本地调用 图像识别软件开发工具包（Image SDK）是对图像识别提供的REST API进行的封装，以简化用户的开发工作。用户通过添加依赖或下载的方式调用API即可实现使用图像识别业务能力的目的。 本章节以媒资图像标签为例，介绍如何使用Image Python SDK在本地进行开

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本地变量 本地变量可以理解为模块中的临时变量，其作用范围在所声明的模块内，通过关键字 "local" 进行声明。本地变量适用于配置中有重复定义相同值或表达式的场景，可以减少代码冗余，并且易于修改。同时过度使用本地变量会导致变量的实际值被隐藏，代码晦涩，不利于维护，因此建议合理使用本地变量。

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本地集群 创建终端节点以私网接入本地集群 使用工作负载Identity安全访问云服务

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n_id uuid：唯一标识此次请求的ID，用户自定义，不超过64位。例如10eb0091-887f-4839-9929-cbc884f1e20e verification_name：被验证人的姓名 verification_id：被验证人的身份证号码 复制代码示例至PyCharm中。

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本地历史 使用本地历史记录，CodeArts IDE可以记录文件上执行的事件历史。您可以查看和恢复文件在任何事件发生时的内容。 要访问文件的本地历史记录，请在代码编辑器中打开文件，然后单击右侧活动栏中的工具箱（）并展开Timeline视图。每次保存文件时，都会向Timeline事件列表中添加一个新记录。

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已按照以下步骤配置Windows系统的登录选项策略。 使用“Windows+R”开运行窗口，输入“gpedit.msc”。 在“计算机配置 > 管理模板 > Windows组件 > Windows登录选项”右侧显示区域中双击“在用户登录期间显示有关以前登录的信息”策略选项，勾选属性窗口中的“已禁用”，单击“确定”。

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本地集群 本地集群接入失败怎么办？ 如何手动清理本地集群节点？ 如何进行Cgroup降级？ 虚拟机SSH连接超时怎么办？ 本地集群如何扩容容器智能分析插件的存储磁盘？ Master节点关机后集群控制台不可用怎么办？ 节点扩容规格后未就绪怎么办？ 如何更新本地集群ca/tls证书？

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本地调用 内容审核 软件开发工具包（Moderation SDK）是对内容审核提供的REST API进行的封装，以简化用户的开发工作。用户通过添加依赖或下载的方式调用API即可实现使用内容审核业务能力的目的。 本章节以 文本内容审核 为例，介绍如何使用Moderation Python

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参数说明 参数 说明 防护 域名 用户的实际业务对外提供服务所使用的域名。域名填写支持泛域名，例如 *.domain.com。 源站类型 选择“源站域名”。 填写源站域名的转发协议和源站端口。 填写复制的WAF CNAME。 服务器 配置 填写源站服务器使用的转发协议和端口。 在“选择实例

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例，单击实例卡片上的“连接器”。 选择连接器，单击连接器卡片上的“前往”，进入连接器控制台界面。 选择界面左侧导航栏中的“数据目录”，选择“团队数据”，进入“我的团队”页面。 在“我的团队”页面找到需要新增资源的团队卡片，单击团队卡片上的“本地接入”，进入团队资源页面。 在团队资

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安装本地集群的业务规划 基础软件规划 数据规划 父主题： 本地集群

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用，用以处理带宽有限时的突发情况。APIGW流控可限制单位时间内API的被调用次数，保护后端服务，提供持续稳定的服务。 容灾备份 容灾备份不仅保证数据不丢失，还要保证在服务器宕机后接管服务器的业务，保证业务连续性。保障用户可以不间断的使用应用服务，让用户的服务请求能够持续运行，保证信息系统提供的服务完整、可靠、一致。

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本地自治 IoT边缘通过架构设计使其能够在网络受限时仍然实现边缘节点自治，具体体现在以下四个方面： 边缘节点持续运行：即使边缘节点无法连接到云端服务，也可以保证已部署的数据采集、数据处理和数据推送等边缘模块持续运行。 边缘模块自我恢复：在网络断开的情况下，如果边缘节点上的任何模块

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，保证数据的完整性和一致性。 第三阶段：增量数据迁移。全量任务结束后，增量迁移任务启动，此时会从全量开始的增量数据持续的解析转换和回放，直到追平当前的增量数据。 第四阶段：为了防止触发器、事件在迁移阶段对于数据的操作，在结束任务阶段再迁移触发器、事件。 全量数据迁移的底层模块主要原理：

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一个数据中心正常运行时，可以通过业务层的调度将故障区域的业务切换到正常区域，因为配置了异地双活，您可以在数据中心运行正常的区域继续处理数据。在业务不中断的前提下实现故障场景下业务的快速恢复，保证了故障场景下业务的连续性。 配置异地双活功能的具体操作请参见搭建双活关系。 父主题： 异地双活

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Store节点存储数据信息。 图1 备份原理 如图1所示， GaussDB (for MySQL)实例的备份是由计算层和存储层各自完成的。 计算层的主节点读取存储层的Common Log节点的日志信息，通过主节点备份到 对象存储服务 (OBS)中。 计算层的主节点向存储层的Slice Store节点发送命令备份数据信息，通过Slice

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HDFS基本原理 HDFS是Hadoop的分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），实现大规模数据可靠的分布式读写。HDFS针对的使用场景是数据读写具有“一次写，多次读”的特征，而数据“写”操作是顺序写，也就是在文件创建时的写入或者在现有文件

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常需要等待数据而拖慢任务的执行。因此，计算侧需要一个高速的缓存层来消除计算集群和OBS之间的数据访问鸿沟。为了解决这个问题，提出MemArts分布式客户端缓存，MemArts部署在计算侧的VM中，通过智能预取OBS上的数据来加速计算任务的执行。 图1 MemArtsCC结构图 表1

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和被更新的数据进行标记删除，同时将新的数据写入新的文件。在查询时，所有被标记删除的数据都会在文件级别被过滤，读取出的数据就都是最新的数据，消除了读时合并中的数据聚合过程，并且能够在很多情况下支持多种谓词的下推。因此在许多场景都能带来比较大的性能提升，尤其是在有聚合查询的情况下。 Duplicate模型

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：t2-t1，因为经过t2-t1的时间后只读节点才能读取主节点t1时刻的数据。 只读节点visible lsn的推进 根据延迟的计算方式，产生延迟的关键点在于只读节点visible lsn推进速度的快慢。 只读节点推进visible lsn的工作流程如下： 只读节点通过与主节点通

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stroZero的服务编排功能，类似于编程中一段有流程、条件处理、判断逻辑的程序。这段程序有输入参数和输出参数、可以独立成为一个对外调用的方法。同时，在程序内部，也可以调用其他的方法。 AstroZero中的服务编排是将原来基于代码编程改变为用图形化，拖拉拽的方式去编程。如图1所

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