手工搭建LNMP环境（Ubuntu 20.04） 简介 本文主要介绍了在华为云上如何使用 弹性云服务器 的Linux实例手工搭建LNMP平台的Web环境。本文档以Ubuntu 20.04 64位操作系统为例。 Linux实例手工部署LNMP环境具体操作步骤如下： 安装Nginx 安装MySQL

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rt.huaweicloud.com/qs-evs/evs_01_0033.html 图3 挂载 集群emobile环境部署 父主题： 搭建emobile运行环境

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按Esc键退出编辑模式，并输入:wq保存后退出。 使用浏览器访问“http:// 服务器 IP地址/info.php”，显示如下页面，说明环境搭建成功。 父主题： 搭建LNMP环境

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搭建Jenkins和Gitlab环境 前提条件 创建一个新的VPC，本示例中名为vpc-X，所使用网段为192.168.0.0/16。 创建一台位于vpc-X（192.168.0.0/16网段）的E CS 服务器，推荐规格为4vCPUs 16GiB，系统为Huawei Cloud EulerOS

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搭建emobile运行环境 搭建emobile运行环境 部署emobile Emobile集群配置 父主题： 实施步骤

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芯片设计企业轻资产运营：企业IT全面上云，云上构建设计仿真一体化环境，通过多维度多层次的安全服务，在弹性使用云上算力资源的同时，保证芯片设计各阶段的数据安全； 多地域协同办公的芯片设计企业：结合专线、VPN等技术搭建国内外多团队协同多地域高可用的EDA设计仿真云平台。 业务痛点及挑战

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搭建北鲲云平台运行环境 配置云上网络环境 购买云资源 部署北鲲云平台服务 父主题： 实施步骤

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搭建系统运行环境后业务验证 登录mes.equality.ltd业务页面 图1 登录业务页面 正常登录后的界面 图2 进入界面 通过测试用例，进行测试 出测试报告 父主题： 实施步骤

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硬件介绍 USG6603F-C 本文档中的图形仅供参考，设备外观请以实际发货为准。 USG6603F-C支持硬件Bypass功能。 更详细的硬件介绍请参见《HiSecEngine 天关 硬件指南》。 图1 USG6603F-C外观和辅料 表1 USG6603F-C业务口说明 接口名称

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硬件安装 根据网络规划时的网络设备安装点位设计、设备间互联等信息，完成网络设备的硬件安装、连线、上电等操作，参见表 硬件安装与布线任务一览表。 表1 硬件安装与布线任务一览表 任务 任务说明 参考链接 安装硬件设备 硬件设备安装需要遵循施工规范，常见的硬件施工规范有： 物理设备必须可靠接地。

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即开即用，Serverless架构。 需要较强的技术能力进行搭建、配置、运维。 高可用 具有跨AZ容灾能力。 无 高易用 学习成本 学习成本低，包含10年、上千个项目经验固化的调优参数。同时提供可视化智能调优界面。 学习成本高，需要了解上百个调优参数。 支持数据源 云上：OBS、

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硬件要求 根据互动教学平台服务智慧教室功能性拓展，满足教室录播、外接摄像机、AV集成等需求，推荐硬件： 老师屏：ideaHub Pro 86寸、OPS硬件配置：i7十代CPU、16G内存、256G SSD。 学生屏：ideaHub Edu 86/65寸、OPS硬件配置：i5八代CPU、8G内存、128G

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硬件准备 首先需要准备一台Linux系统的物理服务器作为镜像制作服务器（即宿主机），以及一台用于登录宿主机的本地Windows跳板机（物理服务器或虚拟机）。 制作x86镜像选用x86服务器，制作ARM镜像选用ARM服务器。推荐宿主机ISO镜像为： x86：CentOS 7.x ARM：Ubuntu

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0/0/22和GE0/0/23配对）支持硬件Bypass功能。 更详细的硬件介绍请参见《HUAWEI USG6000E系列硬件指南》。 USG6301E-C（TianGuan310）, USG6501E-C（TianGuan510） 图1 USG6301E-C（TianGuan310）

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硬件介绍 本章节以USG6525E为例，其他机型与USG6525E存在少许差异，具体请参见《HUAWEI USG6000E 产品文档》中“安装>硬件指南>硬件介绍”。USG6000E-Sxx系列请参见《eKitEngine USG6000E 产品文档》中“安装>硬件指南>硬件介绍”。

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硬件介绍 USG12000的介绍以USG12004为例，其他机型与USG12004存在差异，具体请参见《HiSecEngine USG12000系列 硬件指南》。 图1 USG12004外观 表1 USG12004组成结构说明 1、机箱眉头 2、正面的ESD插孔 3、电源模块PM

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格限制，其硬件规格和运行环境要求如表1和表3所示。 IoT边缘服务对部分常见硬件提供认证，同时与昇腾芯片深度集成，提供高性能、低成本的边缘AI推理算力。认证设备见表4。 如需边缘节点（专业版）的主备方案，则要预留备节点的硬件资源，规格与主节点一致。 表1 硬件规格要求 场景 规格要求

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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硬件支持 表1 支持的架构 架构 系列 ARM Cortex-M0 Cortex-M0+ Cortex-M3 Cortex-M4 Cortex-M7 Cortex-A7 Cortex-A9 Cortex-A53 ARM64 Cortex-A72 RISC-V RV32 C-SKY

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硬件安装 挂墙安装 具体的装箱物品请以实物为准。本包装内的部件只可与本包装内的主机配套使用。拆箱后如果发现部件有损坏、缺失或浸水等情况，请联系技术支持。 图1 装箱物品清单 请自备以下安装工具。 图2 安装工具 使用铅笔、水平仪定位支架安装位置，标注螺钉孔位。 请在垂直称重且厚度

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