深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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典型应用 某企业的分支机构规模和人员规模在逐步扩大，办公园区中接入的终端数量也逐步增加。企业当前缺少对接入网络的终端进行准入控制的手段，导致接入网络的终端的安全状态与使用者身份未知，无法保障终端入网安全可信。此外，企业终端目前缺少有效的安全防护面临着被病毒攻击的隐患。终端失陷后，

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典型应用 NetEco适用于下属数据中心数量众多且分布广泛的垂直行业的中小型数据中心。 边缘数据中心管理解决方案主要针对中小型数据中心场景，NetEco依托华为云平台，实现数据中心的集中监控和云上运维。 典型应用场景如图1所示。 图1 应用场景

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典型应用 中小型企业联网场景 大型企业集团多分支互联场景 父主题： 方案概述

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典型应用 游戏应用 游戏应用可以将一些游戏数据，如用户装备、用户积分等存储其中。游戏玩家活跃高峰期，对并发能力要求较高，可以快速灵活添加计算节点以应对高并发场景。 优势： 灵活：游戏开服6小时内需多次扩容，GeminiDB Mongo计算节点增加，扩容性能倍数提升，可灵活轻松应对。

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典型应用 游戏 在游戏应用中，可以将一些用户信息，如用户装备、用户积分等存储在DDS数据库中。游戏玩家活跃高峰期，对并发能力要求较高，可以使用DDS的集群类型，应对高并发场景。DDS副本集和集群架构的高可用特性，能够满足游戏在高并发场景下持续稳定运行。 另外，DDS兼容Mongo

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典型应用 读写分离 数据多样化存储

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典型应用举例 高性能计算 媒体处理 企业网站/APP后台 日志打印

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典型应用举例 高性能计算 企业网站/APP后台 日志打印

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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典型应用开发示例 不同场景下配置连接参数 创建和调用存储过程 获取函数返回值 批量查询 使用流式读功能 应用层SQL重试 通过本地文件导入导出数据 从MY迁移数据 逻辑复制 监控数据库连接 父主题： 基于JDBC开发

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典型应用开发示例 不同场景下配置连接参数 创建和调用存储过程 获取函数返回值 批量查询 应用层SQL重试 通过本地文件导入导出数据 从MY迁移数据 逻辑复制 父主题： 基于JDBC开发

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典型应用开发示例 获取和处理数据库中的数据 批量绑定 高性能绑定 父主题： 基于ODBC开发

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典型应用开发示例 获取和处理数据库中的数据 批量绑定 高性能绑定类型 开启连接池 父主题： 基于ODBC开发

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典型应用开发示例 数据库建连、执行SQL并返回结果 执行预备语句 绑定参数并返回二进制结果 父主题： 基于libpq开发

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典型应用开发示例 数据库建连、执行SQL并返回结果 执行预备语句 绑定参数并返回二进制结果 父主题： 基于libpq开发

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典型应用场景 表1 典型应用场景 网络规模 出口安全述求 组网关键需求 网络组网推荐 细分网络组网推荐 面积<50㎡，最大同时在线终端数<50 低安全述求 单门店，仅提供无线接入，单Internet出口 单设备组网 AP 低安全述求 单门店，提供有线和无线用户接入，需要以太上行或者3G/LTE上行

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典型应用场景 华为SD-WAN解决方案主要场景可以分为运营商B2B业务场景和企业自建场景，企业自建场景根据企业规模又可以分为单层组网和分层组网场景。运营商B2B业务场景中，运营商在为企业客户提供方案时，也可以参考企业自建场景的网络设计方案。 运营商B2B业务 企业自建

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典型应用场景 RabbitMQ作为一款热门的消息队列中间件，具备高效可靠的消息异步传递机制，主要用于不同系统间的数据交流和传递，在企业解决方案、金融支付、电信、电子商务、社交、即时通信、视频、物联网、车联网等众多领域都有广泛应用。 异步通信 将业务中属于非核心或不重要的流程部分，

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Kafka设计初衷就是为了应对大量日志传输场景，应用通过异步方式将日志消息同步到消息服务，再通过其他组件对日志做实时或离线分析，也可用于关键日志信息收集进行应用监控。 日志同步主要有三个关键部分：日志采集客户端，Kafka消息队列以及后端的日志处理应用。 日志采集客户端，负责用户各类应用服务的日志数据采集，

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