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- 为什么写入文件系统的中文字符在客户端显示为乱码？问题描述: 在跨平台的环境中,例如在Linux或Windows客户端向海量文件系统写入中文字符(文件名、内容等),可能会导致在另一个平台的客户端显示为乱码的问题。 问题原因: Windows客户端默认使用GBK字符集进行中文编码码,而Linux客户端默认使用UTF-8字符集进行中文编解码。当数据写入海量文件系统时,会以各自平台对应字符集编码后的内容进行存储。当在另一个平台上读取这些数据时,由于两个平台使用的字符集不兼容,无法正确解码,导致显示的内容变成了乱码。
- 快速部署DeepSeek的最佳实践目前,智能边缘云ECX已经适配DeepSeek-R1系列模型,包括1.5B、7B、8B、14B、32B及70B版本。 接下来将详细介绍如何在ECX上快速部署DeepSeek系列模型并使用Ollama运行。 注意为维护良好的网络环境和公共秩序,禁止任何用户或机构利用天翼云平台从事违法活动、传播不良信息或实施违反社会公序良俗的行为。若发生此类行为,天翼云将依法采取必要措施,停止相关服务功能,并依法追究责任。模型由DeepSeek公司提供,结果仅供参考,天翼云不对模型及模型的任何结果负责。
- 开通实例统一PaaS平台上存在租户、租户管理员(租户拥有者)。租户管理员:使用系统管理员登录到统一PaaS平台,选择管理面板 > 租户管理 > 账号管理,新建账号。租户:使用系统管理员登录到统一PaaS平台,选择管理面板 > 租户管理 > 租户管理,新建租户,设置上面创建的用户为租户拥有者。对应租户对应资源池上已配置了可用的主机,且配置的主机的系统ssh账号有sudo权限。如果使用非物理机模式开通组件,则可以忽略此步骤。
- 天翼云 CT-RDS SQL Server为源的迁移任务源端配置本节为您介绍天翼云 CT-RDS SQL Server为源的迁移任务源端配置。 前提条件 (1)CT-RDS SQL Server数据库的源端版本为2012、2014、2016、2017、2019版本。 (2)CT-RDS SQL Server Web版本,不支持增量数据迁移。 (3)目标端数据库的存储空间必须大于源端数据库所占用的存储空间。
- 产品优势提供专业数据库管理平台,重启、重置密码、参数修改、查看运行日志、恢复数据等一键式功能。提供CPU利用率、IOPS、连接数、磁盘空间等实例信息实时监控及报警,让您随时随地了解实例动态。 高安全性 网络隔离 通过虚拟私有云(Virtual Private Cloud,简称VPC)和网络安全组实现网络隔离。虚拟私有云允许租户通过配置虚拟私有云入站IP范围,来控制连接数据库的IP地址段。关系型数据库实例运行在租户独立的虚拟私有云内,可提升关系型数据库实例的安全性。
- 同城容灾（双活模式）最佳实践提前创建的云资源列表• 虚拟私有云• 弹性云主机• 负载均衡• 弹性公网IP• 对象存储• 数据库 部署容灾业务操作流程 步骤一:创建命名空间在多活容灾服务平台首页,单击【命名空间> 创建命名空间】。在【创建命名空间】页面,根据界面提示配置参数。配置完成后,单击【立即创建】,创建完成后命名空间页面展示出对应项目。步骤二:资源管理在【资源管理>负载均衡ELB】页面,单击【同步天翼云负载均衡】。选择资源所属地域,同步天翼云负载均衡实例。
- 轻量型云主机退订数据盘要求单个云平台账户内唯一,使用同一个ClientToken值,其他请求参数相同时,则代表为同一个请求。
- 利用弹性伸缩为周期性业务降低成本例如学习平台、直播平台等在20:00前后用户业务的访问量处于峰值,而22:00之后的流量会降低回到正常值。 解决方案 可以使用弹性伸缩创建低成本业务集群,根据业务流量的波动周期来自动扩缩容业务集群内的计算资源,减少成本浪费。方案详解如下: 针对日常业务流量,购买包年包月云主机实例,并将其加入弹性伸缩组做以日常监控,为其设置保护状态,避免被移除影响日常计算需求。 为伸缩组创建定时/周期策略来应对周期性的流量波动。
- 使用云点播在电脑网页端不能播放视频，而手机端却可以播放使用云点播在电脑网页端不能播放视频,而手机端却可以播放? 使用云点播在电脑网页端不能播放视频,而手机端却可以播放? 出现这种情况,主要有两种原因: (1)受制于部分编码格式的专利问题(例如H.265/HEVC),浏览器或者操作系统并未默认开启对该编码格式的支持,导致在浏览此类型视频时,可能会出现播放器不支持的情况。目前仅有少数高版本Chrome、Edge浏览器开启了hevc解码能力。因此对于电脑端使用浏览器页面的用户来说,播放H265编码的视频可能会遇到障碍。
- 使用ECI快速部署Tensorflow已开通天翼云弹性文件或对象存储服务,用于存储tensorflow训练结果。背景信息TensorFlow是一个开源的机器学习框架,由Google开发和维护。它提供了一个灵活的编程环境,可以用于构建和训练各种机器学习模型,包括神经网络。TensorFlow使用图形计算的方式来表示计算任务,并通过优化技术来实现高效的计算。它支持多种编程语言,包括Python和C++,并且可以在各种硬件平台上运行,包括CPU、GPU和TPU。
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