端到端的透明安全 适用场景 众所周知，将传统的单体应用拆分为一个个微服务固然带来了各种好处，包括更好的灵活性、可伸缩性、重用性，但微服务也同样面临着特殊的安全需求，如下所示： 为了抵御中间人攻击，需要用到流量加密。 为了提供灵活的服务访问控制，需要用到TLS和细粒度访问策略。 为

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所调用函数或存储过程的名称。 取值范围：已存在的函数名称。 param_expr 参数列表可以用符号 “:=”或者“=>”将参数名和参数值隔开，这种方法的好处是参数可以以任意顺序排列。若参数列表中仅出现参数值，则参数值的排列顺序必须和函数或存储过程定义时的相同。 取值范围：已存在的函数参数名称或存储过程参数名称。

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用方式详情请见DATABASE LINK。 param_expr 参数列表可以用符号 “:=”或者“=>”将参数名和参数值隔开，这种方法的好处是参数可以以任意顺序排列。若参数列表中仅出现参数值，则参数值的排列顺序必须和函数或存储过程定义时的相同。 取值范围：已存在的函数参数名称或存储过程参数名称。

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它可以抓取模型中API输入的数值范围，根据范围随机生成输入，用相同的输入分别在NPU（GPU）和CPU上执行算子，比较输出差异。预检最大的好处是，它能根据算子（API）的精度标准来比较输出结果并判定其是否有精度问题。预检工具使用包含以下三步：dump、run_ut以及api_pr

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只是，敏捷与DevOps，都已经不再是原来的那个敏捷和DevOps了；世界变化太快，问题域发生了变化，解决方案域自然也要随之变化。 敏捷的好处是，有一个敏捷宣言，宣告其诞生。敏捷的缺点，也许也是因为有敏捷宣言。敏捷宣言并不应该被拿来约束和限制敏捷的范围，敏捷宣言也说拥抱变化，宣言

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一台ER。只需要将每个Region的ER接入云连接（Cloud Connect），构成ER对等连接，实现云上跨Region网络互通。这样的好处是无需在CC中接入所有网络实例，简化网络拓扑；支持路由学习，无需手工配置路由，快速构建组网。 图3 Region之间的互联 云间互联（华为云与其他云的互联）

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ee的firstname类型相同，可以通过如下定义： my_name employee.firstname%TYPE 这样定义可以带来两个好处，首先，不用预先知道employee 表的firstname类型具体是什么。其次，即使之后firstname类型有了变化，也不需要再次修改my_name的类型。

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ee的firstname类型相同，可以通过如下定义： my_name employee.firstname%TYPE 这样定义可以带来两个好处，首先，不用预先知道employee表的firstname类型具体是什么。其次，即使之后firstname类型有了变化，也不需要再次修改my_name的类型。

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所调用函数或存储过程的名称。 取值范围：已存在的函数名称。 param_expr 参数列表可以用符号“:=”或者“=>”将参数名和参数值隔开，这种方法的好处是参数可以以任意顺序排列。若参数列表中仅出现参数值，则参数值的排列顺序必须和函数或存储过程定义时的相同。 取值范围：已存在的函数参数名称或存储过程参数名称。

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： 表1 快速添加邮箱 域名 解析场景介绍 场景 说明 域名注册后的服务配置 为新注册的域名配置邮箱解析，以便使用该域名作为电子邮件地址。 企业邮局搭建 企业为了建立自己的电子邮件系统，需要通过MX记录将域名指向自己的邮件 服务器 ，以确保所有的邮件都能正确地发送到企业的邮件系统中。 使用第三方邮件服务

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工作，但是预测下个冲刺内能够完成的工作是可以做到的。 每个冲刺持续期短有很多好处。持续期短的冲刺更容易规划，反馈快，错误有限，投入产出比（ROI）高，有助于团队成员保持较高的参与热情，检查点多。具体好处如下： 持续期短的冲刺更容易规划。为短时间的工作范围做规划所需要的工作量比给长

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第1种方法较之第2种方法，在性能上有明显的弱势。因此，写数据时应该采用第2种方法。 Scan时指定StartKey和EndKey 一个有确切范围的Scan，在性能上会带来较大的好处。 代码示例： Scan scan = new Scan(); scan.addColumn(Bytes.toBytes("familyname")

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但是不可避免的是每个成员都有出于他自己的背景，尤其是团队组建初期。不同背景的成员给团队带来的既有不好的地方也有好处，例如对自身角色的定位不清楚、成员之间沟通不顺畅。好处是不同背景的成员往往有着互补的思维，尤其对于测试人员来说，在敏捷团队的测试人员会感觉到自身拥有很明显的代表客户的

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架构需要使用到大规模的计算集群（GPU/NPU服务器），集群中的服务器访问的数据来自一个统一的数据源，即一个共享的存储空间。这种共享访问的数据有诸多好处，它可以保证不同服务器上访问数据的一致性，减少不同服务器上分别保留数据带来的数据冗余等。另外以 AI 生态中非常流行的开源深度学习框架Py

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内能够完成的工作是可以做到的。 短持续期 每个冲刺持续期短有很多好处，持续期短的冲刺更容易规划、反馈快、错误有限、投入产出比（ROI，Return on Invest）高、有助于保持较高的参与热情、检查点多。具体好处如下： 持续期短的冲刺更容易规划：为短时间的工作范围做规划所需要

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架构需要使用到大规模的计算集群（GPU/NPU服务器），集群中的服务器访问的数据来自一个统一的数据源，即一个共享的存储空间。这种共享访问的数据有诸多好处，它可以保证不同服务器上访问数据的一致性，减少不同服务器上分别保留数据带来的数据冗余等。另外以 AI 生态中非常流行的开源深度学习框架Py

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