一万块虚拟主机流量  内容精选
  • 产品介绍 - 云防火墙CFW | 百度智能云文档

    VPC边界防火墙: VPC边界防火墙将VPC作为防护对象,专为管理和监控云环境中虚拟私有云(VPC)之间以及VPC与本地数据中心之间的网络流量而设计。通过云防火墙VPC边界,用户可以实现对VPC内部流量的精细化管控,包括流量的检测、过滤和管理,以确保数据安全和网络稳定性。

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  • 配置 对象存储(BOS)

    t的性能 multi_thread 适当增加可以提高大文件顺序读写性能 max_threads 适当增加可以提高小文件读写以及非listdir的元数据性能 大文件顺序读 示例:以读为主,设置总缓存10GiB,后台任务线程128,预读大小4M,总共预读512个,相当于预读2GiB。

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一万块虚拟主机流量  更多内容
  • 高并发导入优化(Group Commit) - Baidu Palo/Doris 使用文档

    JDBC 机器配置 1 台 FE:阿里云 8 核 CPU、16GB 内存、1 100GB ESSD PL1 云磁盘 1 台 BE:阿里云 16 核 CPU、64GB 内存、1 500GB ESSD PL1 云磁盘 1 台测试客户端:阿里云 16 核 CPU、64GB 内存、1 100GB ESSD PL1 云磁盘 测试版本为 Doris-2.1.5 关闭打印 parpared 语句的 audit

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  • 高并发导入优化(Group Commit) - Baidu Palo/Doris 使用文档

    JDBC 机器配置 1 台 FE:阿里云 8 核 CPU、16GB 内存、1 100GB ESSD PL1 云磁盘 1 台 BE:阿里云 16 核 CPU、64GB 内存、1 500GB ESSD PL1 云磁盘 1 台测试客户端:阿里云 16 核 CPU、64GB 内存、1 100GB ESSD PL1 云磁盘 测试版本为 PALO-2.1.5 关闭打印 parpared 语句的 audit

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  • 版本变更记录 对象存储(BOS)

    -15]版本号0.10.203 修复STS下设置acl的编码问题 Java SDK开发包[2022-02-17]版本号0.10.196 调整三步上传分大小限制 Java SDK开发包[2021-10-14]版本号0.10.181 修复软链接编码、分上传默认content-type

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  • 百度智能云简介 - 白皮书 | 百度智能云文档

    责任划分,具体参考模型如下: 一般情况下: 在SAAS模式下 :客户承担终端安全相关责任,云服务商承担从应用到底层物理设施安全责任; 在PAAS模式下 :客户承担自己开发和部署的应用、运行环境、数据的安全责任,云服务商负责物理设施、硬件设备、物理网络、虚拟化计算资源层、虚拟主机的安全

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  • 应用场景 - 云防火墙CFW | 百度智能云文档

    防护私网主机仅允许访问特定域名/IP 业务多台 BCC 主机通过公网 NAT 网关进行互联网访问,处于安全考虑,放通子网 1 的互联网访问,子网 2 仅允许访问 www.baidu.com。 在业务运行一段时间后,可通过防火墙日志检索策略的命中情况。 3.防护 EIP 开放特定业务端口 业务通过 EIP 对外提供服务,为降低公网资产在互联网的暴露面,仅放通特定业务端口。

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  • 核心概念 - 超级链BaaS平台 | 百度智能云文档

    区块链(Blockchain)是比特币的一个重要概念,它本质上是一个去中心化的数据库,同时作为比特币的底层技术,是一串使用密码学方法相关联产生的数据,每一个数据中包含了一批次比特币网络交易的信息,用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。

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  • 千帆+Langchain+VectorDB 建立简单的 RAG 示例 - 向量数据库

    用于存储每个文本的嵌入向量 33 for chunk in all_splits : # 遍历所有分割的文本 34 # 获取文本块的嵌入向量,使用默认模型Embedding-V1 35 resp = emb . embed_query ( chunk . page_content ) 36 embeddings . append ( resp ) # 将嵌入向量添加到列表中 37

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  • VectorDB + ModelBuilder + LangChain 建立 RAG 案例 - 千帆AI应用开发者中心-开始使用qianfan-docs | 百度智能云文档

    Embedding ( ) # 初始化嵌入模型对象 31 32 embeddings = [ ] # 用于存储每个文本的嵌入向量 33 for chunk in all_splits : # 遍历所有分割的文本 34 # 获取文本块的嵌入向量,使用默认模型Embedding-V1 35 resp = emb . do ( texts = [ chunk . page_content ] ) 36

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