u8连接不上数据库  内容精选
  • 关于RAG 千帆社区

    欧氏距离: 想象一下二维平面的两个点,欧氏距离就是连接这两个点的直线距离。在高维空间中,欧氏距离计算的是两个向量之间的直线距离。距离越小,相似度越高。但在文本检索中,欧氏距离容易受到向量长度的影响。例如,一篇长文章和一篇短文章即使主题相同,它们的向量长度也可能相差很大,导致欧氏距离较大,从而被误判为相似。 余弦距离: 更关注两个向量之间的夹角。夹角越小,余弦值越接近1,相似度越高。

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  • 将Kafka作为DTS目标端 - 数据传输服务DTS | 百度智能云文档

    将Kafka作为DTS目标端的限制 增量同步支持同步关系型数据库的DDL语句 。 DTS向Kafka发送消息满足At-Least-Once约束(消息丢但可能重复),重启任务等行为会导致下游Kafka出现少量重复数据(建议使用每条数据的GLOBAL_ID做去重) 。 3. 将Kafka作为DTS目标端的前置条件 3.1 环境要求 已创建作为迁移目标端的Kafka集群或百度消息服务主题。

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  • 概述 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档

    概述 Sugar BI中支持以下多种方式对接您的数据源: 直连数据库 和您的数据库之间建立连接详见 数据库章节 ,然后通过 数据模型 和 SQL 建模 两种方式,可将数据库中的数据绑定到图表进行可视化分析。如果您的数据库在内网,Sugar BI的云 SaaS 版可以使用 内网隧道 连接您的内网数据库

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  • 工业零部件3D大屏 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档

    操作步骤 连接数据源 连接数据源,是指让Sugar BI和我们的数据库(包括 MySQL、Oracle、SQL Server 等)之间建立连接,让Sugar BI能够使用和查询数据库中的数据。以 MySQL 数据库作为示例,假设我们已经有了一个 MySQL 数据库,并且数据库中已有要分析和展示的数据。 数据源的配置详情请见: 详细的连接方法 。

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  • 概念介绍 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档

    空间: 组织下面可以创建多个空间,一般是建议按照项目或者团队来划分空间,空间之间数据共享,每个空间下都有自己独立的权限管理。详见 什么是空间 。 数据源: 您在使用Sugar BI分析和展示数据时,需要先指定原始数据所在的数据源。数据源就是数据所存储的地方,一般是指数据库连接地址(host、端口、用户名、密码等配置),详见 连接数据源 。

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  • 银联商务

    同时,根据业务发展,这家企业也建立了电商网站,扩大了线经营的覆盖面。该网站也是由百度智能云提供IaaS和PaaS的服务,整体减少了对方的技术开发量。 如果说这家商业集团仅仅是应用金融级云服务的基础服务,那么大连的另一家大型商业集团就是依托金融级云服务开展创新业务。 银联商务与百度智能云先帮助大连某商业集团IT云之外,还帮助对方构建了SaaS服务。该商业集团提出,需要构建可视化的运营。

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  • 物联网核心套件_物联网接入

    连接时长说明 按设备连接时长分钟数计费。 按自然时间计算,不足1分钟按1分钟计。 单位分钟内设备重连多次,只计为1分钟。 使用同一组连接信息(即 MQTT 用户名、密码及 clientID),建立多个连接时,按多个连接累计计算,即同一个设备的 DeviceKey、DeviceSecret,clientID 同时仍算作多个连接

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  • 网络层安全说明_解决方案实践

    传统流量检查点的增加,会引起云主机性能下降,流日志可以在影响云主机性能情况下,及时发现网络安全威胁,提升系统安全性,比如试图连接大范围IP;与已知威胁IP通信;识别出常用协议。

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  • Tableau - Baidu Palo/Doris 使用文档

    填写 IP/Host/用户名/密码 即可,其他项可以做填写。 服务器 :填写Palo的Leader Node绑定的EIP地址(LeaderNode协议公网地址) 端口 :填写MySQL协议连接目标的端口号,一般默认为9030 数据库填写即可 用户名 :Palo集群中创建的账号,管理员账号admin 密码 :集群创建时设置的连接密码 点击 Sign in ,即可完成登录。

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  • 内网隧道 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档

    创建内网隧道 管理员可以通过空间左侧的导航进入「管理中心」的「数据源」,然后就能创建内网隧道,目前每个空间最多能创建 5 个内网隧道,每个内网隧道对应的是一个数据库连接地址,可以通过同一个隧道连接一个数据库服务器里的多个数据库: 下载客户端及运行 创建内网隧道后就能在内网隧道列表中看到,点击其中的「下载隧道客户端」,将下载后的 zip 拷贝到前面提到的那台机器

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