eclipse反编译插件  内容精选
  • 安装IoT-Modbus-SDK - 物解析IOT Parser | 百度智能云文档

    SDK对硬件要求如下: 有操作系统(Windows, Linux) 10MB内存 提供多平台预先编译好的可执行文件,下载即运行,文件位于bin子目录。目前支持如下平台: linux_arm linux_x86 win32 win64 同时提供交叉编译范例脚本,方便您将SDK编译到更多的硬件平台。交叉编译脚本位于cross-compile子目录。

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  • 免费企业邮箱 集团邮箱 申请 注册搭建 配置服务

    A10: 免费企业邮与其他 邮箱产品一样,共享 邮件的专业病毒技术。我们采用国际顶级卡巴斯基杀毒引擎,每小时自动更新一次全球病毒库,病毒邮件过滤接近100%。且系统默认开启病毒防护,用户不需要特殊配置,在web收发和客户端都可以达到相同的病毒效果。 Q11: 免费企业邮的硬件设施如何?有怎样的安全技术来保障稳定性?

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  • 工具下载 - Baidu Palo/Doris 使用文档

    若用户直接在Linux环境进行服务部署,建议选择预编译版本,并参考预编译安装包的部署流程 若用户拥有Docker环境,并希望快速启动服务并进行试用,建议选择Docker镜像下载并参考其部署流程 预编译安装包下载 预编译版本的环境依赖要求: 服务器环境需使用常见 Linux 发行版,保障部署流畅建议使用CentOS 7.X,并且保障和 Palo 集群能够网络互通 MySQL 5.7 JDK 1.8 版本号

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  • 附录 - 物解析IOT Parser | 百度智能云文档

    ACOS(expression) 余弦函数值 ATAN(expression) 反正切函数值 SINH(expression) 双曲正弦值 COSH(expression) 双曲余弦值 TANH(expression) 双曲正切值 RAD(expression) 将角度转换为弧度 DEG(expression) 将弧度转换为角度 常量 运算符 描述 e 自然常数e,精确到70位 PI 圆周率,精确到

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  • 字面常量 - Baidu Palo/Doris 使用文档

    t 表示tab键 \n 表示换行符 \r 表示回车符 \b 表示回退符 \0 表示ASCII码的空字符(和SQL语言的NULL不同) \Z 表示dos 的文本结束符 \%和_用来转义传给LIKE操作符的字符串中的通配符 \\防止斜线符号被解释成转义字符 如果字符串字面常量被单引号或双引号括起来,则斜线符号可以用来转义该字符串字面常量中出现的单引号或双引号。

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  • ERNIE-3.5-8K-0613 - ModelBuilder

    ERNIE-3.5-8K-0613 ERNIE 3.5是百度自研的旗舰级大规模⼤语⾔模型,覆盖海量中英文语料,具有强大的通用能力,可满足绝大部分对话问答、创作生成、插件应用场景要求;支持自动对接百度搜索插件,保障问答信息时效。ERNIE-3.5-8K-0613是2024年6月13日发布版本,该模型版本在信息处理、代码能力、知识问答、多轮会话等均有提升。本文介绍了相关API。

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  • 物体检测辨影专用SDK集成文档 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    PREDICTOR_KEY_GTURBO_COMPILE_LEVEL :模型编译等级。通常模型的编译会比较慢,但编译产出是可以复用的。可以在第一次加载模型的时候设置合理的 max_batch_size 并在之后加载模型的时候直接使用历史编译产出。

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  • 视觉任务专用辨影SDK集成开发文档 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    PREDICTOR_KEY_GTURBO_COMPILE_LEVEL :模型编译等级。通常模型的编译会比较慢,但编译产出是可以复用的。可以在第一次加载模型的时候设置合理的 max_batch_size 并在之后加载模型的时候直接使用历史编译产出。

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  • 图像分类Jetson专用SDK集成文档 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    PREDICTOR_KEY_GTURBO_COMPILE_LEVEL :模型编译等级。通常模型的编译会比较慢,但编译产出是可以复用的。可以在第一次加载模型的时候设置合理的 max_batch_size 并在之后加载模型的时候直接使用历史编译产出。

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  • 目标跟踪Jetson专用SDK集成文档 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    PREDICTOR_KEY_GTURBO_COMPILE_LEVEL :模型编译等级。通常模型的编译会比较慢,但编译产出是可以复用的。可以在第一次加载模型的时候设置合理的 max_batch_size 并在之后加载模型的时候直接使用历史编译产出。

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