排版约定 排版格式 含义 < > 变量 [ ] 可选项 { } 必选项 | 互斥关系 等宽字体 Courier New 屏幕输出
交互式分析 支持PB级数据高并发实时查询分析,完全兼容PostgreSQL协议。 与大数据生态(如:BMR、PALO、BOS)无缝打通,支持海量实时和离线数据的实时分析。 多源联邦分析,直接分析RDS、PALO、BMR-HBASE、BOS、BMR-HIVE、BMR-HDFS 等数据仓库、大数据存储的数据。
操作限制 迁移过程中请勿进行如下操作,否则会导致迁移任务失败。 任务在结构迁移和全量迁移的过程中,不支持 DDL 操作。 若仅执行全量数据迁移,请勿向源实例中写入新的数据,否则会导致源和目标数据不一致。为实时保持数据一致性,建议选择结构迁移、全量数据迁移和增量数据迁移。
get_machine_finger_en 命令提取指纹,命令执行结果在在/tmp目录下,文件名为secfile_xxx格式的文件即为指纹文件; 4、单指纹文件不必进行压缩,可直接上传提交申请。 5、两个及两个以上的指纹文件,需要将所有的指纹文件存档到一个文件目录下,该目录下只能有指纹文件;创建压缩包,进入指纹文件存储的目录,执行命令 tar cvzf ../finger.tar.gz .
import erniebot if __name__ == '__main__': # img_str,access_token需要传入 img_str = '树, 瀑布, 江河, 峡谷, 山峦' # 这里需要图片识别的内容信息 access_token = 这里替换为自己的TOken content = '根据'+img_str,'写10首两句七言诗' erniebot.api_type
一、传统判题场景现状 在没有应用大模型前,普遍的判题任务基本是用拍照搜索存量题库的方式处理的: 但此业务场景现状存在如下方面问题: 题目范围 准确率 过程与结果 复杂情况 需要及时更新题库题目,维护成本较高。若不在题库范围内的题目,便无法判断结果。 OCR解析准确率不高,影响结果准确率。 只能针对结果做判断,对解题过程通常无法判断对错,也无法引导学生解题。
2)类加载器的作用是什么 类加载器(ClassLoader)负责在类加载器过程中的字节码获取并加载到内存这一部分。
计算结果:执行减法计算,得到结果:7。 验证结果:确保计算过程和问题逻辑是正确的。 通过这种方式,模型不仅能解决这个具体的问题,还能应用相同的推理过程来解决类似的问题,比如“杰克有15个橙子,他吃掉了5个,问杰克还剩多少个橙子?” 使用这种方法, 模型就像在学习一个解决问题的通用策略,而不是仅仅记住每个问题的答案。 好的,带着这个知识,我们来看看如何准备有价值的训练数据吧。
access_token以及它的有效期保存到json文件,数据库或者其他类型的配置文件中,过期之前我们从存储的文件中获取,过期后,就通过请求接口获取新的access_token,同时更新存储文件中的access_token及过期时间。
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