java开发web服务器的配置  内容精选
  • 标签配置 - 弹性裸金属服务器 | 百度智能云文档

    标签配置 绑定标签 您可以根据项目和场景需求为BBC实例添加标签,便于对实例进行分类和识别管理。 操作步骤: 登录BBC管理控制台,在顶部选择正确的地域,点击左侧导航栏的 实例 进入实例列表页。 勾选一个或多个实例,随后在操作栏点击“ 编辑标签 ”。 在弹出的对话框中,输入自定义标签键和标签值。 注意: “标签键”必须唯一;后面对应的“值”可以为空,即不填写。 点击“确定”,完成标签创建。

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  • 配置模型 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    配置模型 配置模型 在BML中,Notebook不仅为用户提供了开发环境,而且支持用户将Notebook中开发的模型部署发布到模型仓库以及部署为在线服务。在发布前需要先对已保存的模型配置相应的出入参及数据处理逻辑,从而保证后续模型可被部署。 在左侧导航栏中单击“Notebook”。 在已创建的“dogcat分类模型”的模型发布列表中,单击待部署版本模型所在行的“模型发布列表”。

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  • 高级配置 - 应用引擎BAE | 百度智能云文档

    java8里面需要把PermSize修改为MetaspaceSize,把MaxPermSize修改为MaxMetaspaceSize。 配置Tomcat 在应用根目录下创建与ROOT.war同级的新目录.bae。 在.bae目录下新建tomcatconf目录。 在tomcatconf目录存放server.xml、context.xml等配置文件。

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  • 应用配置文件 - 应用引擎BAE | 百度智能云文档

    app.conf app.conf用于配置自定义Web服务规则、定时任务、环境变量及远程登录。 详细信息参见 配置app.conf 。 favicon.ico 应用图标定义文件。 index.py index.py文件中的application这个callable ojbect是python应用的入口,该入口不可修改。

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  • RAID配置 - 弹性裸金属服务器 | 百度智能云文档

    RAID配置 如果您需要提高硬盘的读写性能,或者对数据安全性有较高要求,同时又需要最大程度地降低计算性能损耗(如在线计算场景下的数据库类节点),弹性裸金属服务器BBC产品将会是您的最佳选择。 Raid说明 什么是RAID?

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  • 配置视觉任务 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    当在实践中无法收集到数目庞大的高质量数据时,可以通过配置数据增强策略,对数据本身进行一定程度的扰动从而产生 新 数据。模型会通过学习大量的 新 数据,提高泛化能力。 你可以在「默认配置」、「手动配置」、「自动搜索」三个选项进行选择,完成数据增强策略的配置配置评测集 评测集为非必选项,如果额外上传一批非在训练集的数据作为评测集,可在模型训练完毕后单独获得额外评测集的测试效果。

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  • 高级配置 - 应用引擎BAE | 百度智能云文档

    高级配置 自定义php.ini 用户可以在根目录下增加一个php.ini文件,将需要改变的值写入,重新发布后即可生效。其中error_log和extension_dir的值请不要修改,否则会导致BAE的一些服务无法生效。 自定义添加so扩展 用户可以在根目录下创建user_extention目录,在该目录下放入需要添加的自定义扩展对应的xx.ini和xx.so,重新发布后新的so扩展会生效。

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  • 配置休眠策略 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    配置休眠策略 公有云部署支持休眠策略,从而实现服务的自动休眠,以帮助用户减少支出。 前提条件 已创建的在线服务支持配置休眠策略。 操作步骤 在左侧导航栏中选择“模型部署”>“公有云部署”。 在服务列表页中,单击已创建服务所在行的“设置休眠策略”。 配置休眠策略,如下图所示: 单击“确定”完成配置

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  • 配置NLP任务 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    配置NLP任务 在新建任务的面板中,可查看相关项目“基本信息”、“配置任务类型”、“添加数据”、“配置任务”等操作,如下图: 配置任务类型时,您可以看到增量训练有一个开关选项。增量训练也成为模型热启动,当您训练完模型但效果不理想想继续添加数据,或您的训练模型超过训练时长被中断是,您可以开启增量训练,使该新任务能在基准任务的基础上继续运行。

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  • 008-组件资源配置 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    008-组件资源配置 在画布中,拖拽组件后,需为组件配置对应的资源。 Spark运行参数 Spark任务中包含Driver和Executor,关系为一对多,您需要分别对Driver和Executor进行资源配置

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