Eclipse代码导入到AndroidStudio  内容精选
  • SOURCE - 分布式数据库 GaiaDB-X | 百度智能云文档

    MySQL命令导入 使用MySQL命令导入语法格式: mysql -u用户名 -p密码 < 要导入的数据库数据(test_src.sql) 示例: # mysql -uroot -p123456 < runoob.sql source命令导入 source命令导入数据库需要先登录数据库终端: create database test_src; # 创建数据库 use test_src;

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  • 功能发布记录(2023年及之前) - 百度数据湖管理与分析平台EDAP | 百度智能云文档

    Catalog功能,可进行跨数据源的交互式分析 支持数据湖分析任务的创建、执行、查看、下载功能 2022-07 支持将BOS对象存储、HDFS作为数据湖存储,进行存储路径的创建和管理 支持通过选择已有表和自动建表的方式进行离线数据入湖 支持面向数据湖进行统一元数据管理,支持通过可视化、DDL的方式面向数据湖建表 支持使用Spark、Flink引擎对数据湖的数据进行离线、实时数据开发 数据标准和公共代码模版升级

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  • 知识库 - 客悦智能客服专业版 | 百度智能云文档

    使用大模型生成相似问 的方式去富集相似问,新增的相似问单次最大支持添加30个,确认无误后,点击确定完成添加 「问题模板」:通过添加规则模板,提高问题识别率,规则模板需完全匹配;模板编写规则与意图一致, 在系统中可查看详细编写规则 3.3 FAQ知识导入/导出 导入是将本地包含FAQ的文件上传系统,导出是将系统已有的FAQ下载本地 FAQ导入的是以目录+问题+答案的形式储存的问答对,FAQ导入时可在系统中下载模板

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  • 业务门店拜访 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    使用步骤流程 1.创建门店库 2.导入业务门店列表 3.使用门脸文字识别验证 最佳实践 1.创建门店库 进入EasyDL零售版 门店管理页面 ,参考文档 门店库创建 创建门店库。 2.导入业务门店列表 创建好门店库后,进入门店库,参考文档 门店导入 将本地的业务门店数据导入至门店库 业务门店列表 。

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  • 应用调优 - 千帆AppBuilder-产品文档

    标答上传 除此之外,你可以通过手动上传的方式导入问答对数据,支持通过表单逐个添加和通过文件批量导入两种方式。 手动输入 :你可以在表单中手动输入提问和回答,提问长度不超过200字,回答长度不超过2000字,点击加号会添加相似提问,补充的相似提问将会匹配同一条回答。 批量导入 :你可以通过上传文件实现大量问答对的批量导入,请按照平台提供的模版进行填写,避免出现格式问题导致的上传失败。

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  • 使用镜像检测工具检测镜像 - 云服务器BCC | 百度智能云文档

    此项异常不影响实例启动 ,只是无法及时检测裸金属实例的硬件故障。若需要,请镜像导入完成后创建实例后, 安装has-agent 。 hosteye 中 检测是否安装hosteye客户端。主机安全监控端(Hosteye)是针对用户的服务监控与行业安全的延续,提供主机安全服务,其具备高稳定性、轻部署的特点,云主机安全端更加强大的防护能力。建议您安装 hosteye 客户端,并应用相关规则。

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  • STREAM-LOAD - Baidu Palo/Doris 使用文档

    H "columns: k1, k2, tmpk1, k3 = tmpk1 + 1" where 根据条件对导入的数据进行过滤。关于这部分详细介绍,可以参阅 列的映射,转换与过滤 文档。 -H "where: k1 > 100" max_filter_ratio 最大容忍可过滤(数据不规范等原因)的数据比例。默认零容忍。取值范围为 0 1。

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  • CCE Paddleflow Pipeline说明 - 容器引擎CCE | 百度智能云文档

    DSL相关模块 与编写任何Python脚本一样,我们首先要导入将会使用的模块、类、或者函数等。

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  • SDK功能列表 - ModelBuilder

    支持 支持 支持 支持 API文档 上传自定义对话模板文件 用于在新建导入的huggingface对话模型版本时,上传自定义的对话模板配置文件。 支持 ✕ ✕ 支持 API文档 获取导入模型平台预置高级配置 用于新建我的模型版本时,获取导入模型平台预置高级配置。

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  • 离线应用场景 - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群

    我们以常见的用户访问日志分析场景作为示例,离线处理架构图如下图所示: 首先,用户访问日志保存在WEB服务器的文件系统,通过在BLS服务创建传输任务,把相关服务器上的日志收集BOS进行存储;然后使用BMR集群运行Hive作业对日志数据进行清洗和处理,输出的目标数据仍保存在BOS;最后,把目标数据从BOS导入OLAP引擎Palo中,即可进行多维分析。

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