eclipse下配置Spring环境的方法步骤  内容精选
  • 在线服务压测指南 - ModelBuilder

    启动压测 注意以下事项: 压测入口在Dataset对象的stress_test方法以及multi_stress_test方法中。两种方法的使用场景不同,stress_test方法用于单轮压测,multi_stress_test方法用于多轮压测。

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  • 流控管理 - API网关 | 百度智能云文档

    流量控制策略与API独立管理,流量控制策略配置完成后可绑定到不同的API上,对多个API同时生效。 创建流量控制策略 选择“流控管理”,进入流控管理页面: 点击 新建流控策略 ,创建一条新的流量控制策略: 流量控制策略有三个维度,每个维度需要指定某个时间间隔t的最大调用测试n,单位可以是是秒、分、小时,如1000次/1秒,5000次/5分钟。

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  • 安装Android SDK - 智能视联网平台EVS | 百度智能云文档

    安装Android SDK 安装 环境准备 运行环境 Java SDK工具包可在 jdk1.7、jdk1.8环境运行。Android Studio 3.2或以上版本,Gradle 4.6或以上版本。 编译环境请选择支持java8。 Android 4.4系统以上,API Level 19以上。

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  • MySQL迁移至Kafka - 数据传输服务DTS | 百度智能云文档

    目标端Kafka环境准备 目标端为百度消息服务主题 无需准备环境,可直接配置DTS任务。DTS操作步骤参见: 【操作步骤】 目标端为自建Kafka集群 由于DTS服务管控节点和目标端自建Kafka集群间存在网络隔离,因而需要配置自建Kafka集群的访问路由规则。您可以根据需要选择不同的访问方式,并按步骤配置您的Kafka集群。 通过公网访问您的Kafka集群。

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  • 容器模式应用 - 智能边缘BIE | 百度智能云文档

    容器应用 创建步骤到此全部完成。 创建函数应用 基本信息 在 应用列表 页面,点击 创建应用 进入应用创建页面。点击 添加标签 进入标签设置界面,填写应用标签。 填写应用 基本信息 : 【名称】表示应用的名称,不可为空,不可重复 【函数应用】是否为函数应用,此处选择 是 【描述】表示应用的文字性描述 【标签】表示用来标识应用的信息 函数服务 点击 一步 进入函数服务配置界面。

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  • Appuim脚本编写 - 移动App测试服务 | 百度智能云文档

    可以先参考上图中注释掉的代码,类名、函数名可以修改,需要注意,appium从1.5版本开始,去掉了find_element_by_name等方法) 脚本修改好了之后,在main.py的同级目录打开命令行,执行“python –m unittest main”, 可以看到Appium的控制台打印出了很多信息,并且手机同时开始执行脚本: 执行完了之后,会在命令行弹出测试结果: 如果出现了OK的字样,

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  • 无法远程连接Windows实例 - 云服务器BCC | 百度智能云文档

    查看当前CPU、内存的使用情况,如果某进程占用大量资源,可以在做好快照的前提,先结束该进程,然后再观察是否可以远程连接,如果无法远程连接,可以继续按照如下步骤排查。 未设置允许远程连接 确认服务器是否允许远程连接服务器,以Windows2012为例,使用VNC登录设置,然后按照如下步骤排查: 点击控制面板-系统。

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  • 通过kubectl连接集群 - 容器引擎CCE | 百度智能云文档

    操作步骤 从 Kubernetes 版本下载页面 下载对应的 kubectl 客户端,关于kubectl 的其他信息,可以参见 kubernetes 官方 安装和设置 kubectl文档 。 注意: 本操作指南给出的操作步骤都是基于linux操作环境的。 解压下载后的文件,为kubectl添加执行权限,并放在PATH chmod +x ./kubectl sudo mv .

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  • VPC常见问题 - 私有网络VPC | 百度智能云文档

    通过如下步骤在VPC内搭建VIP服务: 在Keepalived中设置单播模式,与peer建立心跳; VIP选择本VPC网段外的IP地址,否则配置路由时无法通过合法性校验; 在本VPC路由表中 配置实例类型路由 ,将到VIP的一跳指向主实例; 在Keepalived的notify脚本中配置切换动作,在故障时调用 路由表API接口 删除到VIP一跳为主实例的实例路由,添加到VIP一跳为备实例的路由

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  • 部署 ChatGLM3:从0开始实现聊天机器人 千帆社区

    Code Interpreter: 代码解释器模式,模型可以在一个 Jupyter 环境中执行代码并获取结果,以完成复杂任务。 需要注意,在 Code Interpreter 模式中,代码解释器环境调用本地的 Jupyter,执行环境没有隔离,在多用户使用的场景其实使用的是同一个环境,会导致混淆。

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