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上下文API
257
2022-09-06
《Apache Linkis v1.2.0 中文文档》
上下文API 通过ID清除所以上下文 通过时间清除所以上下文 获取上下文内容 删除所有value 通过value前缀删除所有值 通过key前缀和上下文类型删除所有值 删除value 重置value 搜索上下文内容 设置value 设置key 上下文API ContextRestfulApi 类 通过ID清除所以上下文 接口地...
3节点高可用集群
993
2018-08-04
《Seafile 服务器手册》
基本的 Seafile 高可用集群 架构 部署实现 在 Node1 Node2 Node3 上安装 MariaDB 并配置Galera 集群 在 Node1 Node2 上安装 Seafile 配置后端存储 在另一端口上运行 Seahub default localhost:8000 Nginx 下配置 Seahub Keepalived 高...
4.4 Clear
325
2020-05-29
《JFinal v4.9 开发手册》
4.4 Clear 4.4 Clear 拦截器从上到下依次分为Global、Routes、Class、Method四个层次,Clear用于清除自身所处层次以上层 的拦截器。 Clear声明在Method层时将针对Global、Routes、Class进行清除。Clear声明在Class层时将针对Global、Routes 进行清除。Clear注...
配置Guest NUMA
1447
2020-04-13
《openEuler 1.0 BASE 使用指南》
配置Guest NUMA 操作步骤 配置Guest NUMA 虚拟机中运行的很多业务软件都针对NUMA架构进行了性能优化,尤其是对于大规格虚拟机,这种优化的作用更明显。openEuler提供了Guest NUMA特性,在虚拟机内部呈现出NUMA拓扑结构。用户可以通过识别这个结构,对业务软件的性能进行优化,从而保证业务更好的运行。 配置Gue...
4.4 Clear
521
2019-08-06
《JFinal v4.3 开发手册》
4.4 Clear 4.4 Clear 拦截器从上到下依次分为Global、Routes、Class、Method四个层次,Clear用于清除自身所处层次以上层 的拦截器。 Clear声明在Method层时将针对Global、Routes、Class进行清除。Clear声明在Class层时将针对Global、Routes 进行清除。Clear注解携...
上传设计稿到语雀
3243
2019-03-11
《语雀使用文档》
上传设计稿到语雀 为什么要将设计稿上传至语雀? Kitchen 语雀授权 上传设计稿 语雀画板端查看设计稿 语雀画板协同 更多介绍 上传设计稿到语雀 为什么要将设计稿上传至语雀? 语雀画板知识库是语雀推出的第二种类型知识库,主要为设计师群体提供设计稿服务。通过Kitchen,快速将设计稿以及附属信息上传到语雀,可与团队成员分享你的设计...
setUserStorage
1411
2018-10-21
《微信小游戏开发API官方文档(201810)》
setUserStorage 请求地址 参数 string access_token string openid string signature string sig_method Object kv_list 返回值 Object 示例代码 托管数据的限制 setUserStorage 上报用户数据后台接口。小游戏可以通过本...
编辑项目配额
39
2024-10-13
《KubeSphere v4.1 中文文档》
编辑项目配额 前提条件 操作步骤 编辑项目配额 本节介绍如何编辑项目配额。 项目配额包括以下设置: 资源预留:容器的资源预留是系统为单个容器预留的资源,项目资源预留是项目中所有容器资源预留总和的最大值。KubeSphere 平台目前支持为项目设置 CPU 预留和内存预留。 资源上限:容器的资源上限是单个容器可使用资源的上限,项目资源上限是...
22. Eclipse 的 Java Web 项目环境搭建
1481
2018-01-28
《IntelliJ IDEA 简体中文专题教程》
Eclipse 的 Java Web 项目环境搭建 Eclipse 项目结构 Eclipse 项目配置 Tomcat 配置 Tomcat 启动 Tomcat 停止 输出 war 压缩包 Eclipse 的 Java Web 项目环境搭建 Eclipse 项目结构 如上图 Gif 演示,在 Eclipse 下,一般中小项目的项目...
常见的分布式并行策略
1407
2021-10-31
《OneFlow v0.5 深度学习框架文档》
常见的分布式并行策略 为什么分布式训练越来越流行 常见的并行策略 数据并行 模型并行 流水并行 混合并行 常见的分布式并行策略 为什么分布式训练越来越流行 近年来,深度学习被广泛应用到各个领域,包括计算机视觉、语言理解、语音识别、广告推荐等。在这些不同的领域中,一个共同的特点就是模型规模越来越大,比如 GPT-3 模型的参数量达到1750...
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