应用场景 游戏行业 承载游戏游戏业务的服务器需要应对游戏高峰时密集的访问和频繁的I/O读取,且对网络延迟极端敏感。BBC目前已经全量开放使用Intel Cascade Lake CPU的弹性裸金属实例,配备SSD固态硬盘,应对大量访问请求,保证游戏的稳定性和处理速度。此外,BBC与运营商核心网高速互通,保证网络的高带宽低延时,让玩家感受畅快游戏的乐趣。
timePoints List<String> 是 RequestBody参数 一天中做快照时间点,取值为0~23。 repeatWeekdays List<String> 是 RequestBody参数 一周中做快照的时间,取值为0~6。 retentionDays String 是 RequestBody参数 自动快照保留天数,取-1则永久保留。
您也可以在创建任务时选择定时迁移,为 Agent 在源端的部署预留时间。 在源端服务器中部署和启动主 Agent。
timePoints List<String> 是 RequestBody参数 一天中做快照时间点,取值为0~23。 repeatWeekdays List<String> 是 RequestBody参数 一周中做快照的时间,取值为0~6。 retentionDays String 是 RequestBody参数 自动快照保留天数,取-1则永久保留。
配置步骤 环境准备 GPU云服务器资源。 AIAK推理加速的部署需满足以下运行环境。 AI开发框架版本:Pytorch 1.8及以上版本,Tensorflow 1.15及以上版本。 GPU运行环境:Cuda 10.2及以上版本,TensorRT 7及以上版本。 Python版本:3.6版本。
asp_id = asp-osTov*** , # 自动策略的id time_points = [ 1 , 2 ] , # 一天中做快照时间点,取值为0~23。 repeat_week_days = [ 1 , 2 ] , # 一周中做快照的时间,取值为0~6。 retention_days = 12 ) # 自动快照保留天数,取-1则永久保留。 print ( resp )
解决方案 读书郎学生平板借助百度通用文字识别能力,实现了拍照识字功能,学生只需用读书郎对纸质书本进行拍照,并框取图片上的生字区域进行快速识别,点击对应的的汉字即可查看相关信息。 具体操作过程如下: 第一步:用户拍照书本页面,并框选出生字区域; 第二步:读书郎利用百度通用文字识别技术识别出区域内的文字,将结果呈现给用户; 第三步:用户选择不认识的生字进行着重学习。
该方式需要自建License服务器,您可以购买BCC实例并参考NVIDIA官网教程自行搭建。 临时测试授权仅供评估用途,不能用于生产任务。 提交 工单 ,获取兼容的GPU GRID驱动。 操作步骤 远程连接BCC实例。 打开GRID驱动安装包,按提示完成安装。
healthCheckTimeoutInSecond int 否 RequestBody参数 健康检查超时(单位:秒),默认为3,需为1-60间的整数 healthCheckIntervalInSecond int 否 RequestBody参数 健康检查间隔(单位:秒),默认为3,需为1-10间的整数 healthCheckDownRetry int 否 RequestBody参数 不健康阈值,即连续多少次健康检查失败后,屏蔽该后端服务器
healthCheckTimeoutInSecond int 否 RequestBody参数 健康检查超时(单位:秒),默认为3,需为1-60间的整数 healthCheckIntervalInSecond int 否 RequestBody参数 健康检查间隔(单位:秒),默认为3,需为1-10间的整数 healthCheckDownRetry int 否 RequestBody参数 不健康阈值,即连续多少次健康检查失败后,屏蔽该后端服务器