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sstring构造方式）。然后使用md5（sha256）算法算出HashValue，并和用户请求中带来的md5hash（sha256）进行对比。结果一致则认为鉴权通过并返回文件，否则鉴权失败返回HTTP 403错误。HashValue计算方式如下： sstring = “Priv
系统参数初始化为公共APP，提供了两个页面： 系统参数初始化：通过导入的方式批量修改系统参数。 业务权限凭证初始化：通过导入的方式批量设置业务权限凭证。 版本对比说明 系统参数初始化应用变更说明。 0.1.5版本与0.1.1版本 新增预置租户级系统参数和修改内置系统参数功能。 新增授予公共应用/BO业务权限凭证给System
于对维护角色和授权关系工作量较小的中小企业用户。 策略授权 用户-策略 系统策略 自定义策略 为主体授予策略 策略附加至主体 新增资源时，对比角色授权需要维护所有相关角色，基于策略的授权模型仅需要维护较少的资源，可扩展性更强，更方便。但相对应的，整体模型构建更加复杂，对相关人员专
所以你尽管放心地去拍，我们的食品都有食品检测证书， 安全到小孩可以吃，安全到老人可以吃，都是没有任何问题的。 甚至说我们连餐盒都是加大成本的，我们做的是铝箔餐盒。 你可以去对比任何在市面上买得到的自热产品，他们基本上都是塑料盒子， 塑料盒子加热有异味，无论是自己吃，还是给到家人吃都是不太放心的。 我们的铝箔餐盒加
DegreeCorrelationSample 度数关联度 TriangleCountSample 三角计数 ClusterCoefficientSample 聚类系数 BetweennessSample 中介中心度算法 EdgeBetweennessSample 边中介中心度 OdBetweennessSample
选择“数据建模引擎基础版”，根据页面提示，配置信息。 在进行资源配置时，如果您不确定所需配置的资源规格，可在“资源配置”处单击“查看对比”查看资源配置对比详情，参考或直接选用推荐的资源配置规格。 图1 资源配置推荐 根据服务部署位置的不同，需填写的配置项有所不同。选择公有云时，需填写
预测天数信息列表。 预测日期 预测日期。 最高气温 最高气温(摄氏度)。 最低气温 最低气温(摄氏度)。 平均气温 平均气温(摄氏度)。 最大风速 最大风速(千米/小时)。 总降水量 总降水量(毫米)。 能见度 能见度(千米)。 湿度 湿度(百分比)。 是否下雨 是否下雨，0为否，1为是。
2.21) 度数关联度（degree_correlation）(1.0.0) 三角计数（triangle_count）(1.0.0) 聚类系数（cluster_coefficient）(1.0.0) 紧密中心度（closeness）(1.0.0) 中介中心度算法（betweenness）(2
Turbo集群：拥有更高性能的云原生网络，提供云原生混部调度能力，可实现更高的资源利用率和更广的全场景覆盖。 关于集群类型差异详情，请参见集群类型对比。 计费模式 按需计费 选择集群的计费模式。 包年/包月：预付费模式，按订单的购买周期计费，适用于可预估资源使用周期的场景，价格比按需计费模式更优惠。
开启屏蔽周围人声之前需录入并解析声纹信息，声纹录入方式可选择会前录入声纹、会中通话无感录入声纹、会中朗读录入声纹。 因感冒、耳机收音异常等原因导致音色变化大、声纹相似度低的情况下，不建议使用屏蔽周围人声。如需使用，建议重新录入声纹。 支持区域： 全部 桌面端如何使用屏蔽周围人声？ 音频设置 您可根据需要进行会议音频相关的设置。
对数据量大的Topic进行分区平衡会占用大量的网络和存储带宽，业务可能会出现请求超时或者时延增大，建议在业务低峰期时操作。对Topic进行分区平衡前，根据Kafka实例规格对比当前实例负载情况，评估是否可以进行分区平衡，建议预留足够的带宽进行分区平衡，CPU使用率在90%以上时，不建议进行分区平衡。Topic的数
sstring构造方式）。然后使用md5（sha256）算法算出HashValue，并和用户请求中带来的md5hash（sha256）进行对比。结果一致则认为鉴权通过并返回文件，否则鉴权失败返回HTTP 403错误。HashValue计算方式如下： sstring = "Priv
is_synchronized 否 Boolean 表示该规则是否已同步至目标库。 source 否 String 对比的来源。 job：表示数据同步时的过滤。 compare：表示数据对比的过滤。 枚举值： job compare process_rule_level 否 String 数据加工规则作用级别
问题。 消费并发度 客户端的消费并发度由单客户端线程数和客户端数量决定。单客户端线程数是指单个客户端所包含的线程数量，客户端数量是指消费组所包含的客户端（消费者）数量。对于普通消息、定时/延时消息、事务消息及顺序消息的消费并发度计算方法如下： 消息类型 消费并发度 普通消息 单客户端线程数
不返回会中主动加入的与会者信息 “查询会议列表”和“查询会议详情”接口，返回预约会议时邀请的与会者和会中主持人邀请的与会者 “查询在线会议列表”、“查询在线会议详情”、“查询历史会议列表”和“查询历史会议详情”接口返回预约会议时邀请的与会者。不返回会中主持人邀请的与会者 terminlCount
业务场景 依赖的服务 委托授权项 说明 在线服务 LTS lts:groups:create lts:groups:list lts:topics:create lts:topics:delete lts:topics:list 建议配置，在线服务配置LTS日志上报。 批量服务 OBS
作为当前最新周期的“本次行度”。本次行度减去上次行度可获得原始用量差，原始用量差再乘以倍率就等于当期最终用量。 以下图为例，当时间进入“周期结算时间T2”时，则系统将自动把“抄表记录R2”作为计算“当期用量U2”的本次行度，“本次行度R2”减去“上次行度R1”就可以得到“当期用量U2”的值为300
水印图路径：输入“e-share/image-demo/logo.png” 图片尺寸(%)：根据是否缩小水印图标设置 亮度：保持默认值0 对比度：保持默认值0 透明度：设置为90 水印位置：选择右下角的箭头 垂直边距：保持默认值10 水平边距：保持默认值10 图5 设置图片水印 完
Component） 度数关联度算法（Degree Correlation） 三角计数算法（Triangle Count） 聚类系数算法（Cluster Coefficient） 中介中心度算法（Betweenness Centrality） 边中介中心度（Edge-betweenness
连通分量（connected_component） 三角计数算法（triangle_count） 紧密中心度算法（closeness） 中介中心度算法（betweenness） 边中介中心度（edge_betweenness） OD中介中心度（od_betweenness） 单点环路检测（single_verte
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