场景特点：传统应用软件为本地应用，业务复杂，软件规模大，编译构建耗时长。 适用场景：按需分配编译构建资源，提升编译构建速度。支持Linux下C/C++应用程序的编译构建，及Windows下C/C++/C#应用程序的编译构建。 移动终端APP 场景特点：移动终端APP业务变化快，交付要求短平快。 适用场景：利用云

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购买数据建模引擎:购买基础版 使用IEF构建边缘计算:使用IEF构建边缘计算 下发应用到边缘节点失败:边缘节点不满足下发要求 使用限制 容器镜像拉取失败:边缘节点无法连接SWR 边缘节点说明 基于边缘集群:部署 区块链 实例 边缘节点故障如何处理？:排查思路 日志、监控和告警:日志说明 日志、监控和告警:日志说明

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综上所述，爬虫就是代替我们来完成这份爬取工作的自动化程序，它可以在抓取过程中进行各种异常处理、错误重试操作，确保爬取持续高效地运行。 网络爬虫能做什么 网络爬虫的应用场景可根据用途分为四类：搜索引擎，信息收集，数据分析，图片抓取。 搜索引擎：如Google和百度，这类爬虫会爬取整个互联网的特定信息

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如何配置libmpc 如何配置libmpc 时间：2020-11-16 16:43:53 简介 libmpc是一个C库，用于复数的算术，具有任意高的精度和正确的舍入结果。 它将固定精度实数浮点数的IEEE-754标准的原则扩展为复数，为每个操作提供明确的语义。 同时，高精度的操作速度是主要的设计目标。

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3)配置gmp生成Makefile。 ./configure 4)编译和安装gmp。 make && make install ----结束 4.运行和验证 1)新建C++测试代码例子。 vi test.cpp 该例子实现1000的阶乘，代码如下： #include #include int main(int

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数据类型一般有：数值类型、字符类型、日期类型 、布尔类型、空间数据类型、JSON数据类型。 1.数值类型 整数类型 2.浮点类型 float：单精度浮点数，8位精度，占用4字节 double：双精度浮点数，16位精度，占用8字节 3.定点类型 decimal/numeric：语法格式包括numeric/decima

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API的部署方式。 支持Helm部署方式及升级Kubernetes集群的功能。 支持在主机中以执行Docker命令的方式，完成镜像的构建、上传、拉取、运行等操作，实现应用的部署。 函数部署 函数部署支持以下特性： 支持将软件包部署到FunctionGraph，并发布新版本。 支持基于Fu

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基本描述：同一直播间中，连麦互动产生的语音通话和视频通话分别计费。 计费规则：根据互动直播每个进入房间的用户观看其他用户的视频下行时长计费。若通话时长为非整数，则计费时长向上取整，例如：若实际语音通话时长为7.1分钟，则计费时长为8分钟。 计费周期：按小时计费，实时扣费。 计费规格：若用户进入互动直播房间且成功接

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od资源向上规整到满足CCI容器规范的范围，以规整后的资源规格创建Pod到CCI。 自动规整规则如下： 将Pod中除了BestEffort类型容器外的每个容器CPU向上调整至0.25核的整数倍， Memory向上调整至大于等于0.2Gi。 将整个Pod的Memory向上调整至1Gi的整数倍。

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2、尝试重新配置构建任务和流水线。 3、如果仍然未能解决，请联系技术支持工程师。 构建拉取CodeArts Repo、GitHub等代码时，存在“.gitmodules”文件且确认配置正确，但是没有去拉取子模块？ 编辑构建任务，选择代码选择，点开高级设置，将子模块（submodules）自动更新开关打开。

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特点：构建商品视觉自动识别的模型，可用于无人超市等场景。 优势：用户自定义模型可以实现99.5%的识别准确率，可以实现秒级识别整盘商品，从而提升结算效率。模型训练、更新的流程自动化，只需要客户自己上传标注图片，就可以在线完成模型训练、评估、发布。 票据识别 特点：对各种格式的票据图片，可制作模板实现关键字段的自动识别和提取。

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、1天，共5种聚合周期。 聚合过程中对不同数据类型的处理是有差异的。 1、如果输入的数据类型是整数，系统会对数据进行取整处理。 2、如果输入的数据类型是小数（浮点数），系统会保留数据的小数点后两位。 例如，弹性伸缩中“实例数”的数据类型为整数。因此，如果聚合周期是5分钟，假设当前

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库查询结果，减少数据库访问次数，以提高动态Web应用的速度、提高可扩展性。 Memcached的守护进程（daemon）是用C写的，但是客户端可以用任何语言来编写，并通过memcached协议与守护进程通信。但是它并不提供冗余（例如，复制其hashmap条目）；当某个服务器S停止

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只支持识别PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式的图片。 Ø 图像各边的像素大小在15px到8192px之间。 Ø 图像中识别区域有效占比超过80%，保证整张表格及其边缘包含在图像内。 Ø 支持图像任意角度的水平旋转。 Ø 目前不支持复杂背景（如户外自然场景、防伪水印等）和表格线扭曲图像的文字识别。

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数据库的四个基本概念：数据、数据库、数据库管理系统和数据库系统。 数据 早期的计算机系统主要用于科学计算，处理的数据是数据型数据，如整数浮点数等等。而广义的数据有多种形式，包括数字文字、静止的图形、图像、音频、动态的视频等各种形式的信息，他们都可以经过数字化存入计算机里面。数据除

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馈持续优化模型，如部门方向有调整时，可以用户自己调节模型，及时更新。 优势：用户自定义模型可以实现99.5%的识别准确率，可以实现秒级识别整盘商品，从而提升结算效率。模型训练、更新的流程自动化，只需要客户自己上传标注图片，就可以在线完成模型训练、评估、发布。 优势：支持不同格式票

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。 课程大纲 课前导读 第1章 TBE基本概念 第2章 TBE实战算子开发-DSL方式 第3章 TBE单算子验证及调试 第4章 TBE算子整网集成 第5章 TBE算子融合 TBE认证培训课程（初级）满意度调查 华为云开发者学堂 华为官方云计算技术培训学习平台，致力于打造精品课程，

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体系。同时支持多语言、多地域、多币种的国际化能力及海外服务器集群，支撑企业全球化需求，助力出海拓展。 销售易支持企业从营销、销售到服务的全流程自动化业务场景，帮助企业连接外部经销商、服务商、产品及最终用户，构建360°全生命周期的客户关系管理体系。同时支持多语言、多地域、多币种的

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延迟队列 支持 不支持 支持 死信队列 支持 不支持 支持 消息重试 支持 不支持 不支持 消费模式 支持客户端主动拉取和服务端推送两种方式 客户端主动拉取 支持客户端主动拉取以及服务端推送两种模式 广播消费 支持 支持 支持 消息回溯 支持 支持，Kafka支持按照offset和timestamp两种维度进行消息回溯

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域网oa系统主要用于公司内部管理，下级向上级申请，领导审批。办公物品管理，员工绩效管理、工资管理、人力资源管理。自定义申请表单，自定义选择上级审批部门，选择对应审核领导。员工登陆查询自己绩效及工资奖金 域网oa系统主要用于公司内部管理，下级向上级申请，领导审批。办公物品管理，员工绩

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分布式消息服务Kafka版与分布式消息服务RocketMQ版的功能区别： 功能项 分布式消息服务Kafka版 分布式消息服务RocketMQ版 消费模式 客户端主动拉取 支持客户端主动拉取和服务端推送两种方式 优先级队列 不支持 不支持 延迟队列 不支持 支持 死信队列 不支持 支持 消息重试 不支持 支持 广播消费

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