如何进行实例重启? 如何修改云数据库 RDS for MySQL 的系统参数? 升配和降配有什么要求和影响? 如何扩展实例? 如何恢复数据库? 如何迁移数据,如将自建数据库同步到云数据库 RDS 上? 如何对云数据库 RDS 的资源状况进行定期的全面检查? 错误信息提示“Too many connections in ...”如何处理? CPU达到 100% 或迅速飙升如何处理?
正值越大,表示偏差越大、计划乐观或执行计划时范围增加。负值越大、表示偏差越大、计划悲观或执行计划时范围减小。
一般情况下,一个空间只需要数量较少的几个管理员,管理员来进行页面的开发、用户和权限的管理。其他都是普通用户即可。
AI问答和探索操作指导 介绍Sugar BI产品中如何应用AI问答和搜索功能。
方案概述 本案例的网络架构如下: 用户分别在北京和广州自己的IDC。 用户分别在北京和广州地域部署了云服务。 确保各地域的VPC网段和数据中心的网段都不冲突。 各VPC和数据中心的IP地址段如下表所示。
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错误码和状态码 错误码 含义 补充说明 10310001 创建address失败 10310002 file mime type不正确 10310003 上传文件失败 10310004 无权限查看文件 10400001 参数不正确 msg中会表明不正确的参数名称 10400002 签名已过期 查看header头中的timestamp信息 10400003 签名校验失败 详细查看《接口签名算法》章节
更新对等连接本端接口名称和备注 描述 更新对等连接本端接口名称和备注。 请求结构 PUT /v{version}/peerconn/{peerConnId}?
那么向量化后的浮点数组怎么来使用呢? 简单来说就是计算两个文本的相似度转化为计算两个文本的向量(vector)的距离(distance),得到距离值越小,则两个文本越相似;反之距离值越大,则两个文本的越不相似,这就是我们要打造知识库问答的原理。 延伸:既然文本能够向量化,那是不是图片,音频,视频等,也可以向量化?答案是肯定的。这也就是说通过对图片向量化,搜索跟这个图片相似的其他图片。
那么向量化后的浮点数组怎么来使用呢? 简单来说就是计算两个文本的相似度转化为计算两个文本的向量(vector)的距离(distance),得到距离值越小,则两个文本越相似;反之距离值越大,则两个文本的越不相似,这就是我们要打造知识库问答的原理。 延伸:既然文本能够向量化,那是不是图片,音频,视频等,也可以向量化?答案是肯定的。这也就是说通过对图片向量化,搜索跟这个图片相似的其他图片。