下载用户算力明细 - 边缘计算节点BEC | 百度智能云文档
下载用户算力明细 接口描述 本接口用于下载用户的算力明细数据。 请求结构 Plain Text 复制 1 GET /v1/usage/bill/computing HTTP/1.1 2 Host: bec.baidubce.com 3 Authorization: authorization string 请求头域 除公共头域外，无其它特殊头域。
活动防刷API - 业务安全风控AFD | 百度智能云文档
Map[String,String] 必选 extra Map格式，用于针对一些特殊形式的活动需要增加扩展参数时可使用此预留字段，格式如下：{“key1”:”value1”,”key2”:”value2”,”key3”:”value3”}。
CCE发布Kubernetes 1.22版本说明 - 容器引擎CCE | 百度智能云文档
资源变更和弃用 storage.k8s.io/v1beta1 被弃用，推荐试用 storage.k8s.io/v1； scheduling.k8s.io/v1beta1 被弃用，推荐使用 scheduling.k8s.io/v1； certificates.k8s.io/v1beta1 被弃用，推荐使用 certificates.k8s.io/v1； coordination.k8s.io/v1beta1
端上超分功能接入 - 智能视频SDK | 百度智能云文档
XML 复制 1 < uses-native-library android: name = libOpenCL.so android: required = false /> 设置输入和输出 Java 复制 1 SDK支持以纹理作为输入输出，典型场景是配合 GLSurfaceView 使用，此时使用方式如下 2 // 设置输入纹理ID, 该ID对应的是原始视频，超分处理后的内容将渲染到指定的输出纹理
CCE发布Kubernetes 1.20版本说明 - 容器引擎CCE | 百度智能云文档
v1； apiregistration.k8s.io/v1beta1被废弃，推荐使用apiregistration.k8s.io/v1； coordination.k8s.io/v1beta1在1.19版本被弃用, 1.22版本将移除，推荐使用coordination.k8s.io/v1； kubescheduler.config.k8s.io/v1alpha2被废弃，推荐使用kubescheduler.config.k8s.io
CCE发布Kubernetes 1.26版本说明 - 容器引擎CCE | 百度智能云文档
1.23 版本开始，可以使用 autoscaling/v2 batch/v1beta1 被弃用，从 Kubernetes 1.21 版本开始，可以使用 batch/v1 discovery.k8s.io/v1beta1 被弃用，从 Kubernetes 1.21 版本开始，可以使用 discovery.k8s.io/v1，discovery.k8s.io/v1 中需要额外注意的变更有： 使用每个Endpoint
CCE发布Kubernetes 1.24版本说明 - 容器引擎CCE | 百度智能云文档
资源变更和弃用 autoscaling/v1 被弃用，推荐使用 autoscaling/v2 flowcontrol.apiserver.k8s.io/v1beta1 被弃用，推荐使用 flowcontrol.apiserver.k8s.io/v1beta2 csistoragecapacities 推荐使用storage.k8s.io/v1 ，弃用 storage.k8s.io/v1beta1 其他变更和弃用
CCE发布Kubernetes 1.28版本说明 - 容器引擎CCE | 百度智能云文档
自 v1.24 版本起，迁移清单和 API 客户端使用 storage.k8s.io/v1 API 版本 所有现有的持久化对象都可以通过新的 API 访问 没有需要额外注意的变更 v1.27版本 resource.k8s.io/v1alpha1 替换为 resource.k8s.io/v1alpha2，包括PodScheduling、ResourceClaim、ResourceClaimTemplate
CCE发布Kubernetes 1.30版本说明 - 容器引擎CCE | 百度智能云文档
资源变更和弃用 v1.29 flowcontrol.apiserver.k8s.io/v1beta2 替换为 flowcontrol.apiserver.k8s.io/v1，包括 FlowSchema、PriorityLevelConfiguration。 v1.29 移除 networking/v1alpha1 ClusterCIDR。
存算一体 - Baidu Palo/Doris 使用文档
存算一体 存算一体集群通常指的是多台计算机或服务器的组合，它们共同工作以提供更高的可用性、可靠性和可伸缩性。通过将资源汇集到一起，并使它们在某些方面作为一个整体来操作，存算一体集群技术能够提供比单一计算机更强大的处理能力和更高的数据冗余。此文档目的在于为Palo存算一体集群的搭建、查看、操作和执行命令提供标准化的指导和参考，确保用户可以迅速了解存算一体集群。
