xyz域名 转入  内容精选
  • DNS 问题排查指南 - 容器引擎CCE | 百度智能云文档

    DNS 问题排查思路 按解析异常的域名类型排查 异常类型 解决方案 集群内外域名都异常 容器网络不通 CoreDNS Pod 负载高 节点 Conntrack 表满 IPVS 缺陷导致解析异常 仅集群外部域名异常 集群外部域名解析异常 仅 Headless 类型服务域名异常 Headless 类型服务域名无法解析 按解析异常出现频次排查 出现频次 解决方案 异常仅出现在业务高峰时期 CoreDNS

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  • BesClient - ElasticsearchBES | 百度智能云文档

    ENDPOINT是访问BES服务的域名,通过传入ENDPOINT参数来指定所在区域的域名 注意: ENDPOINT参数只能用指定的包含区域的域名来进行定义。百度智能云目前开放了多区域支持,请参考 区域选择说明 。

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  • 设置Cors跨域 - 内容分发网络CDN | 百度智能云文档

    表示跨域允许的域名列表,支持泛域名,每个url只支持一个通配符,比如 http:// *.baidu.com ,不支持类似 http:// * . * .com/ 的域名 请求示例: PUT /v2/domain/myself.baidu.com/config?

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  • 功能发布记录 - 海外CDN产品官网页_百度智能云

    2019-08 海外CDN增加 域名激活 步骤。会对新接入的域名做归属地验证,验证这个域名是否属于该用户 2019-05 海外CDN支持 HTTPS配置 。

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  • 初始化 对象存储(BOS)

    配置自定义域名/备用域名访问BOS 使用自定义域名 如果希望使用自定义域名作为访问BOS的ENDPOINT,在控制台将自定义域名和BOS某个bucket绑定之后,配置ENDPOINT为自定义域名并打开 cname_enabled 开关,例如 cdn-test.cdn.bcebos.com ,配置代码如下: true } conf = BceClientConfiguration.new( credentials

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  • 动态人流量检测 - 智能视联网平台EVS | 百度智能云文档

    动态人流量检测 动态人流量检测 智能视联网平台支持动态人流量统计,统计图像中的人体个数和流动趋势,主要适用于低空俯拍、零售商场、出入口场景,以人体头肩为主要识别目标,根据传入监控视频抓拍图片序列,进行人体追踪,返回每个人体框的坐标和所属ID;并根据目标轨迹判断进出区域行为,进行动态人数统计,返回区域进出人数,并形成人流量统计报表。 关键词释义 当前画面总人数:即当前画面生效区域的实时人数 进入区域

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  • Modbus 设备接入 - 智能边缘BIE | 百度智能云文档

    Modbus 设备接入 本 demo 介绍如何通过边缘节点接入 modbus 协议设备 协议介绍 Modbus(模块总线)是一种通信协议,用于在工业自动化系统中连接不同设备,如传感器、执行器、控制器等。 Modbus协议有多个变体,包括以下常见的两种: Modbus RTU(Remote Terminal Unit):这是一种二进制形式的协议,通常在串行通信中使用(如RS-232或RS-485)。

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  • 用零代码开发实现语义分割 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    用零代码开发实现语义分割 示例说明 对比实例分割,语义分割指将每个像素点归属为对象类的过程。适用于分割目标主体单一的场景,简单举例来说语义分割能够识别出图片中哪些像素是归属于“人”的标签,但无法区分“不同的人”。本文以在macOS客户端中的使用为示例演示实例分割模型训练全过程。 实现步骤 只需八步即可完成自定义AI模型的训练及发布的全过程。 Step1:提前准备训练数据 语义分割需要提供包含目标物

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  • 用零代码开发实现物体检测 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    用零代码开发实现物体检测 示例说明 物体检测模型主要用于检测图中每个物体的位置、类型。适合图中有多个主体要识别、或要识别主体位置及数量的场景。本文以螺丝螺母识别模型在macOS客户端中的使用为示例演示物体检测模型训练全过程。 实现步骤 只需八步即可完成自定义AI模型的训练及发布的全过程。 Step1:提前准备训练数据 物体检测需要提供包含目标物体的图片并标注物体即可训练物体检测模型,自动识别图中所

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  • 用零代码开发实现实例分割 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    用零代码开发实现实例分割 示例说明 对比物体检测,实例分割支持用多边形标注训练数据,且模型可像素级识别目标。适合图中有多个主体、需识别其位置或轮廓的场景。本文以工件分割模型在macOS客户端中的使用为示例演示实例分割模型训练全过程。 实现步骤 只需八步即可完成自定义AI模型的训练及发布的全过程。 Step1:提前准备训练数据 实例分割需要提供包含目标物体的图片并标注物体即可训练分割模型,自动识别图

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