编译成功后,生成的jar文件会存放在本地Maven项目所在目录的target文件夹中,即“{yourPath}\bmr-sample-java\mapreduce\target\mapreduce-1.0-SNAPSHOT.jar”。
使用 API 或 SDK 进行上传下载,其中文件夹上传可以参见 模拟文件夹功能 ; 使用 周边工具 进行上传下载。Windows系统上传文件夹功能可以通过 BOS桌面 工具实现。 控制台最大支持上传5G的数据,批量上传下载或超过5G的大文件建议使用SDK或周边工具。 如何设置文件的Header属性? 可以通过 Copyobject接口 进行设置。
安装 下载 VectorDB CLI 下载链接: linux.vectordb-cli-1.3.1.tar.gz 执行 tar -zxvf linux.vectordb-cli-1.3.1.tar.gz 解压工具压缩包 启动 VectorDB CLI 打开解压后的文件夹,在bin目录中有 vectordb-cli 可执行文件,它支持的参数如下: 选项 全名 是否必传 说明 -u --user 否 账户
获取已部署合约的重要信息 获取合约地址 在右侧面板的“Deployed Contracts”中复制 此外,我们也可以从合约管理中心获取合约的相关信息 熟悉以太坊Dapp开发的用户可能会想到要提取ABI文件进行开发。但是通过合约网关调用智能合约,我们无需配置ABI文件,无需处理复杂的交易生成和解析,把相关交易参数发送给合约网关就可以实现合约方法的调用。
使用说明:方法参数内必须包含实体引用 且只包含一个; 其他case,如多实体值提取,建议升级使用复合实体提供的实体值提取能力, 节点回复话术循环遍历 背景: 业务系统返回的数据是个列表,如查询到最近一个月的交易记录,会有多条交易信息,需要支持在会话树中根据这些多条交易信息,构造出一个用户可识别的答案,即需要表达式支持对列表进行遍历。
用户自行选择文件路径,进行解压后得到 Palo-Studio 文件夹。
提交Maven项目 a.右键点击项目选择run as maven install,生成的jar文件会存放在Maven项目包所在目录的target文件夹中。 b.复制target中的jar包以备引用,否则会出现文件正在被占用的异常。 Mac 与Linux相同,请参考 Linux 。
pip install pycocotools 运行 covert.py 代码成功之后将在 PretrainedModel/ 文件夹下生成对应的数据文件,包括 label_list.txt 、 train_data_list.json 、 eval_data_list.json 、 org_data_list.json 。 训练模型 开发者准备好训练数据和安装环境之后即可开始训练物体检测模型。
准备环境 将生成的resnet_deploy.zip部署包解压后得到lib文件夹、resnet文件夹和requirements.txt文件。其中requirements.txt是已验证过部署包可正常使用的相关库版本,实际项目开发中安装相关库时可参考该文件。 使用 部署包使用方式请参考前序案例中使用的infer_demo.py脚本。 例:yolov3 本例中,使用yolov3模型对目标物进行检索。
4.1 制作程序包 用户下载解压后的SDK目录如下所示: 用户需要将标红文件夹中的文件剪切到外层根目录下,并新建program.yml文件,文件内容如下: 4.2 添加程序包配置项 将上述修改后的SDK文件夹压缩成zip文件并上传到对象存储中,然后在BIE程序包中引入这个压缩文件。 示例程序包可 点此下载 。 4.3 创建进程应用 添加进程服务,将模型以卷的形式添加到服务中。