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- 天翼云函数计算一键部署DeepSeek大模型xxx-ollama:Ollama 是一个开源的大型语言模型(LLM)平台,专注于简化大语言模型的本地部署和使用。 5、访问 OpenWebUI 开始对话 待应用和函数部署成功后,回到应用列表页面查看应用;点击应用名称进入详情页,点击“默认环境>环境信息>访问域名”。
- 页面性能优化HTML(HyperText Markup Language)是超文本标记语言。是一种建立网页文件的语言,通过标记式的指令(Tag),将影像、声音、图片、文字动画、影视等内容显示出来。事实上,每一个HTML文档都是一种静态的网页文件,这个文件里面包含了HTML指令代码,这些指令代码并不是一种程序语言,只是一种排版网页中资料显示位置的标记结构语言。以盖房子类比,必须定义这个房子有多长、多宽,每一块面积如何规划,例如哪里是卫生间、哪里是饭厅、哪里是卧室。将这些定义好,网页也就有了最基本的样子。
- 连接文档数据库的方法使用 mongo driver 连接 文档数据库服务实例支持多种编程语言的 driver,用户可以根据自己使用的编程语言,下载对应的 driver 进行开发。 本文以 Python 语言为例,说明如何连接文档数据库服务。 首先在机器上安装 pymongo 库,然后再 python 代码中使用 pymongo 库连接实例,并执行 isMaster 命令。示例如下: #!
- TeleDB内核架构说明在接口上,TeleDB 支持 JDBC、ODBC、shell、C、Python、PHP、.NET 等大多数语言的 API。
- 什么是开发者平台-边缘函数核心功能 我们提供了易上手的开发者工具,丰富的编程语言生态,符合W3C标准的Service Worker API、Streams API、Web Crypto,以及可读可写、全球同步的边缘存储。 从而帮助企业网站在边缘节点上完成自定义鉴权、访问控制、内容改写、内容生成以及AB测试。 对比传统CDN处理流程,开发者平台在边缘节点直接处理客户的动态请求,大大减少了CDN回源的次数,分担了中心源站的计算和存储压力。
- Llama2-Chinese-13B-Chat由于Llama2模型在原始状态下对中文的支持相对较弱,开发者特别采用了一套中文指令集来进行微调,以增强其处理中文对话的能力。目前,这个中文微调参数模型提供了7B和13B两种不同规模的参数大小版本。使用场景基于中文指令数据集对Llama2-Chat模型进行了微调,使得Llama2-Chinese-13B-Chat具备更强的中文对话能力。评测效果从通用知识、语言理解、创作能力、逻辑推理等不同方面提问大模型,均取得不错的效果。
- Qwen-VL-Chat模型简介Qwen-VL-Chat模型是在阿里云研发的大规模视觉语言模型 Qwen-VL系列的基础上,使用对齐机制打造的视觉AI助手,该模型有更优秀的中文指令跟随,支持更灵活的交互方式,包括多图、多轮问答、创作等能力。使用场景Qwen-VL-Chat是通用多模态大规模语言模型,可以完成多种视觉语言任务,被应用于视觉问答,文字理解,图表数学推理,多图理解和Grounding(根据指令标注图片中指定区域的包围框)等多方面。
- Chinese-Alpaca-2-13B此外,该模型支持处理长达4K的文本上下文,并且可以通过先进的NTK或其他技术手段进一步扩展到处理超过18K的文本上下文。使用场景Chinese-Alpaca-2-13B特别针对中文问答和对话任务进行了深度优化,旨在更好地适应中文使用者的语言习惯、偏好及需求。因此,它广泛适用于多种指令理解应用场景,包括但不限于:问答系统、写作辅助、聊天机器人、交互式应用。
- SDK概述本文介绍了分布式消息服务RabbitMQ提供的SDK语言版本。 SDK列表 下表提供了分布式消息服务RabbitMQ支持的SDK列表。 编程语言 参考文档 Java 开发指南-Java Python 开发指南-Python
- SDK参考各语言SDK下载及使用支持语言SDK附件Javapg-java-sdk.zip(v1.0.0)Gopg-go-sdk.zip(v1.0.0)
- 服务流程与实施分工说明保障阶段严格遵循重保服务方案中的相关规范,开展核心保障时段的一系列工作,包括但不限于:业务巡检、数据报送、全程值守等常规服务事项;对核心业务...处理;做好保障过程中关键事项的记录,核心保障时长跨多个自然日时,需输出每日重保小结。复盘阶段输出重保总结报告及整场重保过程中涉及的所有过程材料,供客户留档;组织或参与项目的重保总结汇报。
- SDK参考各语言SDK下载及使用支持语言SDK附件Javasqlserver-java-sdk.zip(v1.0.0)Gosqlserver-go-sdk.zip(v1.0.0)
- Qwen-VL-Chat模型简介 Qwen-VL-Chat模型是在阿里云研发的大规模视觉语言模型 Qwen-VL系列的基础上,使用对齐机制打造的视觉AI助手,该模型有更优秀的中文指令跟随,支持更灵活的交互方式,包括多图、多轮问答、创作等能力。 使用场景 Qwen-VL-Chat是通用多模态大规模语言模型,可以完成多种视觉语言任务,被应用于视觉问答,文字理解,图表数学推理,多图理解和Grounding(根据指令标注图片中指定区域的包围框)等多方面。
- SDK概述本文介绍了分布式消息服务Kafka版提供的SDK语言版本。 SDK列表 下表提供了分布式消息服务Kafka版支持的SDK列表。 编程语言 参考文档 Java 开发指南-Java Python 开发指南-Python Go 开发指南-Go
- 云数据库ClickHouse安全白皮书云数据库ClickHouse支持标准SQL查询语言,并提供了各种强大的功能和灵活的数据处理选项,使用户能够快速分析大规模数据集。无论是在数据仓库、日志分析、实时报表还是大数据分析等领域,云数据库ClickHouse都是一个强大而可靠的选择。 为了保障操作安全、数据安全及服务运行安全,支撑客户安全有序开展业务活动,天翼云禁止运维人员删除资源时同时删除实例和备份数据,禁止运维人员未经客户书面授权,接入客户数据库实例,禁止运维人员对客户数据进行处理和转移。
- 与Kafka、RocketMQ的差异跨语言支持 支持多语言的客户端 采用Scala和Java编写,支持多种语言的客户端。 采用Erlang编写,支持多种语言的客户端。 流量控制 待规划 支持client和user级别,通过主动设置可将流控作用于生产者或消费者。 RabbitMQ的流控基于Credit-Based算法,是内部被动触发的保护机制,作用于生产者层面。 消息顺序性 单队列(queue)内有序 支持单分区(partition)级别的顺序性。 不支持。
- 与RabbitMQ、RocketMQ的差异跨语言支持 支持多语言的客户端 采用Scala和Java编写,支持多种语言的客户端。 采用Erlang编写,支持多种语言的客户端。 流量控制 待规划 支持client和user级别,通过主动设置可将流控作用于生产者或消费者。 RabbitMQ的流控基于Credit-Based算法,是内部被动触发的保护机制,作用于生产者层面。 消息顺序性 单队列(queue)内有序 支持单分区(partition)级别的顺序性。 不支持。
- 与Kafka、RabbitMQ专享版的差异跨语言支持支持多语言的客户端采用Scala和Java编写,支持多种语言的客户端。采用Erlang编写,支持多种语言的客户端。流量控制待规划支持client和user级别,通过主动设置可将流控作用于生产者或消费者。RabbitMQ的流控基于Credit-Based算法,是内部被动触发的保护机制,作用于生产者层面。消息顺序性单队列(queue)内有序支持单分区(partition)级别的顺序性。不支持。需要单线程发送、单线程消费并且不采用延迟队列、优先级队列等一些高级功能整体配合,才能实现消息有序。
- 登录提示“您的账户已经被锁定，请自助解锁或联系管理员”如何处理？此小节介绍用户登录提示“您的账户已经被锁定,请自助解锁或联系管理员”问题如何处理。 账号密码被锁定主要有以下几种情况: 忘记密码,连续输错N次密码后账号自动锁定。 账号、密码超过有效期,自动锁定。 账号空闲超过阈值未登录系统。 管理员主动锁定。 忘记密码 在云堡垒机实例登录页面点击忘记密码,通过注册邮箱重置密码,解锁账号。 注意 忘记密码自助解锁功能,需要用户在注册时有绑定邮箱地址,若未绑定邮箱地址,只能联系管理员解锁。 操作步骤 进入云堡垒机登录页,点击忘记密码。
- 连接方式介绍程序代码连接 介绍使用通过Go语言连接实例、通过Java语言连接实例、通过Python语言连接实例连接GeminiDB Influx实例的方法和示例。 -
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