Java实现自定义负载均衡器  内容精选
  • 应用相关接口 - 应用引擎BAE | 百度智能云文档

    必须 用于保证接口幂等性 appName String 必须 应用的名称 appRole String 必须 应用角色,目前只支持Web codeType String 必须 使用何种方式管理代码,Bos、Svn、Git必须三选一 runtime String 可选 运行时,使用官方镜像时必填,目前官方支持的runtime可通过 获取runtime接口 获得 imageId String 可选 定义镜像时指定的私有镜像

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  • 百度智能云-云智一体深入产业

    BEC创建和删除边缘裸金属服务器 BEC添加和删除路由 BEC私有网络和子网 BEC边缘网络介绍 BEC边缘网络访问控制列表ACL配置介绍 BEC网络监控 BEC定义镜像的创建和使用 BEC对象边缘存储配置 BEC边缘云服务器报警管理 1 2

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Java实现自定义负载均衡器  更多内容
  • 开关 - 物联网数据可视化 | 百度智能云文档

    交互 在设计页面,可以双击元件进入元件交互;在运行或者分享页面,可以直接与元件进行交互。通过公告板数据源 写绑定 或 PlayerAPI监听事件 ,均能实现可视元件间的协同工作。详情如下: 写绑定 在文档 组件之间的协同工作 中详细说明了实现组件间协同的操作方法。

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  • 应用场景 - 云服务器BCC | 百度智能云文档

    您可以使用较高配置的BCC,同时采用云磁盘CDS,可实现高I/O并发响应和更高的数据可靠性。 您也可以使用多台中等偏下配置的,搭配负载均衡BLB,建设高可用底层架构。 更多详情,请参见 云磁盘CDS 和 负载均衡BLB 。 大型多人在线游戏 计算型实例 适用于需要高计算资源消耗的应用场景,如Web前端服务器、大型多人在线游戏(MMO)前端、数据分析、批量计算、视频编码、高性能科学和工程应用等。

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  • 概览 - 边缘计算节点BEC | 百度智能云文档

    3.选择查询时间:用户可以定义查询时间。目前仅支持查询 近3个月 的监控数据,查询时间单次最多可以选择 31天 。 4.选择查询资源类型:用户可以勾选需要查询的资源类型,包括CPU、内存和带宽。 5.查看数据:用户可以在图中查看到某个时间点的用量和使用率。

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  • 【千帆SDK+】OpenCompass评测功能的使用 千帆社区

    OpenCompass 所有可以使用的评估都存放在 opencompass.openicl.icl_evaluator 模块下。其中,仅有,仅包含了 predictions 与 references 两个参数的 score 函数的评估可用于千帆 Python SDK 提供的 OpenCompassLocalEvaluator 类。

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  • AIOT云云推送鉴权 - 度家-AIOT语音语义平台 | 百度智能云文档

    响应参数 logId string 日志 ID errcode int 错误码,0为成功,其他为失败 errmsg string 错误信息 tts obj 播报信息 nlulnfos string 响应语义 ctrlparams obj 控制参数 custom string 客户定义,透传到端上 tts 内容字段说明: { flag : 0 , // 0: 正常播报(默认),1:tts 不进行播报

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  • 配置类问题 - 百度智能流量管理ITM | 百度智能云文档

    多活IP+负载均衡——同地域中多IP中某IP故障时自动切至存活IP,选择 “加权轮询” 策略。 就近接入+自动容错——常态下就近接入,故障时切至就近的存活IP。选择 “地理就近” 策略。 智能解析——根据用户来源决定用户应该解析到的IP地址。选择 “用户组映射” 策略。

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  • 录制 - 智能视频SDK | 百度智能云文档

    考虑到配置项较多且偏专业,拍摄SDK提供默认配置项,代码如下: BDCloudAVStreamSettings *settings = [BDCloudAVStreamSettings defaultSettings]; 预览前设置 完成流媒体上下文初始化及配置项后,下面就要创建预览前配置,创建拍摄及预览画面,代码如下: // 使用配置项创建拍摄 _avStreamContext = [_avStreamContext

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  • 大模型知识蒸馏概述 千帆社区

    这是通过将上下文学习目标与传统语言建模目标相结合来实现的。 为了实现这一目标,他们在两种小样本学习范式下探索了 ICL 蒸馏:元上下文调优 (Meta-ICT) 和多任务上下文调优 (Multitask-ICT)。 在 Meta-ICT 中,语言模型使用上下文学习 objectives 在不同任务中进行元训练。这使其能够通过上下文学习来适应看不见的任务,从而扩展其解决问题的能力。

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