DTS支持上下游库表名映射、列过滤黑白名单等功能。可以点击【编辑】,对每一个迁移对象配置映射和过滤规则。目标数据库对象可以映射为源库中database和schema: 1. 数据库对象映射为源库中的Database : 忽略PostgreSQL中的schema, PostgreSQL中不同schema下的表均映射到mysql指定库中,目标端库名默认使用源端的库名。 2.
通过Embeddings model,提取「限定资料」特征存入知识库管理 将用户的问题向量化,查询数据库中语义相似度最接近的文本段落,若相似度低于某一阈值,给出超出范围的提示; 构建Prompt输入文心大模型(如增加合适的prefix prompt+匹配的文本+Question),获得答案 效果评测 二、Prompt提示词工程 大模型本身已经具备海量网络基础知识,只需要用prompt更好的引导其回答相关问题
产品详情 > 爆款必选 规格 2核8G 2核8G 4核16G 系统盘 40G 带宽 1M 1M 2M 5M 10M 时长 1年 --折 限购1台 价格查询中 ¥ 询价中 询价中 元 活动已结束 云服务器内存型 m4 企业级实例,高内存占比,CPU内存配比1:8,适用于高性能数据库、内存数据库、数据分析与挖掘、分布式内存缓存。
人脸识别Android SDK本地数据库迁移 问题背景:如您基于SDK的已有人脸数据库,需将本地设备上的人脸数据迁移到其他设备中,完成人脸库的迁移,您可参考以下方案。
在数据库集群扩容只读节点后,用户可以通过中间层屏蔽数据库集群间的拓扑关系,实现主从实例间的读写分离,和只读节点间的负载均衡。百度数据库通过databus实现cache与数据库之间的数据同步,并通过cache与mysql融合,突破mysql集群整体系统性能瓶颈,实现数据库集群吞吐的跃进式增长。
示例工程中包含: 图片与图片的比对:两张人脸图片的1:1对比,并返回相似度分值。 图片与视频流比对:一张预设的人脸图片,和摄像头实时采集的符合条件的人脸图片进行对比。 离线1:N搜索 提供本地化1:N人脸搜索功能,即在指定人脸集合中,找到最相似的人脸。人脸库可存储于本地数据库中,进行人脸特征值比对。
注:外部表中的数据也可以通过 SELECT 直接查询,但效率较低,推荐导入到 PALO 中后在执行查询。 导入数据 使用以下命令从外部表导入数据到内部表。 INSERT INTO load_test SELECT * FROM example_ext_table ; 该命令为同步命令(异步提交 INSERT 作业的操作正在开发中),命令返回成功即表示数据导入完成。
授予数据库、表权限: GRANT privilege_list ON db_name [ . tbl_name ] TO user_identity [ ROLE role_name ] 授予资源权限: GRANT privilege_list ON RESOURCE resource_name TO user_identity [ ROLE role_name ] privilege_list 需要赋予的权限列表
appbuilder_sdk==0.9.3 Flask==3.0.3 PyJWT==2.9.0 qianfan==0.4.8 redis==5.0.8 一、创建数据库并插入测试用户数据的代码,以下代码包括初始化数据和数据库查询的封装,表字段包括:用户名、密码、权限等信息。文件名:mysqlite.py。
提供更加完善的多租户资源隔离能力 PALO 1.2 版本支持用户通过 BE 节点的 Tag 配置,实现节点级资源隔离,但在实际业务场景中可能会存在某些资源组紧张而某些资源组空闲的情况发生,还需要在建表时为每个表建立资源组 Tag 的绑定关系,操作非常复杂;需要有更加灵活的方式进行租户建资源隔离策略。