配置windows文件服务器  内容精选
  • BcmClient - 云监控BCM | 百度智能云文档

    Windows域名 ProxyHost 代理服务器主机地址 ProxyPassword 代理服务器验证的密码 ProxyPort 代理服务器端口 ProxyPreemptiveAuthenticationEnabled 是否设置用户代理认证 ProxyUsername 代理服务器验证的用户名 ProxyWorkstation NTLM代理服务器Windows工作站名称 Region 地域 RetryPolicy

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  • 本地部署 Ollama 引发的本地访问的一些问题 千帆社区

    Windows配置用户环境变量 在 Windows 系统中,您可以按照以下步骤来配置环境变量: 打开系统属性 右键点击“此电脑”或“我的电脑”,选择“属性”。 点击“高级系统设置”。 进入环境变量设置 在“系统属性”窗口中,点击“环境变量”按钮。 添加用户变量 在“用户变量”区域中,点击“新建”。

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配置windows文件服务器  更多内容
  • CCE最佳实践之Guestbook搭建_解决方案实践

    下载之后,将其解压到任意目录,例如放在D盘下 在 目录 C:\users\ 下进入用户的文件夹,例如用户名为foo,则文件夹应该为 C:\users\foo ,同时进入此目录,创建文件夹 .kube 在集群列表页面,下载集群配置文件,放在上一步创建的 .kube 文件夹中,并且重命名为 config 打开windows命令行提示符 进入kubectl文件存放的目录,运行 kubectl.exe get

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  • 视觉任务EdgeBoard(VMX)专用SDK集成文档 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    video_decoding->save(frame_tensor); // 存储当前frame到视频,需在video_config中开启配置 } 运行参数配置 运行参数的配置通过结构体 EdgePredictorConfig 完成,其定义如下所示: struct EdgePredictorConfig { /** * @brief 模型资源文件夹路径 */ std::string model_dir

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  • LssClient - 音视频直播 LSS_视频直播解决方案_直播流量包

    Windows域名 ProxyHost 代理服务器主机地址 ProxyPort 代理服务器端口 ProxyUsername 代理服务器验证的用户名 ProxyPassword 代理服务器验证的密码 ProxyPreemptiveAuthenticationEnabled 是否设置用户代理认证 ProxyWorkstation NTLM代理服务器Windows工作站名称 LocalAddress 本地地址

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  • 使用限制 - 智能边缘BIE | 百度智能云文档

    为了保障业务应用在边缘节点上的正常运行,建议边缘节点最小资源配置如下: CPU >= 2核 内存 >= 4GB 硬盘 >=64GB,由业务应用的镜像文件比较大,因此建议64GB磁盘空间。

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  • CCE典型实践之Guestbook搭建 - 容器引擎CCE | 百度智能云文档

    下载之后,将其解压到任意目录,例如放在D盘下 在 目录 C:\users\ 下进入用户的文件夹,例如用户名为foo,则文件夹应该为 C:\users\foo ,同时进入此目录,创建文件夹 .kube 在集群列表页面,下载集群配置文件,放在上一步创建的 .kube 文件夹中,并且重命名为 config 打开windows命令行提示符 进入kubectl文件存放的目录,运行 kubectl.exe get

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  • 接入度目凌云平台 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档

    连接图例如下 若使用此方式连接,须准备以下物料: 前端IPC,视频分析盒,标配电源x1,电脑x1(Windows/macOS) 2.5.登录与初始化配置 用户可以登录到盒子后台,完成登录和初始化配置 【操作步骤】 步骤1 .【盒子连电脑】用网线直连盒子WAN口和电脑 步骤2 .【盒子启动】使用配套的电源适配器插到盒子电源接口,通电后自动启动 步骤3 .

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

    video_decoding->save(frame_tensor); // 存储当前frame到视频,需在video_config中开启配置 } 运行参数配置 运行参数的配置通过结构体 EdgePredictorConfig 完成,其定义如下所示: struct EdgePredictorConfig { /** * @brief 模型资源文件夹路径 */ std::string model_dir

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  • 如何在本地部署大语言模型:工具与指南 千帆社区

    安装步骤 : 下载 llava-v1.5-7b-q4.llama 文件 (3.97 GB) 打开计算机的终端 如果您使用的是 macOS、Linux 或 BSD,则需要授予计算机执行此新文件的权限(您只需执行一次) chmod +x llava-v1.5-7b-q4.llamafile 如果您使用的是 Windows,请通过在末尾添加“.exe”来重命名该文件 运行 llama 文件 .

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