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- 变量使用实例本页介绍天翼云TeleDB数据库存储过程开发的变量使用实例。 变量声明语法name [ CONSTANT ] type [ COLLATE collation_name ] [ NOT NULL ] [ { DEFAULT | := | = } expression ];如果给定DEFAULT子句,它会指定进入该块时分配给该变量的初始值。如果没有给出 DEFAULT子句,则该变量被初始化为SQL空值。CONSTANT选项阻止该变量在初始化之后被赋值,这样它的值在块的持续期内保持不变。
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- 参数数据类型本页介绍天翼云TeleDB数据库存储过程开发的参数数据类型。 数据类型(可以有模式修饰),可以是基本类型,复合类型、域类型、游标、或者可以引用一个现有表类型、字段类型(建立时转换为对应的类型)、还可以是多态类型 anyelement、anyarray,也可以是各种数据类型的数组形式。
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- 使用LAMMPS做分子动力学模拟天翼云弹性高性能计算支持使用LAMMPS做分子动力学模拟,本文为您介绍该应用场景下的操作步骤。 背景信息 LAMMPS全称Large-scale Atomic Molecular Massively Parallel Simulator,是一款经典分子动力学软件,用于模拟液态、固态或气态的粒子集合,广泛应用于材料、物理、化学等模拟场景。 准备工作 ● 已创建弹性高性能计算E-HPC集群。 ● 已创建集群用户。 ● 需要安装的软件:安装Intel OneAPI、准备LAMMPS安装包。
- 术语表账号(Account) :这可以是在云平台上注册的账户,例如在天翼云、华为云等平台上注册的账户。请注意,本文不区分“账号”与“帐号”,二者等义不做特殊区分。
- 搭建IPv4私有网络114.114.114.114,8.8.8.8 子网描述 否 自定义的子网描述文案 点击“下一步”,进入资源详情页面,勾选我已...天翼云虚拟私有云服务协议》。 点击“立即创建”,即可完成VPC和子网的创建。 购买弹性云主机 在控制中心页面,在“计算”页签,点击“弹性云主机”,购买一个弹性云主机实例。详情请参见《弹性云主机用户指南》。 网络:选择已创建的“vpc-01”及已创建的“subnet-01”子网。
- 如何配置Web防护域名规则引擎如果受到漏洞的影响,可以联系天翼云安全专家沟通具体的解决方案,联系方式见服务保障。 如何查看防护数据报表 域名开启防护总开关后,您可以在安全报表中选择一个或者多个域名查看选中的域名匹配域名规则攻击内容。 安全报表分析可以查询连续不间断的一个月数据,报表内提供了多种攻击数据分析,包括:攻击类型分布、攻击IP统计、攻击趋势、攻击地区等多种数据分析图表,可以直观的查看防护效果。您可以根据图表内容来制定安全防护策略,维持域名的安全。
- 步骤一：购买DRDS实例方法一:在天翼云官网首页的顶部菜单栏,选择产品 > 数据库 > 关系型数据库 > 分布式关系型数据库,进入分布式关系型数据库产品页面。然后单击管理控制台 ,进入概览页面。在左侧导航栏,选择DRDS > 实例管理,进入实例列表页面。然后在顶部菜单栏,选择区域和项目。在实例列表上方,单击创建实例 ,进入DRDS实例订购页面。方法二:在天翼云官网首页的顶部菜单栏,选择产品 > 数据库 > 关系型数据库 > 分布式关系型数据库,进入分布式关系型数据库产品页面。然后单击立即开通,进入DRDS实例订购页面。
- 密钥管理（CTIAM）OpenAPI密钥 用于在调用天翼云OpenAPI接口时的身份和校验信息生成。 回调密钥 用于在接收回调事件时的身份和校验信息生成。 原生密钥 前提条件 已开通云点播产品。 至少创建了一个点播实例。 使用云点播原生API/SDK进行开发。 操作步骤 进入云点播控制台,选择左侧导航栏的【开发配置】–【密钥管理】-【原生密钥】。您可以在该页面看到当前原生API的所有密钥清单(如下图所示)。
- 使用OpenSearch、自建Filebeat和Dashboards构建网络拨测功能使用Opensearch、Filebeat和Dashboard实例搭建拨测功能与数据展示大盘,可以实时地、统一地、方便一键查看多个天翼云多可用区之间或地域之间的网络平均时延。这些数据可以为用户在搭建服务时选择更适合的地域或可用区。 应用场景 本文以OpenSearch、Filebeat和Dashboards为例,搭建一个拨测功能及结果数据的展示大盘。
- 基于Dify和OpenSearch快速搭建知识库问答RAG应用开源Dify可以将天翼云云搜索服务的OpenSearch作为向量数据库和全文检索库,通过接入外部模型的方式低代码、低成本、快速地的完成知识库问答的RAG应用。RAG(Retriever-augmented Generation)是一种结合了信息检索和生成的自然语言处理(NLP)技术,特别适用于需要从大量数据中检索信息并生成自然语言文本的场景。它在处理复杂任务时能够提升生成模型的性能,尤其是在模型缺乏足够上下文或知识的情况下。
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