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TinyEngine 低代码引擎使能开发者定制低代码平台。它是低代码平台的底座，提供可视化搭建页面等基础能力，既可以通过线上搭配组合，也可以通过创建cli工程进行二次开发，实时定制出自己的低代码平台。适用于多场景的低代码平台开发，如：资源编排、服务端渲染、模型驱动、移动端、大屏端、页面编排等。社区贡献者观默评价它：“基于 Vue3，利用 DSL 实现从 schema 生成源码，支持多框架集成，且拥有强大的插件系统，能实现各种定制化开发的需求”。如果你正在寻找一款趁手的低代码引擎或者你对低代码开发感兴趣，那你不妨来试试 TinyEngine。本期直播将通过实战分享，手把手带你完成项目搭建、组件库部署与注册并开发一款简单的插件。直播详情：  

直播主题：从AI基础到昇腾：大模型初探、DeepSeek解析与昇腾入门直播时间：2025年4月2日  16:00-17:30直播简介： 昇腾是华为研发的AI芯片，其具有哪些能力？我们如何基于其进行开发？本期直播将从AI以及大模型基础知识开始，介绍人工智能核心概念、昇腾AI基础软硬件平台以及昇腾专区，旨在为零基础或入门级学习者搭建从AI基础知识到昇腾技术的完整学习路径。 本期直播亮点：1、人工智能及大模型主流技术介绍2、DeepSeek核心技术解析3、昇腾全栈能力介绍以及昇腾专区实操。直播入口：cid:link_0   

https://zpan.space/ZPan致力于打造一款不限速的网盘系统，因此采用客户端直连云存储的方式进行设计。目前支持所有兼容S3协议的云存储平台，可以选用您熟悉的平台来驱动ZPanZPan本质上是一个URL签名服务器+可视化的文件浏览器。因为采用直链的方式进行上传下载，所以为了保证上传下载的安全性，客户端用来上传下载的URL均需要服务端进行签名。然后为了能方便的管理用户上传的文件，我们就需要开发一个可视化的伪文件系统来进行文件管理。特色完全不受服务器带宽限制支持所有兼容S3协议的云存储支持文件及文件夹管理支持文件及文件夹分享（未登录可访问）支持文档预览及音视频播放支持多用户存储空间控制支持多语言

注意力头维度（Head Dimension）是Transformer模型中多头注意力机制（Multi-Head Attention）的一个关键参数，表示每个注意力头（Head）中键（Key）、查询（Query）和值（Value）向量的特征维度。它的作用是为模型提供不同的子空间来学习多样化的注意力模式。核心概念多头注意力机制：将输入序列的嵌入表示（Embedding）拆分为多个“头”（Head），每个头独立计算注意力权重。最终将所有头的输出拼接起来，通过线性变换得到最终结果。Head Dimension的定义：假设输入向量的总维度是 d_model，头的数量是 h，则每个头的维度为：[\text{head_dim} = \frac{d_model}{h}]例如，d_model=512，h=8，则 head_dim=64。为什么需要Head Dimension？并行化学习：每个头在独立的子空间中学习不同的注意力模式（例如关注局部/全局、语法/语义等）。较小的 head_dim 可以降低计算复杂度，但需平衡头的数量。计算效率：注意力分数的计算复杂度为 ( O(n^2 \cdot d) )（n为序列长度，d为维度）。通过拆分多头，实际复杂度变为 ( O(n^2 \cdot \frac{d}{h}) )，更高效。模型容量：更大的 head_dim 可能让单个头学到更复杂的模式，但需更多参数和计算资源。实际应用中的调整固定比例：通常保持 head_dim 和 h 的乘积等于 d_model（如原始Transformer论文）。例如，d_model=768，h=12 → head_dim=64。灵活设计：某些模型（如GPT-3）可能调整 head_dim 和 h 的比例以优化性能。极端情况下，head_dim=1（每个头仅关注一个标量特征）。示例代码（PyTorch）import torch import torch.nn as nn d_model = 512 h = 8 head_dim = d_model // h # 定义多头注意力层 multihead_attn = nn.MultiheadAttention(embed_dim=d_model, num_heads=h, head_dim=head_dim) # 输入序列（序列长度=10，batch_size=2） x = torch.randn(10, 2, d_model) # [seq_len, batch, d_model] output, _ = multihead_attn(x, x, x) 常见问题Head Dimension是否必须等于 d_model/h？不一定，但这是标准做法。某些模型（如ALBERT）会共享头的参数以减少计算量。维度如何影响性能？过小的 head_dim 可能限制单个头的表达能力，过大会增加计算开销。通常通过实验调整（例如在 64-128 之间）。与模型深度的关系？深层Transformer可能逐渐减少 h 并增大 head_dim，以捕捉更高阶特征。总结来说，Head Dimension是平衡模型表达能力、计算效率和并行化学习的关键参数，需要根据任务需求和资源约束合理设计。

1. 确认 Google Chrome 是否已安装在卸载之前，可以先确认系统中是否已经安装了 Google Chrome。运行以下命令：dpkg -l | grep google-chrome如果输出中包含类似 google-chrome-stable 的条目，则说明 Google Chrome 已安装。2. 卸载 Google Chrome根据安装方式的不同，卸载方法如下：方法一：使用 apt 卸载（推荐）Google Chrome 在安装时会自动注册到系统的包管理器中，因此可以通过 apt 命令卸载：sudo apt remove --purge google-chrome-stableremove：卸载软件。--purge：同时删除配置文件（如果需要保留配置文件，可以省略此选项）。卸载完成后，运行以下命令清理残留文件：sudo apt autoremove方法二：使用 dpkg 卸载如果更倾向于使用 dpkg，可以直接运行以下命令：sudo dpkg -r google-chrome-stable此命令会卸载 Google Chrome，但不会删除配置文件。如果需要彻底删除配置文件，可以手动清理相关目录。3. 清理残留文件即使卸载了 Google Chrome，某些配置文件或缓存可能仍会保留在系统中。可以检查并删除这些文件：配置文件通常位于用户的主目录下：rm -rf ~/.config/google-chrome缓存文件可能位于：rm -rf ~/.cache/google-chrome4. 验证卸载是否成功再次运行以下命令，确认 Google Chrome 是否已完全卸载：dpkg -l | grep google-chrome如果没有输出，则说明卸载成功。总结卸载 Google Chrome 的完整流程如下：使用 apt remove --purge google-chrome-stable 或 dpkg -r google-chrome-stable 卸载软件。清理残留的配置文件和缓存。验证卸载结果。

在使用华为NPU时，不要直接依赖npu-smi info中显示的物理NPU INDEX1. npu-smi info显示的是宿主机的全局物理索引物理索引与容器内逻辑索引不一致npu-smi是宿主机的管理工具，显示的NPU INDEX是全局物理索引（例如宿主机上的0,1,2,...）。但在容器中，通过ASCEND_VISIBLE_DEVICES环境变量限制可见设备后，代码中实际使用的是逻辑索引（从0开始的连续编号），而非物理索引。示例：宿主机有8个NPU，用户分配了物理卡3和5给容器：docker run -e ASCEND_VISIBLE_DEVICES=3,5 ...容器内通过npu-smi info仍会看到物理索引3和5，但代码中需使用逻辑索引0和1。2. 代码中必须使用逻辑索引华为NPU驱动要求逻辑索引华为NPU的驱动或框架（如MindSpore、TensorFlow等）会将ASCEND_VISIBLE_DEVICES指定的物理设备按顺序映射为逻辑索引。例如：# 容器内设置可见设备为物理卡3和5 os.environ['ASCEND_VISIBLE_DEVICES'] = '3,5' # 代码中调用逻辑索引0，实际对应物理卡3 device_id = 0 # 正确用法 若直接使用物理索引3，会因超出容器内逻辑索引范围（仅有0和1）导致错误。3. 避免资源冲突与权限问题容器内权限受限容器只能访问ASCEND_VISIBLE_DEVICES指定的物理设备。若用户误用npu-smi看到的物理索引（如直接调用未分配的卡0或1），可能因权限不足或设备不存在导致程序崩溃。4. 逻辑索引与物理索引的映射关系逻辑索引是容器内的“虚拟视图”通过ASCEND_VISIBLE_DEVICES设置的物理设备，在容器内会被重新编号为0,1,...,N-1。例如：宿主机物理索引：0,1,2,3,4,5,6,7容器内设置：ASCEND_VISIBLE_DEVICES=3,5容器内逻辑索引：0 -> 3，1 -> 5正确使用方法分配设备时指定物理索引在容器启动时通过环境变量指定宿主机的物理NPU：docker run -e ASCEND_VISIBLE_DEVICES=3,5 ...代码中始终使用逻辑索引在代码中按0,1,...顺序调用设备，驱动会自动映射到物理设备：# 示例：MindSpore中使用NPU import os os.environ['ASCEND_VISIBLE_DEVICES'] = '3,5' # 宿主机物理索引 context.set_context(device_id=0) # 逻辑索引0（对应物理卡3） 总结npu-smi info的物理索引是宿主机全局视角，容器内代码需使用逻辑索引（从0开始）。直接使用物理索引会导致设备不可见、权限错误或程序崩溃。始终通过ASCEND_VISIBLE_DEVICES设置物理设备，并在代码中按逻辑索引调用。

在使用嵌入式模型，有可能遇到以下错误dimension 512 does not match collection dimensionality 1024从错误信息来看，遇到的问题是 嵌入维度不匹配。具体来说，代码中使用的嵌入维度是 512，而模型或数据集的预期维度是 1024。这种问题通常发生在以下几种情况下：问题分析嵌入维度不一致：模型在训练时使用的是 1024 维度的嵌入（可能是预训练模型的默认设置）。但在推理或加载时，您提供的嵌入维度是 512，导致维度不匹配。可能的原因：使用了错误的嵌入层或权重文件。加载的模型与当前使用的嵌入维度不兼容。数据处理过程中，嵌入维度被错误地调整为 512。常见场景：如果您正在使用预训练模型（如 BERT、GPT 等），模型的嵌入维度通常是固定的（例如 768 或 1024），不能随意更改。如果您自定义了嵌入层，但没有正确对齐模型的输入维度。解决方案1. 检查模型的嵌入维度确认模型的嵌入层是否确实需要 1024 维度。可以通过查看模型的架构或文档来确认。如果模型要求 1024 维度，那么您需要确保所有输入数据和嵌入层都符合这一要求。2. 调整嵌入维度如果您的嵌入维度是 512，而模型需要 1024，可以尝试以下方法：扩展嵌入维度：通过线性投影将 512 维度扩展到 1024 维度。例如：import torch.nn as nn # 假设 input_embeddings 是形状为 (batch_size, seq_len, 512) 的张量 projection_layer = nn.Linear(512, 1024) expanded_embeddings = projection_layer(input_embeddings) 截断嵌入维度：如果模型允许，可以尝试截断多余的维度（虽然这种方法可能会丢失信息）：# 假设 input_embeddings 是形状为 (batch_size, seq_len, 1024) 的张量 truncated_embeddings = input_embeddings[:, :, :512] 3. 检查权重文件如果您是从预训练模型加载权重，确保权重文件与当前模型的嵌入维度一致。如果权重文件是 1024 维度，但您加载时使用了 512 维度的嵌入层，会导致维度不匹配。4. 修改代码中的嵌入层如果您自定义了嵌入层，确保其输出维度与模型的要求一致。例如：embedding_layer = nn.Embedding(num_embeddings=vocab_size, embedding_dim=1024) 5. 检查数据处理流程确保在数据处理过程中，嵌入维度没有被意外修改。例如，检查是否有代码将嵌入维度从 1024 改为 512。6. 使用正确的预训练模型如果您使用的是预训练模型，确保加载的模型与当前任务的嵌入维度一致。例如，某些模型可能有不同版本，分别对应不同的嵌入维度（如 768 或 1024）。示例代码假设您正在使用 PyTorch，并且需要将嵌入维度从 512 扩展到 1024，可以参考以下代码：import torch import torch.nn as nn # 假设输入嵌入的维度是 512 input_embeddings = torch.randn(32, 128, 512) # batch_size=32, seq_len=128, embedding_dim=512 # 定义一个线性投影层，将 512 维度扩展到 1024 维度 projection_layer = nn.Linear(512, 1024) # 扩展嵌入维度 expanded_embeddings = projection_layer(input_embeddings) print(expanded_embeddings.shape) # 输出: torch.Size([32, 128, 1024]) 总结核心问题：嵌入维度不匹配（512 vs 1024）。解决思路：确认模型的嵌入维度要求。调整嵌入维度以匹配模型要求（扩展或截断）。检查权重文件和数据处理流程。使用正确的预训练模型或嵌入层。

“WARNING: No swap limit support”当运行 docker info 命令时看到 “WARNING: No swap limit support” 警告，这意味着 Linux 系统没有启用对容器内存和交换空间限制的支持。原因这个警告出现是因为 Linux 内核默认没有启用 cgroup swap accounting 功能，而 Docker 需要这个功能来正确限制容器的交换空间使用。解决方案对于 Ubuntu/Debian 系统编辑 GRUB 配置：sudo nano /etc/default/grub找到 GRUB_CMDLINE_LINUX 行，不要删除原来的内容，在原有的基础上添加：GRUB_CMDLINE_LINUX="cgroup_enable=memory swapaccount=1" 更新 GRUB 配置：sudo update-grub 重启系统：sudo reboot 对于 CentOS/RHEL 系统编辑 GRUB 配置：sudo nano /etc/default/grub找到 GRUB_CMDLINE_LINUX 行，添加为：GRUB_CMDLINE_LINUX="cgroup_enable=memory swapaccount=1" 重新生成 GRUB 配置文件：sudo grub2-mkconfig -o /boot/grub2/grub.cfg重启系统：sudo reboot 验证解决方案重启后，运行以下命令检查警告是否消失：docker info您应该不再看到 “No swap limit support” 警告。注意事项这些修改需要系统重启才能生效在某些云服务商的虚拟机实例上，可能需要额外的配置或可能无法启用此功能如果您使用的是较新的 Linux 发行版（如 Ubuntu 18.04+ 或 CentOS 8+），可能默认已启用此功能如果问题仍然存在，请检查您的内核版本是否支持此功能，或考虑升级到更新的内核版本。

设置Docker镜像存储位置到数据盘默认情况下，Docker会将镜像存储在系统盘（通常是/var/lib/docker），但你可以通过以下方法将其迁移到数据盘：方法一：修改Docker配置文件（推荐）停止Docker服务：sudo systemctl stop docker编辑或创建Docker配置文件：sudo nano /etc/docker/daemon.json添加以下内容（假设你的数据盘挂载在/data）：{ "data-root": "/data/docker" } 保存并退出编辑器移动现有Docker数据（如果已有镜像需要保留）：sudo rsync -aP /var/lib/docker/ /data/docker/ sudo rm -rf /var/lib/docker启动Docker服务：sudo systemctl start docker方法二：使用符号链接停止Docker服务：sudo systemctl stop docker移动现有Docker数据：sudo mv /var/lib/docker /data/docker创建符号链接：sudo ln -s /data/docker /var/lib/docker启动Docker服务：sudo systemctl start docker验证更改检查Docker是否使用了新的存储位置：docker info | grep "Docker Root Dir" 注意事项确保数据盘有足够的空间如果使用云服务，数据盘通常需要先挂载和格式化对于生产环境，建议在更改前备份重要数据某些Docker版本可能需要额外的配置步骤以上方法适用于大多数Linux发行版，Windows和MacOS的Docker Desktop有不同的配置方式。

华为云云服务器（ECS）系统盘扩容操作分为控制台操作和系统内操作两部分，需按顺序完成。一、控制台扩容系统盘登录华为云控制台访问华为云官网，进入控制台 > 弹性云服务器 (ECS)。停止云服务器（可选但建议）在ECS列表中找到目标服务器，点击更多 > 关机。发起扩容进入ECS详情页，选择云硬盘标签页。找到系统盘，点击更多 > 扩容。设置目标容量（需大于当前容量，且不超过系统盘类型上限）。确认费用并提交。等待扩容完成状态变为“扩容成功”后，进入下一步。二、系统内扩展分区和文件系统扩容后需在操作系统中分配新增空间，具体步骤因操作系统而异：Linux系统（以CentOS 7为例）查看磁盘信息lsblk fdisk -l确认系统盘（如/dev/vda）容量已更新，但分区（如/dev/vda1）未变化。扩展分区使用growpart工具（若无则安装cloud-utils-growpart）：growpart /dev/vda 1 扩展文件系统ext4/xfs文件系统：# ext4 resize2fs /dev/vda1 # xfs xfs_growfs /验证df -hWindows系统进入磁盘管理右键此电脑 > 管理 > 磁盘管理。找到系统盘（通常为C:），右键选择扩展卷。按向导操作选择未分配空间，完成扩展。验证打开cmd，输入diskpart > list volume。三、注意事项备份数据：扩容前建议创建快照，防止操作失误导致数据丢失。分区表类型：MBR分区表最大支持2TB，超过需转换为GPT。费用影响：扩容后按新容量计费，立即生效。常见问题扩容失败：检查是否欠费、实例状态或配额不足。无未分配空间：确认分区表类型，或使用第三方工具调整分区。如果遇到困难，可通过华为云新建工单，联系工程师提供技术支持。

1. 默认行为（仅限本机访问）命令示例：ssh -L 6006:127.0.0.1:6006 user@remote-server -p 42151 效果：本地端口 6006 仅绑定到 127.0.0.1。只有本机可以通过 http://127.0.0.1:6006 或 http://localhost:6006 访问远程服务。其他机器（即使在同一局域网）无法访问你的 6006 端口。2. 允许其他机器访问的两种方式方法 1：通过 -g 参数（快速启用）ssh -g -L 6006:127.0.0.1:6006 user@remote-server -p 42151 作用：将本地端口 6006 绑定到 0.0.0.0（监听所有网络接口）。风险：任何能访问你本地 IP 的机器均可连接此端口（需确保服务有认证）。方法 2：显式指定 0.0.0.0（推荐）ssh -L 0.0.0.0:6006:127.0.0.1:6006 user@remote-server -p 42151 效果：与方法 1 相同，但更直观（明确指定监听所有 IP）。优势：适合写入脚本或配置文件，可读性更高。3. 为什么默认仅限本机？安全原则：最小化暴露面，避免未经授权的访问。如果远程服务（如数据库、Web 服务）无密码或弱密码，开放端口可能导致被入侵。即使服务有认证，也可能因漏洞被利用（如暴力破解）。4. 安全建议如果必须开放给其他机器：限制访问来源（通过防火墙）：# 只允许特定 IP 访问本地 6006 端口（Linux 示例） sudo iptables -A INPUT -p tcp --dport 6006 -s 192.168.1.100 -j ACCEPT sudo iptables -A INPUT -p tcp --dport 6006 -j DROP使用 SSH 密钥认证：避免密码登录，防止中间人攻击。服务层加密：确保转发的服务本身支持加密（如 HTTPS、数据库 TLS）。5. 验证端口监听状态# Linux/Mac netstat -tuln | grep 6006 # Windows netstat -ano | findstr 6006 如果显示 0.0.0.0:6006，表示已开放给所有机器。如果显示 127.0.0.1:6006，表示仅限本机。总结场景命令/配置监听地址仅本机访问（默认）ssh -L 6006:remote:6006 user@host127.0.0.1允许其他机器访问ssh -g -L 6006:remote:6006 user@host0.0.0.0或ssh -L 0.0.0.0:6006:remote:6006 user@host0.0.0.0根据实际需求选择，并始终优先考虑安全性！

在 Docker 中，配置容器网络主要有三种方式，每种方式适用于不同的场景。1. 默认网络模式（Bridge 网络）特点：Docker 默认创建的bridge网络，容器通过虚拟网桥（如docker0）连接到宿主机网络。配置方式：docker run --network=bridge my_image（--network=bridge可省略，默认即为此模式）适用场景：单主机内多个容器需要隔离的网络环境。容器通过宿主机端口映射（-p）对外提供服务。示例：docker run -d -p 8080:80 nginx # 将容器的 80 端口映射到宿主机的 8080 端口 2. Host 网络模式特点：容器直接共享宿主机的网络命名空间，使用宿主机的 IP 和端口。配置方式：docker run --network=host my_image适用场景：需要容器与宿主机网络性能接近（无 NAT 开销）。直接使用宿主机网络（如运行网络监控工具）。注意：端口冲突风险（容器和宿主机不能绑定同一端口）。3. 自定义网络（用户定义的 Bridge 或 Overlay）A. 用户定义的 Bridge 网络特点：手动创建隔离的桥接网络，支持 DNS 自动解析容器名称。配置方式：# 创建自定义网络 docker network create my_bridge # 运行容器并加入该网络 docker run --network=my_bridge my_image优势：容器间可通过名称自动通信（无需 --link）。更好的隔离性和灵活性。B. Overlay 网络（跨主机通信）特点：用于 Docker Swarm 或跨主机的容器通信，基于 VXLAN 实现。配置方式：# 创建 Overlay 网络（需 Swarm 模式） docker network create -d overlay my_overlay适用场景：多主机间的容器集群（如微服务部署）。其他模式none 网络：容器无网络接口，仅用于特殊场景（如离线数据处理）。docker run --network=none my_image总结对比模式隔离性性能适用场景Bridge中等中等单主机容器通信（默认）Host无高低延迟需求或宿主机网络集成自定义 Bridge高中等需要 DNS 和隔离的容器组Overlay高较低跨主机容器通信（Swarm/K8s）根据需求选择合适模式：默认bridge适合简单场景，host追求性能，自定义网络用于复杂拓扑,overlay用于集群。

以下是在服务端生成SSL证书的步骤：生成证书请求创建证书目录：在服务器上创建一个目录来存储证书相关文件，例如/etc/gaussdb/ssl。生成私钥：使用OpenSSL生成服务器私钥，执行命令：openssl genrsa -out server.key 2048生成证书请求：使用私钥生成证书请求，执行命令：openssl req -new -key server.key -out server.csr在执行命令后，需要按照提示输入相关信息，如国家、地区、组织、通用名等。生成自签名证书创建CA证书：如果没有CA证书，需要创建一个自签名的CA证书，执行命令：openssl req -new -x509 -days 365 -key server.key -out cacert.pem生成服务器证书：使用CA证书对服务器证书请求进行签名，执行命令：openssl x509 -req -days 365 -in server.csr -CA cacert.pem -CAkey server.key -CAcreateserial -out server.crt配置GaussDB服务器将证书文件复制到数据目录：将生成的server.crt、server.key和cacert.pem文件复制到GaussDB服务器的数据目录下。设置权限：在Unix系统上，设置server.crt和server.key的权限，禁止任何外部或组的访问，执行命令：chmod 0600 server.key配置SSL参数：使用gs_guc命令配置SSL参数，执行命令：gs_guc set -D /gaussdb/data/datanode -c "ssl=on"gs_guc set -D /gaussdb/data/datanode -c "ssl_cert_file='server.crt'"gs_guc set -D /gaussdb/data/datanode -c "ssl_key_file='server.key'"gs_guc set -D /gaussdb/data/datanode -c "ssl_ca_file='cacert.pem'"重启数据库：执行命令重启数据库，使配置生效：gs_om -t stop && gs_om -t start验证证书配置使用gsql连接数据库：使用gsql命令连接到GaussDB数据库，指定SSL相关参数，如：gsql -d gaussdb -U user -h host -p port -sslmode verify-full -sslrootcert cacert.pem -sslcert client.crt -sslkey client.key检查连接结果：如果连接成功，说明SSL证书配置正确；如果连接失败，根据错误提示进行排查，可能是证书文件路径错误、权限设置不正确等原因。

目前华为云有以下3种方式备份ECS云服务器数据：有云磁盘快照的功能： 帮助文档：云硬盘快照功能概述_云硬盘 EVS_华为云云硬盘快照功能概述云硬盘快照是云计算环境中一种重要的数据保护机制，它能够捕获云硬盘在某一特定时间点的完整状态和数据内容。以下是云硬盘快照的主要功能特点：核心功能数据备份：创建云硬盘在某一时刻的完整副本，保留所有数据和应用状态时间点恢复：允许将云硬盘恢复到创建快照时的状态增量存储：通常采用增量备份技术，只存储自上次快照以来的变化数据主要特点一致性保证：支持应用一致性快照，确保数据库等应用的数据完整性快速创建：秒级完成快照创建，对业务影响极小灵活管理：可手动或自动创建快照，设置保留策略跨区域复制：可将快照复制到其他区域用于灾备典型应用场景系统备份与恢复：在系统升级或重大变更前创建快照作为回退点数据保护：防范病毒攻击、人为误操作导致的数据丢失环境复制：基于快照快速创建相同配置的云服务器数据迁移：通过快照在不同区域或账号间迁移数据云硬盘快照是云环境中数据保护的基础设施，合理使用可以显著提高业务连续性和数据安全性。注意：云硬盘快照当前正在逐步按区域进行公测转商用，所以不同区域会存在公测（存量快照）、商用（标准快照）两种状态。不同状态下，快照功能存在差异。您在已经转为商用快照的区域创建的快照默认为标准快照。商用（标准快照）区域：华东二、华南-广州-友好用户环境公测（存量快照）区域：除华东二、华南-广州-友好用户环境的其他区域 有云服务备份的功能：帮助文档：快速创建云服务器备份_云备份 CBR_华为云云服务器备份就算整机服务器备份有云硬盘备份的功能：帮助文档：快速创建云硬盘备份_云备份 CBR_华为云云硬盘备份就是只备份云硬盘。