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本人是云管理网络的产品维护,目前在云管理网络板块发布多篇运维和操作指导等,现在需要对论坛的帖子进行日常管理等,因此申请该板块版主,便于日常论坛运维,谢谢。
目前有园区项目需要驻场开发。目前我们公司本地与ulab环境搭建了vpn连接,但是离开公司到现场开发的时候就无法使用了。我们公司目前也有自己的vpn,能不能将我们公司的vpn和ulab的vpn做一个打通,实现连接我们公司的vpn就能使用ulab环境。
各位开发者们,MindSpore社区网络模型征集活动开始啦! MindSpore是端边云全场景按需协同的华为自研AI计算框架,为数据科学家和算法工程师提供设计友好、运行高效的开发体验。为推动人工智能软硬件生态繁荣发展,现在面向广大开发者发起MindSpore开源社区模型征集活动
一、使用背景有一些命令的使用上涉及到网络请求,如果运行环境上配置有网络代理,就会因为相关代理问题导致原有请求失败。这时就需要将相关网络代理信息配置到脚本项目中,使相关命令的网络请求带上代理信息,从而请求成功。二、涉及的命令1、OnlineOcrAutoForm, SetOnlineOcrWindow3.3.0
【操作步骤&问题现象】1、在训练的时候输出“[DropoutGenMask] reduce precision from int64 to int32”2、估计是dropout层的问题,请问这个警告出现的原因是什么?如何消除?【截图信息】【日志信息】(可选,上传日志内容或者附件)日志文件如下
图神经网络(GNNs)被广泛用于学习一种强大的图结构数据表示。最近的研究表明,将知识从自监督任务迁移到下游任务可以进一步改善图的表示。然而,自监督任务与下游任务在优化目标和训练数据上存在内在的差距。传统的预训练方法可能对知识迁移不够有效,因为它们不能适应下游任务。为了解决这一问题,
您好,我想确认一下,Atlas 200,除了支持AI退了外,还支持网络通信、视频拉流解码这些应用级的开发部?
【应用场景】 <— | <——> 网络1 <——> |—> AR502H | | 服务器(双网卡); <— | <——>
亿级并发,弹性扩展,承载海量连接 华为云内网络的特点是亿级并发,弹性扩展,承载海量连接。第一个特点是极速,支持亿级并发,百万新建,单实例5Gbps最大宽带,满足大部分的业务场景需要。第二个特点是高可用,另外一个特点是对Https的支持,全站支持Https,支持白名单过滤。这里有两个案例
【问题现象】在数据量比较大、业务压力大的集群备份失败问题【分析过程】登录实例查看DWS备份日志/var/chroot/DWS/manager/backup/log,检查备份失败原因备份日志中打印NameLookUpError,上传备份文件到obs桶时失败确认备份失败过程中用户业务量
本代码主要实现的是利用网络传输图片,用在我的树莓派项目之上。该项目在PC上运行服务端,树莓派上运行客户端,两者连接到同一局域网中,修改代码中的IP地址,就可以实现将树莓派采集到的图像数据实时传输到PC端。先运行服务端代码,然后运行客户端代码即可。树莓派摄像头使用的是普通的USB摄像头
【交换机】网络交换机的作用网络交换机,是一个扩大网络的器材,能为子网络中提供更多的连接端口,以便连接更多的计算机,一般用于LAN-WAN的连接。随着通信业的发展以及国民经济信息化的推进,网络交换机市场稳步上升。它具有性能价格比高、高度灵活、相对简单、易于实现等特点。所以,以太网技术已成为当今最重要的一种局域网组网技术
1. 本地源/网络源配置(1)RHEL系操作系统Ø 本地源配置上传OS镜像到系统下,如/root/目录下并挂载到/mnt目录下。以下以CentOS-7-aarch64-Everything-1810.iso为例:mount CentOS-7-aarch64-Everything
[中国,2020年12月12日] 华为BETTER WORLD SUMMIT 2020(“共赢未来”全球线上峰会)自动驾驶网络FBB专场于12月20日到11日成功举办。本次线上峰会以“加速FBB网络自治,使能敏捷商业”为主题,来自全球的ICT产业领袖及行业精英在会上分享自动驾驶网络的前沿信息及实践成果
在实现MQTT通信时,如何处理跨网络和防火墙的问题?
如图所示,我按照MDC300产品文档完成了MDC直连网络配置的全部流程,如ifconfig显示:192.168.43.71是我无限网卡给上位机Ubuntu提供的IP(由手机开热点给Ubuntu联网),192.168.3.100是我通过网线连接转接盒B2口的IP,登陆B2口192.168.3.6
本文主要介绍我们团队(商汤科技城市计算研发组)发表在CVPR2021上的工作,提出了一种基于时序上下文聚合的动作提名修正网络(TCANet)。现有方法普遍缺乏一种精细且高效的时序依赖建模方式,并且没有对提名的边界信息进行充分的利用,导致生成的边界概率序列具有局部/全局的噪声,从而使得提名的边界质量不佳
开发环境很卡,网络问题需要协助排查
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