超分辨率转换

64bit位版本。由于压测工具需要安装额外的编译工具，建议E CS 绑定弹性IP。 测试工具 Sysbench是一款基于LuaJIT的，模块化多线程基准测试工具，常用于数据库基准测试。通过内置的数据库测试模型，采用多线程并发操作来评估数据库的性能。了解Sysbench更多详情，请访问https://github

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在界面左侧树，单击环境后的。 单击“Debugging诊断”，切换至Debugging诊断页签。 单击“方法分析”，进入方法分析页面。 图1 方法分析 输入类名称并选择方法名，单击“确认”。页面展示该方法的某一次执行的信息。 图2 类名及方法 图3 方法分析详情 页面左侧展示该方法的执行记录，包括：耗时明细、调用来源以及方法源码。

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激活方法 沉默期到期强制激活 一般情况，中国运营商提供的实体卡沉默期6个月，这段期间系统不计算卡的使用时间。一旦卡被客户主动激活（插卡上电/控制台激活），或者6个月沉默期到期卡被强制激活，系统都会开始计算卡的使用时间，有效期是购买周期（比如1年或3年）。 测试期到期强制激活 海外

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展是否已完成引导启动，且扩展注册的请求头必须包含本扩展启动的httpServer的地址和端口。例如，请求头的格式为： headers = { 'Content-type': 'application/json', 'FunctionGraph-Extension-Name': "extensionDemo

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批量生产（发送）消息可以灵活使用，在消息并发多的时候，批量发送，并发少时，单条发送。这样能够在减少调用次数的同时保证消息发送的实时性。 图2 消息逐条生产与消费 此外，批量消费消息时，消费者应按照接收的顺序对消息进行处理、确认，当对某一条消息处理失败时，不再需要继续处理本批消息中的后续消息，直接对已正确处理的消息进行确认即可。

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelAr

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停止音频服务，停止音频数据的获取。 销毁音频服务 销毁音频服务。 获取音频服务状态 获取音频服务状态，包括运行中、停止、无效等。 设置音频参数 设置音频参数，包括音频类型、采样率、采样深度、采样间隔等。 云手机视频 视频初始化 初始化视频服务，设置视频初始化参数，包括视频格式、编码模式、分辨率、码率等。

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Moderation），是基于图像、文本、音频、视频、音频流、视频流、文档的检测技术，可自动检测涉黄、涉暴、图文违规等内容，对用户上传的图片、文字、音视频进行 内容审核 ，以满足上传要求，帮助客户降低业务违规风险。 随着互联网的飞速发展和信息量猛增，大量色情、暴力等不良信息夹杂其中，如果不做好

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同应用场景。 定制化服务 可定制特定垂直领域的语言层模型，可识别更多专有词汇和行业术语，进一步提高识别准确率。 一句话识别 可以实现1分钟以内音频到文字的转换。对于用户上传的二进制音频格式数据，系统经过处理，生成语音对应的文字，支持的语言包含中文普通话、方言以及英语。方言当前支持四川话、粤语和上海话。

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面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能 面向智慧商超的车牌识别技能。

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。依据开发者提供的标注数据及选择的场景，无需

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方法追踪 方法追踪是对某个类的某个方法进行动态埋点，当这个类的方法被调用时，APM采集探针会按照您配置的方法追踪规则对方法的调用数据进行采集，并将调用数据展现在调用链页面中。方法追踪主要用来帮助应用的开发人员在线定位方法级性能问题。 APM对三方开源组件发布的API进行埋点，但没

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WienerChainNode WienerChainNode对象。 获取交易ID 交易ID作为交易的标识，是交易哈希的十六进制字符串形式。以下获得交易ID的方法是通过计算交易哈希，然后转化为十六进制字符串获得的。 调用方法 public String getTxId(Transaction tx) 参数说明

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必填参数，已初始化过的Gateway客户端。 chainID string 链名称。 consenterName string 共识节点名称，如“node-0.organization”。 生成当前时间戳 根据节点名称，获取需要发送交易的节点对象。所有消息发送前，都必须调用该方法，获取发送

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测试方法 总体流程 创建 弹性云服务器 ECS和 数据仓库 GaussDB (DWS) 构建TPC-H&TPC-DS使用数据 建表与数据导入 执行查询与结果收集

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根据步骤3可知，图中被检查的设备正在对另一个IP地址发送数十个UDP长度为1460Byte的数据包，明显超出正常业务数据包的范畴，说明该设备正在被利用为UDP反射攻击的“放大器”对外攻击。 通过步骤b可知，图中设备UDP连接次数每秒高达5万次以上，说明图中设备所提供的服务被攻击者利用实施

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在打开的Extract Method对话框中，提供新方法的名称和可见性修饰符，并从选择范围中选择变量作为方法参数。 单击Refactor以应用重构。 示例 例如，让我们将包含println语句的for循环提取到一个新的printText方法中，其中text和n作为方法的参数。 重构前

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64bit位版本。由于压测工具需要安装额外的编译工具，建议ECS绑定弹性IP。 表1 区域与可用分区对应表 区域 可用分区 华北-北京四 可用区2 上海一 可用区1 广州 可用区6 测试工具 表2 测试工具 工具名称 描述及下载方式 版本号 Sysbench Sysbench是一款基于LuaJIT的，模块化多线

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简称tpmC)：按照TPC组织的定义，流量指标描述了系统在执行支付操作、订单状态查询、发货和库存状态查询这4种交易的同时，每分钟可以处理多少个新订单交易。所有交易的响应时间必须满足TPC-C测试规范的要求，且各种交易数量所占的比例也应该满足TPC-C测试规范的要求。在这种情况下，流量指

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