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遥控器操作 了解遥控器 通过遥控器控制终端，在显示屏上所见即所得，方便快捷，易于使用。 图1 遥控器 熟悉操作界面 呼叫界面 图2 呼叫界面 菜单界面 按遥控器的显示菜单栏，按或隐藏菜单栏。 选择菜单栏上的“自定义工具条”，按遥控器的ok键，进入自定义工具条界面，您可以上移或下移
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基于NB-IoT小熊派开发智慧路灯 场景说明 智慧路灯是城市智能化道路上重要一环，智慧路灯的实施具有节约公共照明能耗、减少因照明引起的交通事故等多种社会意义。路灯也是大家在日常生活中可以强烈感知到的公共设施，更易理解其智能化的场景。 在该文档中，我们基于华为一站式开发工具平台（VS
使用Hive加载OBS数据并分析企业雇员信息 应用场景 MRS Hadoop分析集群，提供Hive、Spark离线大规模分布式数据存储和计算，进行海量数据分析与查询。 本实践基于华为云MapReduce服务，用于指导您创建MRS集群后，使用Hive对OBS中存储的原始数据进行导入
快速入门(Harmony SDK) OBS SDK对OBS服务提供的REST API进行封装，以简化用户的开发工作。您直接调用OBS SDK提供的接口函数即可使用OBS管理数据。 本章节介绍了OBS Harmony SDK的快速入门，帮助您快速上手OBS的基础功能，包括创建桶、上传对象、下载对象、列举对象。
获取客户端真实IP 应用场景 客户端IP指的是访问者（用户设备）的IP地址。在Web应用开发中，通常需要获取客户端真实的IP地址。例如，投票系统为了防止刷票，需要通过获取客户端真实IP地址，限制每个客户端IP地址只能投票一次。 当您的网站已接入Web应用防火墙（Web Application
通用计算型 通用计算型实例类型总览 通用计算型弹性云服务器主要提供基本水平的vCPU性能、平衡的计算、内存和网络资源。技术上采用非绑定CPU共享调度模式，vCPU会根据系统负载被随机分配到空闲的CPU超线程上。在主机负载较轻时，可以提供较高的计算能力，但是在主机负载较重时，可能由
产品术语 A AML 自动化机器学习。提供业务人员可以直接使用的各类机器学习应用服务，用户仅需提供训练数据和业务目标即可得到精准的挖掘结果，所有服务通过rest接口实现，可以方便的集成到各业务系统中。同时AML支持定制人员开发新的插件服务，支持将已有的业务经验集成到AML中，和预置的分析服务共同影响挖掘结果。
使用Flink Jar写入数据到OBS开发指南 概述 DLI提供了使用自定义Jar运行Flink作业并将数据写入到OBS的能力。本章节JAVA样例代码演示将kafka数据处理后写入到OBS，具体参数配置请根据实际环境修改。 环境准备 已安装和配置IntelliJ IDEA等开发工具以及安装JDK和Maven。
云原生日志采集插件 本章节主要介绍本地集群云原生日志采集插件相关内容，开启日志中心时会自动安装云原生日志采集插件，也可以参考本章节内容手动安装。华为云集群云原生日志采集插件相关内容请参见云原生日志采集插件。 插件简介 云原生日志采集插件（log-agent）是基于开源fluent
DDL语法一览表 DDL（Data Definition Language，数据定义语言），用于定义或修改数据库中的对象。如：表、索引、视图等。 GaussDB不支持数据库主节点不完整时进行DDL操作。例如：数据库中有1个数据库主节点故障时执行新建数据库、表等操作都会失败。 定义角色
购买并通过MySQL客户端连接TaurusDB实例 TaurusDB实例购买完成后，可以先登录到Linux弹性云服务器，在ECS上安装MySQL客户端，然后执行MySQL命令行通过内网连接到实例。本章节向您展示如何使用标准MySQL客户端从ECS访问TaurusDB实例。 操作流程
应用层接入AOM AOM作为华为云服务可观测性分析统一入口，提供接入中心，支持将应用层组件的调用链接入APM，来监控应用相关的性能图表或接口性能指标等。例如：请求平均时延、错误调用次数、请求吞吐量等。 配置应用层接入AOM 登录AOM 2.0控制台。 在左侧导航栏中选择“接入 >
基于全站加速WSA的OBS传输加速最佳实践 应用场景 远距离数据传输： 如果客户端所在区域与数据存储区域相距较远，那么当客户端访问数据时，可能会因为传输距离远引发访问延时长、不稳定等问题，例如全球性的论坛网站、在线协同办公平台等，远距离传输造成的长时延会影响客户上传下载数据的体验。基于全站加速（Whole
创建自定义标准组件 平台内置了很多标准组件，详情请参见平台标准组件介绍。同时页面经常会有一些通用的交互模块，例如“人员选择”、“部门选择”等，这些页面交互模块可能会在多个页面中用到，逻辑也相对独立。面对这个情况，平台提供了让开发者自己创建组件的特性，称之为“自定义标准组件”。通过
打造政务智能问答助手 场景介绍 大模型（LLM）通过对海量公开数据（如互联网和书籍等语料）进行大规模无监督预训练，具备了强大的语言理解、生成、意图识别和逻辑推理能力。这使得大模型在智能问答系统中表现出色：用户输入问题后，大模型依靠其强大的意图理解能力和从大规模预训练语料及通用SF
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