消息服务 for RabbitMQ

快速开始 从这里选择您需要的操作系统和CPU架构下载： Windows amd64 ： intel、AMD的64位x86_84 CPU Linux amd64 : intel、AMD的64位x86_84 CPU Linux arm : 树莓派等32位的ARM CPU Linux arm64 : RK3399、飞腾等64位的ARM CPU 或者从纯离线服务管理页可下载智能边缘控制台 您也可以通过先安装多节点版本

查看更多>>

快速开始 从这里选择您需要的操作系统和CPU架构下载： Windows amd64 ： intel、AMD的64位x86_84 CPU Linux amd64 : intel、AMD的64位x86_84 CPU Linux arm : 树莓派等32位的ARM CPU Linux arm64 : RK3399、飞腾等64位的ARM CPU 或者从纯离线服务管理页可下载智能边缘控制台 您也可以通过先安装多节点版本

查看更多>>

553aee29 [Running, pool size = 4, active threads = 4, queued tasks = 50, completed tasks = 0]] ES内部有很多线程池，比如index，search，bulk是我们能够看到的3个典型的线程池，如果系统的压力特别大，后台线程处理不过来的时候，用户发起的任务会在线程池的队列里堆积，如果达到队列的上限就会抛出对应的异常

查看更多>>

基于大模型API或大模型微调+插件开发模式 基本步骤： 【AI端】调用大模型API或微调大模型 【前端】写web端/移动端界面、交互逻辑 【后端】 整体任务逻辑/队列（包含插件的输入输出）、集成和调用AI端能力、返回AI端结果 以向量知识库embedding流程为例：将垂直行业的领域知识向量化并存入向量数据库——用户提问——用户问题向量化——查询向量数据库，得到TopN条匹配知识——构建Prompt

查看更多>>

基于大模型API或大模型微调+插件开发模式 基本步骤： 【AI端】调用大模型API或微调大模型 【前端】写web端/移动端界面、交互逻辑 【后端】 整体任务逻辑/队列（包含插件的输入输出）、集成和调用AI端能力、返回AI端结果 以向量知识库embedding流程为例：将垂直行业的领域知识向量化并存入向量数据库——用户提问——用户问题向量化——查询向量数据库，得到TopN条匹配知识——构建Prompt

查看更多>>

接口描述 用户通过该接口查询图片数字水印提取历史任务信息。

查看更多>>

println ( capture.intervalInSecond = + resp . getCapture ( ) . getIntervalInSecond ( ) ) ; System . out . println ( capture.frameNumber = + resp . getCapture ( ) . getFrameNumber ( ) ) ; } 查询指定队列的

查看更多>>

接口描述 用户通过该接口查询视频数字水印提取历史任务信息。

查看更多>>