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统一身份认证_相关内容
- 名词解释Queue 消息队列,每个消息都会被投入到一个或者多个 Queue 里。 Producer 消息生产者,即投递消息的程序。 Consumer 消息消费者,即接受消息的程序。 Connection TCP 连接,Producer 或 Consumer 与消息队列间的物理 TCP 连接。 Connection将应用与分布式消息服务RabbitMQ连接在一起。Connection会执行认证、IP解析、路由等底层网络任务。
- 单机网桥静态路由入云前提条件注册天翼云账号,并完成实名认证。具体操作,请参见天翼云账号注册流程。您已经在地域A创建了VPC,具体操作,请参见创建虚拟私有云VPC。您已经完成云间高速(标准版)的创建,具体操作,请参见创建云间高速(标准版)实例。您已经将地域A的VPC加载到同一云间高速(标准版)实例中,请参见加载网络实例。操作步骤步骤一:购买智能网关您可以通过天翼云官网自行购买智能网关实例,也可以联系客户经理购买智能网关实例。
- 创建和管理弹性公网IPEIP分配的IPv6地址仅当双栈IP绑定到直通网卡时才有效,绑定到VPC网卡IPv6地址不生效,使用IPv4和IPv6地址产生的流量或带宽计...一带宽实例。 EIP加入到共享带宽后,流量统一计入到共享带宽实例中。 EIP已绑定实例状态下不可删除。 使用IPv6服务,需要地域具备IPv6资源,部分地域暂无IPv6资源,请以实际开通结果为准。 EIP关联裸金属时只能选择内网IP是从VPC分配的裸金属,同一裸金属只允许绑定一个EIP。 购买公网IP 登录ECX控制台。
- AI 应用漏洞检测勾选漏洞前的复选框(支持 “跨页全选”),点击【批量标记】按钮,可对多个漏洞统一设置标记状态,提升管理效率。支持基于实际的漏洞处置结果对漏洞标记为已修复、已缓解、知晓风险、待处理,便于跟踪管理。点击列表操作项【标记】,支持对漏洞标记为已修复、已缓解、知晓风险、待处理,便于跟踪管理。点击【详情】查看漏洞详细信息,包括漏洞基本信息、漏洞风险描述、影响资产范围、修复建议、参考链接、应用信息等点击 “影响设备” 标签,可查看受该漏洞影响的设备数量及具体设备信息(如有展示),评估漏洞影响范围。
- 创建共享型负载均衡器elb-yss0 企业项目 企业项目是一种云资源管理方式,企业项目管理服务提供统一的云资源按项目管理,以及项目内的资源管理、成员管理。 default 描述 可添加负载均衡器相关描述。 - 标签 标签用于标识云资源,可对云资源进行分类和搜索。标签由标签“键”和标签“值”组成,标签键用于标记标签,标签值用于表示具体的标签内容。 键:elb_key1值:elb-01 负载均衡器标签命名规则表 参数 规则 样例 键 不能为空。对于同一负载均衡器键值唯一。
- Elasticsearch不同版本迁移排查清单索引类型 (Type) 兼容性5.x支持一个index 多个type,但7.x强制一个index只允许一个type,若存在多个type,建议拆成多个index,或迁移前合并为统一结构。7.x临时支持include_type_name=true,建议仅用于过渡期。查询与聚合 DSL 调整替换已废弃的filtered查询,使用bool+filter。移除对_type、_all字段的引用。
- 通过SD-WAN实现DeepSeek定向加速访问海外资源前提条件 注册天翼云账号,并完成实名认证。具体操作,请参见天翼云账号注册流程。 您已经创建了云主机用于部署DeepSeek服务,并通过网络配置将其加入到VPC子网中。 操作步骤 本教程的配置流程如下: 步骤一:部署 vCPE 创建并配置云主机:在天翼云控制台创建一台用于部署天翼云 SD-WAN vCPE 的云主机,为其创建和绑定弹性公网 IP(EIP),并通过网络配置将其加入到创建的VPC子网中,请参考创建弹性云主机。
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- ZooKeeper扩容原因:Kafka每个节点都是有状态的,每个节点的主分区都不一样,重启会导致业务受影响。1、修改配置1)前往Manager页面,集群服务-> Kafka集群-> 配置管理-> default配置组-> 配置文件server.properties -> 配置项zookeeper.connect。2)将新的ZK节点,通过vs统一修改3个配置,添加到配置项zookeeper.connect中。2、配置同步1)点击配置同步,推送配置。3、重启服务1)需要重启Kafka所有服务。
- 在科研助手使用LLaMA Factory进行模型LLMs微调概述: LLAMA FACTORY是一个旨在普及LLMs微调的框架。它通过可扩展的模块统一了多种高效微调方法,使得数百种语言模型能够在资源有限的情况下进行高吞吐量的微调。该框架简化了常用的训练方法,如生成式预训练、监督式微调、基于人类反馈的强化学习以及直接偏好优化等。用户可以通过命令行或Web界面,以最小或无需编码的方式自定义和微调他们的语言模型。该演示文档就是基于Web界面进行微调和对话。 准备环境及模型微调: 1.
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