如何控制云桌面与本地存储设备之间的文件复制？ 管理员可以通过为不同桌面适配不同的文件和剪切板、外设策略，控制云桌面与本地存储设备之间的文件复制权限，从而达到数据管控的目的。 如下列举几种文件复制的情景，说明如何配置策略。 只允许从云桌面复制文件至外部存储设备 对于使用云桌面作为办

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支持的数据与协议 数据集成 数据集成任务支持的数据源相关信息如表1所示。 表1 数据集成支持的数据源 数据源类型 支持的版本 普通任务的源端 普通任务的目标端 组合任务的源端 组合任务的目标端 API - 支持 支持 不支持 不支持 ActiveMQ 5.15.9 支持 支持 不支持

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华为云OBS之间迁移教程 背景信息 准备工作 创建迁移任务 创建迁移任务组 父主题： 各云服务商迁移教程

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数据类型对应关系 GaussDB (for MySQL)实例数据同步到HTAP时会被转成对应的类型，详情请参考表1。 表1 数据类型转换 数据类型 GaussDB(for MySQL)数据类型 HTAP数据类型 NUMERTIC TYPES TINYINT Int8 SMALLINT

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PC子网和用户数据中心（或其它Region的VPC）子网，即每个VPN连接连通了一个用户侧数据中心的网关。 VPN连接的数量与VPN连接的本端子网和远端子网的数量无关，仅与用户VPC需要连通的用户数据中心（或其它Region的VPC）的数量有关，已创建的VPN连接的数量即VPN连

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空三计算简介 空中三角测量计算（“AT”），简称：空三，可估算每个输入影像组属性以及姿态。通过影像点与所摄物体之间的对应关系计算出相机成像时刻相机位置姿态及所摄目标的稀疏点云的过程。处理空三后，能快速判断原始数据的质量是否满足项目交付需求以及是否需要增删影像空中三角测量计算可以充分考虑当前相机位置、姿态与控制点。

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DDS与兼容社区版本之间的对应关系，DDS采用了与之兼容的社区版本号进行命名，详情请参见图1。 图1 DDS版本与社区版本的关系图 DDS 3.4和4.0版本分别以社区对应的版本为基线进行开发，相同的接口实现方案与社区一致。相比社区版本的DDS具有更高的安全性、更加丰富的操作维护功能，因此更能满足商业应用需求。

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查询协议信息与关系申报 合作伙伴可以查询并下载已签署的协议。 操作步骤 使用合作伙伴账号登录华为云。 单击页面右上角账号下拉框中的“伙伴中心”，进入伙伴中心。 在顶部的导航栏中选择“计划 > 合作承诺与协议 > 已签署协议”。 单击“操作”列的“详情”，可以查看已签署协议的详细内容。

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户设置 DLV 预设的管理员、开发者、分析师、访客等角色，实现多角色协同开发。 成员和角色 成员是被华为云账号授予其所拥有的工作空间的访问或使用权限的用户。在添加工作空间成员时，您需要同时为所添加的成员设置相应的角色。 角色是一组操作权限的集合。不同的角色拥有不同的操作权限，把角色授

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大模型微调需要的数据有要求吗？ AI原生应用引擎用于大模型微调的数据集任务领域为“ 自然语言处理 ”、数据集格式为“对话文本”。 文件内容要求为标准json数组，例如： [{"instruction": "aaa", "input": "aaa", "output": "aaa"},{"instruction":

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中），华为云技术支持团队已为您打通CloudPond和华为云区域通用可用区之间的网络，您可以在虚拟私有云VPC控制台上创建同时包含归属于边缘可用区子网和归属于通用可用区子网的虚拟私有云VPC，然后通过测试华为云区域通用可用区的 弹性云服务器 和边缘可用区的弹性 云服务器 之间的网络是否连

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IAM用户、项目成员与仓库成员的关系 仓库成员来源于其所属项目的项目成员，项目成员主要来源于租户的IAM用户，除项目创建者所在租户外，还可以邀请其它租户下的IAM账号加入项目。如下图为IAM用户、项目成员、仓库成员的包含关系示意图。 表1 项目角色与仓库角色对应关系 项目中的角色 仓库中的角色

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拖拽即可完成组件自由配置与布局、所见即所得，无需编程就能轻松搭建可视化大屏。 DataArts Insight特别针对拼接大屏端的展示做了分辨率优化，能够适配非常规的拼接分辨率。创建的大屏能够发布分享，作为您对外数据业务展示的窗口。

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终端与桌面绑定关系管理 开启/关闭终端与桌面绑定功能 创建绑定关系 编辑绑定关系 删除绑定关系 导出绑定关系列表 父主题： 策略管理

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Elasticsearch是否支持不同VPC之间的数据迁移？ Elasticsearch不支持直接迁移不同VPC之间的数据，但是可以通过以下2种方式进行迁移。 方法一： 可以使用备份与恢复功能迁移集群数据。具体操作请参见使用备份与恢复迁移集群数据。 方法二： 打通VPC网络，建立对等链接。具体操作请参见对等连接简介。

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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

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