qt中数据库已经创建好了下次程序启动还会重新创建数据库驱动程序  内容精选
  • 多机部署 - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测

    表明环境检查失败,请先排查失败的环境检查项,再重新执行安装,或者输入continue强制继续安装; 8、服务启动会监听8443端口,通过netstat -apn | grep 8443可以看端口是否已经被监听。 9、服务日志在解压后目录的/home/baidu/work/c-offline-security-server/log下,提供该目录下的所有日志文件,可以通过日志定位问题。

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  • DTS支持专线迁移_解决方案实践

    rinetd 工具是一款高效、实用的端口转发工具,可以解决 DTS 不能跨多跳路由的问题,将 DTS 访问云服务器 BCC 实例上指定端口的请求,转发到源端数据库实例,进而迁移源端数据库实例的数据到目标端数据库实例。 迁移前置条件 百度智能云与用户侧 IDC 或其他友商之间专线网络已经打通。 确保用户百度智能云账号下存在已接入专线网络的私有网络和子网。

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  • 离线模式实践 - 物联网数据可视化 | 百度智能云文档

    可以是天工的时序数据库或者物影子,也可以是其他用户自行编写的数据接口,更可以是其他云产品的服务,只要能够正常返回数据即可。 最后一点,在上面创建仪表盘一节已经提过,如果想使用 PlayerAPI 更新图表的话,请在仪表盘使用 静态数据源 ,否则会和仿真自身的更新冲突,引发混乱。

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  • FPGA逻辑开发 - FPGA云服务器 | 百度智能云文档

    你需要准备IPI的设计文件放入usr_files和build下指定的目录,然后执行build目录下的run_IPI.tcl脚本。 使用bin_pr_tools更换您的动态逻辑 “bin_pr_tools”工具包,是更换FPGA动态部分逻辑的必要工具。在使用该工具包前,您需要确保FPGA的驱动程序已经加载。

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  • 列举存储空间的文件 - 对象存储BOS | 百度智能云文档

    模拟文件夹功能 在BOS的存储结果是没有文件夹这个概念的,所有元素都是以Object来存储,但BOS的用户在使用数据时往往需要以文件夹来管理文件。 因此,BOS提供了创建模拟文件夹的能力,其本质上来说是创建了一个size为0的Object。对于这个Object可以上传下载,只是控制台会对以”/“结尾的Object以文件夹的方式展示。

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  • 云原生 AI 的资源调度和 AI 工作流引擎设计分享 | 百度智能云

    例如,一个复杂的训练工作流运行时,可能会频繁出现的某个任务失败的情况,这时如果我们想要重新运行失败的任务时,不需要从工作流的开头任务重新训练,基于 PaddleFlow 断点续跑的机制,继续在失败的任务节点重新运行工作流。而对于已经成功完成的任务,PaddleFlow 会自动缓存中间数据,重新运行工作流时会自动跳过已经成功的任务节点。

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  • 一文全览LangChain数据连接模块:从文档加载到向量检索RAG,理论+实战+细节 千帆社区

    6.1 概念和用途 索引API允许您将任何来源的文档加载到向量存储并保持同步。具体来说,它有助于: 避免将重复的内容写入向量数据库 避免重写未更改的内容 避免在未更改的内容上重新计算向量 6.2 工作原理 LangChain索引使用记录管理器(RecordManager)来跟踪文档写入向量数据库的情况。

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  • D - 相关参考Reference | 百度智能云文档

    代理实例 代理实例可将数据库请求按读写类型,自动分摊到其对应的主实例或只读实例,实现读写自动分离。每个RDS主实例仅能创建一个代理实例,创建代理实例前须先创建主实例,主实例释放时,其对应的代理实例会自动释放。 代理实例专用账户 主实例的已创建账户无法在代理实例同步,因此如果需要建立连接,还需要创建一个代理实例专用账户。代理实例专用账户的创建、修改等操作,将自动同步到主实例,创建同名账户。

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  • 使用CDN加速BOS_解决方案实践

    建立一个resources目录,用于存放所有网站静态资源的目录; 在BOS上 创建Bucket 用于存放网站静态资源的。 注意: Bucket的“读写权限”权限必须为“公共读”以上权限才能实现外网对于资源的匿名访问。如果已经创建Bucket,则可以在 Bucket设置 进行修改。

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  • 使用langchain和文心API打造知识库问答-02知识库问答实现 千帆社区

    我们可以对比源数据链接的内容,这两个问题完全是按照我们提供的文档信息来回答的。 下面我们来看下具体实现过程: 3、知识库问题的实现 上图是知识库问答应用的整体技术原理图,简单点说就是,先通过问题从向量数据库查询出相关信息,然后把问题+相关信息一块发给大语言模型,让大语言模型根据提供的信息来回答问题。

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