产品特性 - 文件存储CFS | 百度智能云文档
协议兼容 CFS支持标准的NFS和SMB协议，支持Linux和Windows客户端使用。 安全控制 具备安全鉴权机制，支持VPC隔离及IP权限控制，保证数据安全。 数据加密 对文件系统中存储的数据进行自动加密解密，保证用户数据安全。 数据备份 支持用户通过自定义策略创建多个备份数据，在数据发生损坏时进行数据恢复。
资源管理 - 效率云 | 百度智能云文档
查看启动命令： 目前支持Linux/MAC和Windows三种环境。 依次执行示例中代码。 主机状态为“在线”时，可以使用对应机器。 1.3配置任务 根据环境选择“SHELL”或者“BAT”，Windows的环境选择BAT，其他环境选择SHELL。 编写任务执行脚本。 1.4参数传递 通过生成AGILE_OUT文件回传参数到流水线。
卸载云磁盘 - 广目混合云运营管理平台BHCMP | 百度智能云文档
在 Linux 操作系统下，您需要登录到实例中对该磁盘进行 umount 命令行操作，命令执行成功后再进入控制台对磁盘进行卸载操作。 操作步骤 登录管理控制台。 在页面左上角选择“产品导览 > 专有云 > 广目混合云管理平台 > 存储资源 > 块存储”，进入云磁盘页面。 在云磁盘列表中，选择列表中状态为“使用中”的云磁盘，单击操作列“卸载”按钮，如图所示。
功能相关 - 实时音视频RTC | 百度智能云文档
支持Android、IOS、Web、Windows、MacOS、微信小程序、Flutter、Linux、Rtos等多平台互通 RTC可以体验Demo吗？ RTC提供Android、IOS、Web端Demo进行体验，具体请参见： https://cloud.baidu.com/doc/RTC/s/Ilgunowoj 是否支持同时接入多路车载摄像头的画面吗？ 支持
停止实例 - 广目混合云运营管理平台BHCMP | 百度智能云文档
您可使用操作系统对应命令停止实例（Windows 系统下使用关机操作，Linux 系统下使用 shutdown 命令），也可以使用控制台停止实例。 操作步骤 登录管理控制台。 在页面左上角选择“产品导览 > 专有云 > 广目混合云管理平台 > 计算资源 > 云服务器”，进入云服务器页面。 在云服务器页面，选择列表处于“运行中”的实例，单击操作栏更多，在下拉列表中选择“停止”，如图所示。
块设备持久化命名 - 云磁盘CDS_块存储_高性能存储
块设备持久化命名 linux系统块设备持久化命名 问题和原因 现象：对于一台配有多块磁盘的虚拟机，重启后发现卷标顺序可能会发生变化，并进一步导致各个挂载点下的文件系统不一致。 原因：linux系统对磁盘的扫描机制不保证卷标和块设备之间稳定的映射关系。在 Linux 中，这种映射关系取决于三个因素的综合作用：磁盘驱动程序的加载顺序，主机PCI插槽的检测顺序和磁盘本身的插入顺序。
检测网络配置 - 云服务器BCC | 百度智能云文档
Linux系统检查网络获取方式 CentOS系统查看网络配置 [root@localhost ~]# cat /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 DEVICE=eth0 TYPE=Ethernet ONBOOT=yes NM_CONTROLLED=yes BOOTPROTO=dhcp # 如果 BOOTPROTO=static 则需要修改为dhcp Ubuntu
AppBuilder-代码态训练营来啦！快速上手SDK 千帆社区
快速上手SDK 精选视频课程 千帆杯挑战赛 讨论区 暂无数据 直播详情 本期直播活动将带来AppBuilder SDK代码态的实操培训 1、SDK核心功能讲解 2、场景化案例实操-端到端应用创建 更有千帆杯赛事发布和超多抽奖环节等你来～ 讲师：百度智能云千帆AppBuilder产品经理&产品运营 👉必须要准备好的： 1、操作系统需要是Windows、macOS、Linux中其一 2、Python
人脸考勤 - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测
摄像头无感知考勤 :将智能摄像头安装在学生、员工进出的必经之路，即可轻松实现无感知考勤。由于无需用户主动签到，因此减少了排队的过程；且摄像头可以同时拍摄多张人脸，实现多人同时考勤，显著提高考勤效率。 一体机考勤 :将摄像头、人脸比对SDK集成至考勤一体机中，学生、员工只需到前台进行刷脸，即可快速完成考勤，且可有效防止替考勤等作弊行为。
视频输出 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档
参考链接 EdgeBoard提供的软件系统支持一个精简版的Linux桌面环境，可以用来实时显示程序运行的效果。 在上电使用前请确保显示器和EdgeBoard已经通过miniDP连接线连接好。 对于我们提供的演示示例，本身通过opencv已经支持将预测结果可视化的通过桌面窗口显示出来，且桌面环境仅用于演示。
