边缘运算干什么用的  内容精选
  • 连接边缘baetyl-broker - 智能边缘BIE | 百度智能云文档

    连接边缘baetyl-broker 背景描述 BIE内置baetyl-broker应用,作为边缘消息中间件。同时BIE内置南向驱动采集的数据,也都是先到baetyl-broker模块,然后通过云边协同baetyl-core将消息上报至云端。为了调试方便,通常有连接边缘baetyl-broker查看指定topic消息的需求。

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  • 服务类 - 边缘计算节点BEC | 百度智能云文档

    服务类 什么边缘服务? 用户通过创建边缘服务来管理算力资源,最小以容器组作为部署和管理单位,集群的方式运行、管理跨机器的容器组。一个边缘服务下可包含多个部署。 BEC可以动态调整算力吗? 目前已购买的边缘计算实例不支持弹性调整CPU和内存的配置,需要您重新创建。 BEC存储规格上限是多少? 目前BEC支持创建1500G的存储容量,若有更高需求请通过工单申请。 如何更换镜像配置?

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边缘运算干什么用的  更多内容
  • 创建高可用虚拟IP - 边缘计算节点BEC | 百度智能云文档

    创建高可用虚拟IP 接口描述 本接口用来创建高可用虚拟IP(HAVIP)。 请求结构 POST /v 1 /vpc/havip/batch/create { ?clientToken } HTTP/ 1.1 Host : bec.baidubce.com Authorization : authorization string { deployInstances : [ { ipAddres

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  • 边缘容器类 - 边缘计算节点BEC | 百度智能云文档

    边缘容器类 BEC边缘容器功能是怎么使用? 用户可以在BEC控制台新建边缘容器应用。支持自定义备注容器应用名称、选择节点、配置存储卷、配置容器镜像等等,配置成功后即可使用边缘容器。 BEC容器应用、部署、容器组和容器是什么关系? 边缘应用可以包含多个部署。每个节点对应一个部署,每个部署中可以包含多个容器组,每个容器组中可以包含多个容器。 具体的对应关系可以参照下图。

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  • 如何可视化工具调用 - 图像增强与特效 | 百度智能云文档

    如何可视化工具调用 如何使用 Postman 调用图像增强与特效服务 API 本文提供了通过可视化工具 Postman 调用 黑白图片上色 API 的样例,帮助您零编码快速体验并熟悉图像增强与特效服务。 视频教程请参见 如何可视化工具调用API服务(视频版) 。 1.

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  • 如何代码调用服务 - 图像增强与特效 | 百度智能云文档

    如何代码调用服务 如何使用代码调用服务 API 1. 准备开发环境 我们选择 Python 来快速搭建一个原型,关于如何安装 Python。可以参考下表列出的不同操作系统的安装方法进行安装。

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  • 添加监听设置 - 边缘计算节点BEC | 百度智能云文档

    2.从以下路径进入到实例列表页面:边缘云服务器=>负载均衡=>负载均衡实例详情页=>监听设置=>新建监听设置。 3.用户完成配置信息、高级选项和健康检查配置三个子步骤,即可完成创建。 配置信息 在配置信息中,需要用户填写监听协议、监听端口和转发规则等字段,具体信息见下图。 配置名称 详细说明 协议 用户可以下拉选择监听协议,包含TCP、UDP两个选项。

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  • 边缘应用获取云端STS鉴权 - 智能边缘BIE | 百度智能云文档

    整体流程如下: 在证书目录下curl发送请求 curl --cacert ca.pem --cert crt.pem --key key.pem -H Content-Type: application/json -X POST -d '{ stsType : minio }' https://localhost:30050/agent/sts 参数说明:: stsType:sts类型,为

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  • Jetson依赖说明 - 智能边缘BIE | 百度智能云文档

    Jetson依赖说明 一、硬件准备 本文使用的设备是jetson nano,也可以使用Jetson Xavier TX2/NX/AGX等设备。 二、jetpack依赖 本实验使用的模型依赖于JetPack 4.4,在安装 JetPack 时务必安装对应的组件: 使用 SDK Manager 安装 JetPack 需要勾选 TensorRT、OpenCV、CUDA、cuDNN 等选项。 使用 SD

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  • 将图像分类模型部署至边缘 - 智能边缘BIE | 百度智能云文档

    一、前提条件 有一个可测试的边缘节点设备 边缘节点连接至云端管控控制台,边缘节点安装可以参考 快速入门 有一个 图像分类模型 ,本实验的是一个 图像分类模型Image_Classification_Paddle2_MobileNetV2.zip 。该模型支持 分类识别 猴子、鸡、狗、猫等上百种生物。

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