服务器应用，提供了如何安装Centos7.9.2009和如何配置网络；
C/C++的在线安装和在线转源为阿里云
2022-10-17 14:01:36
1.8MB
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阿里云ACP笔记，包含阿里云产品体系、ECS、OSS、SLB、VPC专有网络、弹性伸缩 、云安全等，一起努力，奋战ACP认证
2022-10-13 18:54:20
10.8MB
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该源码主要是通过java StringBoot 项目编写的一个动态修改DDNS的工具类,每隔15秒回去网上获取一次外网IP。
使用时在ddns\src\main目录下找到application.yml配置文件然后更改成自己的信息
ddns:
aliyun:
domain: xxxxxxx.com #主域名
regionId: cn-shenzhen #地域信息
keyword: api #解析-主机记录
accessKeyId: L111r11111111111HyR11WZ
accessKeySecret: 1111111111111dy1v1g11111M11Vah
2022-09-27 02:18:10
13KB
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大家好，今天跟大家介绍一款 Topling 的新产品——MyTopling。MyTopling 是基于 ToplingDB ，兼容 MySQL 的 云原生数据库，ToplingDB 和 MyTopling 的关系，相当于 InnoDB 和 MySQL 的关系。
MyTopling 是真正的云原生数据库，架构上基于存储计算分离，并且实现了前台计算与后台计算的分离，把耗费 CPU 最多的后台计算转移到了专门的计算集群中，这是 MyTopling 特有的一个优势，市面上的其它数据库都还没有做到这一点，例如亚马逊的 Aurora 和阿里云的 PolarDB。
同时，MyTopling 还拥有非常优异的压缩能力，相比原版 MySQL，能节省 5 倍以上的存储空间，并且提供更高的查询性能。MyTopling 还有很多其它的优势，具体详情可以看我们详细的测试报告。
现在，MyTopling 已经开放邀请内测，接下来，让我们一起来体验一下内测流程。
2022-09-22 14:04:25
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win10+VSCODE+ESP-IDF开发环境，ESP32 MQTT连接阿里云生活物联网平台。
图文手把手教程--ESP32 MQTT连接阿里云生活物联网平台配套源代码。
2022-09-20 22:14:30
3.64MB
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阿里云对于临时授权这块和OSS上传这块，已经如何配合php和前端js这块，没有个系统的帮助文档，让人一开始找起来很崩溃，特将需要用到的js和文档打包放在一起，减少以后开发者的开发负担！
2022-09-18 09:01:29
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大赛以“地铁乘客流量预测”为赛题，参赛者可通过分析地铁站的历史刷卡数据，预测站点未来的客流量变化，帮助实现更合理的出行路线选择，规避交通堵塞，提前部署站点安保措施等，最终实现用大数据和人工智能等技术助力未来城市安全出行。
大赛开放了20190101至20190125共25天地铁刷卡数据记录，共涉及3条线路81个地铁站约7000万条数据作为训练数据（Metro_train.zip），供选手搭建地铁站点乘客流量预测模型。训练数据（Metro_train.zip）解压后可以得到25个csv文件，每天的刷卡数据均单独存在一个csv文件中，以record为前缀。如2019年1月1日的所有线路所有站点的刷卡数据记录存储在record_2019-01-01.csv文件中，以此类推。同时大赛提供了路网地图，即各地铁站之间的连接关系表，存储在文件Metro_roadMap.csv文件中供选手使用。
测试阶段，大赛将提供某天所有线路所有站点的刷卡数据记录，选手需预测未来一天00时至24时以10分钟为单位各时段各站点的进站和出站人次。
预选赛阶段，测试集A集上，大赛将提供2019年1月28日的刷卡数据
2022-09-14 18:09:12
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大赛以“地铁乘客流量预测”为赛题，参赛者可通过分析地铁站的历史刷卡数据，预测站点未来的客流量变化，帮助实现更合理的出行路线选择，规避交通堵塞，提前部署站点安保措施等，最终实现用大数据和人工智能等技术助力未来城市安全出行。
大赛开放了20190101至20190125共25天地铁刷卡数据记录，共涉及3条线路81个地铁站约7000万条数据作为训练数据（Metro_train.zip），供选手搭建地铁站点乘客流量预测模型。训练数据（Metro_train.zip）解压后可以得到25个csv文件，每天的刷卡数据均单独存在一个csv文件中，以record为前缀。如2019年1月1日的所有线路所有站点的刷卡数据记录存储在record_2019-01-01.csv文件中，以此类推。同时大赛提供了路网地图，即各地铁站之间的连接关系表，存储在文件Metro_roadMap.csv文件中供选手使用。
测试阶段，大赛将提供某天所有线路所有站点的刷卡数据记录，选手需预测未来一天00时至24时以10分钟为单位各时段各站点的进站和出站人次。
预选赛阶段，测试集A集上，大赛将提供2019年1月28日的刷卡数据
2022-09-14 18:09:11
508.94MB
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