻找图中两节点之间的最短路径。 全最短路（All Shortest Paths） 用于解决图论研究中的一个经典算法问题，旨在寻找图中两节点之间的所有最短路径。 带一般过滤条件最短路径算法（Filtered Shortest Path） 寻找两点间满足过滤条件的最短路径，如有多条，返回任意一条最短路径。 单源最短路（SSSP） 图论中的经典问题，给定一个节点（称为源），该算法给出从该源节点出发到其余各节点的最短路径长度。 点集最短路（Shortest Path of Vertex Sets） 用于发现两个点集之间的最短路径。适用于互联网社交、金融风控、路网交通、物流配送等场景下的区块之间关系分析。 关联路径（n-Paths） 该算法用于寻找图中两节点之间在k层关系内的n条路径。适用于关系分析、路径设计、网络规划等场景。 紧密中心度（Closeness Centrality） 紧密中心度是一个节点到所有其他可达节点的最短距离的平均，该指标可以用来衡量信息从该节点传输到其他节点的时间长短。节点的“Closeness Centrality”越小，其所在图中的位置越中心。 标签传播（Label Propagation） 一种基于图的半监督学习方法，其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系建图，节点包括已标注和未标注数据，其边表示两个节点的相似度，节点的标签按相似度传递给其他节点。标签数据就像是一个源头，可以对无标签数据进行标注，节点的相似度越大，标签越容易传播。 Louvain算法 基于模块度的社区发现算法，该算法在效率和效果上都表现较好，并且能够发现层次性的社区结构，其优化目标是最大化整个社区网络的模块度。 关联预测（Link Prediction） 给定两个节点，根据Jaccard度量方法计算两个节点的相似程度，预测节点之间的紧密关系。 Node2vec算法 通过调用word2vec算法，把网络中的节点映射到欧式空间，用向量表示节点的特征。Node2vec通过回退参数P和前进参数Q来生成从每个节点出发的随机步，它带有BFS和DFS的混合，回退概率正比于1/P，前进概率正比于1/Q，每个节点出发生成多个随机步，反映出网络的结构信息。 实时推荐（Real-time Recommendation） 一种基于随机游走模型的实时推荐算法，能够推荐与输入节点相近程度高、关系或喜好相近的节点。该算法可以基于历史购买或浏览数据进行相近商品推荐，也可以针对人进行相近喜好的潜在好友推荐。 共同邻居（Common Neighbors） 是一种常用的基本图分析算法，可以得到两个节点所共有的邻居节点，直观地发现社交场合中的共同好友、消费领域共同感兴趣的商品，进一步推测两个节点之间的潜在关系和相近程度。 连通分量（Connected Component） 连通分量代表图中的一个子图，当中所有节点都相互连接。考虑路径方向的为强连通分量（strongly connected component），不考虑路径方向的为弱连通分量（weakly connected component）。 说明： 本算法计算得到的是弱连通分量。 度数关联度（Degree Correlation） 度数关联度算法计算所有边上起点和终点度数之间的Pearson关联系数，常用来表征图中高度数节点是否和高度数节点相连。 三角计数（Triangle Count） 不考虑边的方向，统计图中三角形个数。三角形越多，代表图中节点关联程度越高，组织关系越严密。 聚类系数（Cluster Coefficient） 聚类系数是表示一个图中节点聚集程度的系数，证据显示，在现实的网络中，尤其是在特定的网络中，由于相对高密度连接点的关系，节点总是趋向于建立一组严密的组织关系。 点集共同邻居（Common Neighbors of Vertex Sets） 可以得到两个点集合（群体集合）所共有的邻居（即两个群体临域的交集），直观的发现与两个群体共同联系的对象，如发现社交场合中的共同好友、消费领域共同感兴趣的商品、社区群体共同接触过的人，进一步推测两点集合之间的潜在关系和联系程度。 点集全最短路（All Shortest Paths of Vertex Sets） 点集最短路算法用于发现两个点集之间的所有最短路径，可应用于互联网社交、金融风控、路网交通、物流配送等场景下的区块之间关系的分析。 带一般过滤条件环路检测（Filtered Circle Detection） 目的是寻找图中所有满足过滤条件的环路。适用于金融风控中循环转账检测、反洗钱，网络路由中异常链接检测，企业担保圈贷款风险识别等场景。 子图匹配（Subgraph Matching） 子图匹配（subgraph matching）算法的目的是在一个给定的大图里面找到与一个给定小图同构的子图，这是一种基本的图查询操作，意在发掘图重要的子结构。 带过滤全对最短路径（Filtered All Pairs Shortest Paths） 带过滤全对最短路径（Filtered All Pairs Shortest Paths）是寻找图中任意两点之间满足条件的最短路径。当前，考虑到实际应用场景，此算法需要用户指定起点集（sources）和终点集（targets），本算法将返回起点集合到终点集合之间满足条件的两两全最短路径。 带过滤全最短路径（Filtered All Shortest Paths） 带过滤全最短路径（Filtered All Shortest Paths）是在最短路径算法（Shortest Path）基础上支持条件过滤，寻找图中两节点之间满足条件的全最短路径。 TopicRank算法 TopicRank算法12345热线多维度话题排序算法之一，适用于政务12345热线投诉话题排序。 带过滤的n_paths算法(2.2.22) 带过滤的n_paths算法是给定起始点source、目的点target、跳数k、路径数n、过滤条件filters，找出source和target间不多于n条的k跳无环路径。 父主题： 客户咨询类
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短信发送频率限制是什么？ 为防止客户在短时间内向同一号码，发起大量短信发送请求，影响用户体验。华为云IoT云通信针对国内短信进行如下流量控制，具体限制数量以运营商的实现为准。 限制项 短信类型 限制频率 说明 号码频次 验证码/通知 2次/分钟 任意1分钟内，对同一个手机号码发送短信最多2次，超出次数会被限制。 50条/24小时 任意24小时内，对同一个手机号码发送短信最多50条，超出条数会被限制。 推广 2次/分钟 任意1分钟内，对同一个手机号码发送短信最多2次，超出次数会被限制。 推广短信发送时间为每日8:00 - 21:00，夜间无法发送。 10次/24小时 任意24小时内，对同一个手机号码发送短信最多10次，超出次数会被限制。 推广短信发送时间为每日8:00 - 21:00，夜间无法发送。 父主题： 产品咨询类
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扫描任务有哪些状态？ 扫描任务的状态如表1所示。 表1 扫描任务状态 状态 含义 已完成 任务扫描完成。 进行中 任务正在进行扫描。 排队中 任务正在等待执行。 说明： 如果没有设置开始扫描时间，且此时服务器没有被占用，则创建的任务可立即开始扫描，任务状态为“进行中”；否则进入等待队列中等待，任务状态为“排队中”。 已失败 任务扫描失败。 未扫描 任务还未执行扫描。 已取消 任务被取消。 说明： 任务在“进行中”或“排队中”才可以被取消。 任务可能经历的状态历程。 排队中→进行中→已完成 排队中→已取消 排队中→进行中→已取消 父主题： 产品咨询类
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NSCD缓存效果监测 NSCD关闭时拨测 在E CS 上执行如下命令对53端口UDP报文进行抓包： tcpdump -i any udp and port 53 在NSCD的状态为关闭情况下，在ECS上执行多次如下指令，连续拨测三次。 ping -c 1 -n www.huaweicloud.com#对 域名 www.huaweicloud.com发一次ping指令。 查看相应的抓包情况，能够发现53端口3次DNS请求查询，并且每次DNS请求查询都返回域名解析记录，证明DNS请求查询记录并未被缓存，ECS每次都要通过53端口发送DNS请求查询。 NSCD开启时拨测 执行启动指令将NSCD服务开启，并通过状态查询指令确定NSCD为开启状态。 在NSCD的状态为开启情况下，在ECS上执行如下指令，连续拨测6次。同时需要对ECS的53端口进行抓包。 ping -c 1 -n www.huaweicloud.com 查看相应的抓包情况，能够发现53端口只抓到1次DNS请求查询，证明DNS请求查询命中NSCD缓存，没有通过53端口发送DNS请求查询。 您在抓包的过程中会发现即使ping指令已经执行完毕，但是每隔一段时间tcpdump依旧可以查到相关域名DNS查询请求报文，这是由于NSCD的主动刷新机制导致的，属于正常现象。可以通过将reload-count参数设置为0关闭主动刷新机制。 您也可以通过执行以下指令来查询缓存命中信息，在一段时间内多次执行ping指令后然后查看缓存命中情况。 nscd -g#输出生效后的各个参数选项配置情况和缓存命中率统计等。
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NSCD常用Linux指令 表1 NSCD常用Linux指令 指令 说明 yum install -y nscd 安装nscd。 systemctl start nscd 启动nscd。 systemctl stop nscd 停止nscd。 systemctl restart nscd 重新启动nscd。 systemctl status nscd 查询nscd的运营状态。 nscd -g 输出生效后的各个参数选项配置情况和缓存命中率统计。 nscd -i 使指定的缓存失效，可以指定passwd、group、hosts、services、netgroup等，例如：nscd -i hosts。 cat /etc/nscd.conf 查询当前nscd配置详情。 vi /etc/nscd.conf 修改nscd配置参数。
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开启NSCD 执行以下指令开启nscd服务： systemctl start nscd 此时再执行执行查看NSCD已经处于运行状态。 CentOS/RedHat操作系统安装nscd指令：yum install -y nscd Debian/Ubuntu操作系统安装nscd指令：apt-get install -y nscd NSCD的默认配置文件路径在/etc/nscd.conf，可以通过执行如下指令查看NSCD配置： cat /etc/nscd.conf 具体参数请参考表2 表2 NSCD参数配置说明 参数 说明 reload-count 跟缓存主动刷新有关，此配置参数决定了请求成功缓存主动去查询并更新缓存的次数。 paranoia 偏执模式，如果开启则NSCD会周期性的重启。 restart-interval 如果paranoia开启，此参数表示重启间隔时间。 enable-cache 开启缓存服务。 positive-time-to-live 请求成功响应缓存的生存时间。 negative-time-to-live 请求失败响应缓存的生存时间，建议设置为0，以免失败的缓存影响业务请求。 check-files 定期检查/etc/passwd、/etc/group、/etc/hosts等缓存文件的修改时间，如果文件从上次检查之后做过更改，则缓存失效。 persistent 开启时，NSCD在重启之后会保留之前的缓存内容，如果paranoia开启，建议开启此功能。 shared 用于服务NSCD数据库的内存映射与客户端共享，默认：yes。 如果想利用nscd -g指令查询缓存命中率，则shared需要设置为no。 max-db-size NSCD缓存数据库的最大大小，单位为Byte。 positive-time-to-live无实际意义，TTL值以DNS查询请求返回的TTL为准。 shared参数值设置为no时，才能通过执行nscd -g查询缓存命中率。
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DSC支持识别的非结构化文件类型？ 数据安全中心 （DSC）支持识别的非结构化文件类型如表1、表2和表3。 表1 文本文档代码类 序号 文件类型 序号 文件类型 1 Access数据库文件 74 Pdf文档 2 Arff文件 75 Perl源代码 3 Asp文件 76 Pgp文件 4 Atom文件 77 Php源代码 5 Bat文件 78 Pkcs7数字证书文件 6 Bcpl源代码 79 Plist文件 7 Bib文件 80 Postgres数据库文件 8 C#源代码 81 Postscript文档 9 C/C+源代码 82 Powerpoint文档 10 Cad Sldworks文件 83 Properties文件 11 Cad文档 84 Publisher文件 12 Cbor文件 85 Python源代码 13 Cfg文件 86 Quattro-Pro电子表格 14 Chm文件 87 Redis数据库文件 15 Com可执行文件 88 Rss文件 16 Css文件 89 Rtf文档 17 Datax配置文件 90 Ruby源代码 18 Dbf文件 91 R源代码 19 Dif文件 92 Sas7Bdat文件 20 Dita文件 93 Sas文件 21 Djvu文档 94 Scala源代码 22 Dos可执行文件 95 Shell脚本 23 D源代码 96 Sqlite3数据库文件 24 Elf可执行文件 97 Sqlserver数据库文件 25 Epub电子书 98 Sql源代码 26 Excel文档 99 Ssh公钥 27 Fdf文档 100 Ssh配置文件 28 Fictionbook Xml文件 101 Ssh私钥 29 Ftp会话文件 102 Staroffice文档 30 Gnuccash财务xml文件 103 Swift源代码 31 Go源代码 104 Tab文件 32 Groovy源代码 105 Tcl源代码 33 Hdr文件 106 Text文件 34 Hocon文件 107 Tff文件 35 Html文件 108 Tnef文件 36 Htm文件 109 Tomcat Application配置文件 37 Hwp文件 110 Tomcat Users配置文件 38 Ibooks文件 111 Tomcat配置文件 39 Iis配置文件 112 Toml文件 40 Ini 文件 113 Tsd文件 41 Isa-Tab文件 114 Tsv文件 42 Iwork文档 115 Vcs文件 43 Java Jce Keystore文件 116 Visio文档 44 Java Keystore文件 117 Visualbasic源代码 45 Javascript源代码 118 Vrml虚拟现实建模语言代码 46 Java源代码 119 Webarchive文件 47 Json文件 120 Weblogic配置文件 48 Jsp源代码 121 Webvtt文件 49 Latex源代码 122 Windowsinf文件 50 Log日志文件 123 Windows帮助全文搜索引 51 Lua源代码 124 Windows预编译文件 52 Mariadb数据库文件 125 Wordperfect文档 53 Markdown文档 126 Word文档 54 Matlab源代码 127 Wpd文档 55 Mbox文件 128 Wps文档 56 Mhtml文件 129 Xdp文件 57 Microsoft Reader文档 130 Xfdf文件 58 Mongodb数据库文件 131 Xhtml文件 59 Mrs配置文件 132 Xlf文件 60 Msworks文档 133 Xliff文件 61 Mysql数据库文件 134 Xlr文件 62 Netcdf文件 135 Xlz文件 63 Objective-C源代码 136 Xml Sitemap文件 64 Obs配置文件 137 Xml文件 65 Office文档 138 Xmp文件 66 Onenote文件 139 Xps文档 67 Opendocument文件 140 Xpt文件 68 Openvpn配置文件 141 Yaml文件 69 Oracle数据库文件 142 常见数字证书文件 70 Outlook文件 143 空文件 71 Pascal源代码 144 配置文件windows Initialization 72 Pbm文件 145 其他普通未加密文本文件 73 Pcx文件 146 邮件文档 表2 压缩和二进制类 序号 类型说明 序号 类型说明 1 7Zip文件 26 Lha压缩文件 2 Apk安卓程序 27 Lz4压缩文件 3 Arj文件 28 Lzma压缩文件 4 Ar文件 29 Mat文件 5 Bgp文件 30 Netcdf文件 6 Brotli压缩文件 31 Object文件 7 Bzip2压缩文件 32 Pack200压缩文件 8 Bzip压缩文件 33 Rar压缩文件 9 Cabinet压缩文件 34 Sharelib文件 10 Coredump文件 35 Snappy压缩文件 11 Cpio压缩文件 36 Tar压缩文件 12 Deflate64压缩文件 37 Tcpdump捕获文件 13 Dmg文件 38 Tika-Unix-Dump文件 14 Elf可执行文件 39 Unix压缩文件 15 Gdal文件 40 Xcompress压缩文件 16 Grb文件 41 Xlz压缩文件 17 Grib2文件 42 Xpi Firefox插件安装包 18 Grib文件 43 Xz压缩文件 19 Gzip文件 44 Zip压缩文件 20 Hdf文件 45 Zlib压缩文件 21 He5文件 46 Zstd压缩文件 22 Iso-19139地理信息文件 47 Zstd字典文件 23 Iso压缩文件 48 Z压缩文件 24 Jar文件 49 可执行文件 25 Java Class文件 50 普通压缩文件 表3 图片类 序号 类型说明 序号 类型说明 1 BMP文件 4 JFIF文件 2 PNM文件 5 JPEG文件 3 PNG文件 6 TIFF文件 父主题： 产品咨询类
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如何判断是否有必要使用 区块链 ？ 依次回答下列问题对确定区块链技术是否适合项目有一定的帮助。 是否存在多方分享数据？ 一个完整可靠的共享记录系统是否会使每个业务关系的参与者受益。 是否存在多方更新数据？ 如果多个参与者能够记录和传播并发交易，会不会有更高的数据准确性和及时性。 是否有验证和校验的需求？ 在不完全可信环境交易防篡改是否能提高交易伙伴的交易吞吐量和可靠性。 中心机构是否可以移除？ 移除中心机构是否有利于减少成本和交易复杂度。 如果以上问题您的回答都是肯定的，那么您的项目则有必要使用区块链技术。 父主题： 咨询类问题
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如何选择区域 选择区域时，您需要考虑以下几个因素： 地理位置 一般情况下，建议就近选择靠近您或者您的目标用户的区域，这样可以减少网络时延，提高访问速度。不过，在基础设施、BGP网络品质、资源的操作与配置等方面，中国大陆各个区域间区别不大，如果您或者您的目标用户在中国大陆，可以不用考虑不同区域造成的网络时延问题。 在除中国大陆以外的亚太地区有业务的用户，可以选择“中国-香港”、“亚太-曼谷”或“亚太-新加坡”区域。 在非洲地区有业务的用户，可以选择“南非-约翰内斯堡”区域。 在欧洲地区有业务的用户，可以选择“欧洲-巴黎”区域。 云服务之间的关系 如果多个云服务一起搭配使用，需要注意： 不同区域的弹性云服务器、关系型数据库、 对象存储服务 内网不互通。 不同区域的弹性云服务器不支持跨区域部署在同一负载均衡器下。 资源的价格 不同区域的资源价格可能有差异，请参见华为云服务价格详情。
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什么是区域、可用区 我们用区域和可用区来描述数据中心的位置，您可以在特定的区域、可用区创建资源。 区域（Region）：从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分为通用Region和专属Region，通用Region指面向公共租户提供通用云服务的Region；专属Region指只承载同一类业务或只面向特定租户提供业务服务的专用Region。 可用区（AZ，Availability Zone）：一个AZ是一个或多个物理数据中心的集合，有独立的风火水电，AZ内逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连，以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 图1阐明了区域和可用区之间的关系。 图1 区域和可用区 目前，华为云已在全球多个地域开放云服务，您可以根据需求选择适合自己的区域和可用区。
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DLI 是否存在Apache Spark 命令注入漏洞（CVE-2022-33891）？ 不存在。 DLI没有启动spark.acls.enable配置项，所以不涉及Apache Spark 命令注入漏洞（CVE-2022-33891）。 该漏洞主要影响在启用了ACL（访问控制列表）时，可以通过提供任意用户名来执行命令导致数据安全收到威胁。 DLI在设计时充分考虑了数据安全和数据隔离，因此没有启用相关的配置项，所以不会受到这个漏洞的影响。 父主题： DLI产品咨询类
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数据库安全服务支持哪些性能规格？ 数据库安全审计支持基础版、专业版和高级版三种服务版本。您可以根据业务需求选择相应的服务版本。 数据库安全审计各版本的性能规格说明如表1所示。 表1 数据库安全审计版本性能规格说明 版本 支持的数据库实例 系统资源要求 性能参数 入门版 最多支持1个数据库实例 CPU：4U 内存：16GB 硬盘：560GB 吞吐量峰值：1,000条/秒 入库速率：120万条/小时 1亿条在线SQL语句存储 15亿条归档SQL语句存储 基础版 最多支持3个数据库实例 CPU：4U 内存：16GB 硬盘：560GB 吞吐量峰值：3,000条/秒 入库速率：360万条/小时 4亿条在线SQL语句存储 50亿条归档SQL语句存储 专业版 最多支持6个数据库实例 CPU：8U 内存：32GB 硬盘：1,084GB 吞吐量峰值：6,000条/秒 入库速率：720万条/小时 6亿条在线SQL语句存储 100亿条归档SQL语句存储 高级版 最多支持30个数据库实例 CPU：16U 内存：64GB 硬盘：2,108GB 吞吐量峰值：30,000条/秒 入库速率：1,080万条/小时 15亿条在线SQL语句存储 600亿条归档SQL语句存储 父主题： 产品咨询类
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