content=%s" % content) class ReconnectThread(threading.Thread): def __init__(self, name): threading.Thread.__init__(self) self.name

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} } MqttClient.cs代码示例如下： using System; using System.Threading; using System.Threading.Tasks; using MQTTnet.Client.Connecting; using MQTTnet

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t-client, 执行pip install websocket-client import websocket import threading import time import json def rtts_demo(): url = 'wss://{{end

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topic：要生产消息的Topic名称。 消费消息 SASL认证方式 注意，加粗内容需要替换为实例自有信息。 using System; using System.Threading; using Confluent.Kafka; class Consumer { public static void

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需要重新获取 # -*- coding: utf-8 -*- import logging import time import threading from kubernetes import client, config NAMESPACE = "test-k8s-client-namespace"

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t-client, 执行pip install websocket-client import websocket import threading import time import json def rasr_demo(): url = 'wss://{{endp

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t-client, 执行pip install websocket-client import websocket import threading import time import json def rasr_demo(): url = 'wss://{{endp

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t-client, 执行pip install websocket-client import websocket import threading import time import json def rasr_demo(): url = 'wss://{{endp

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Amqp; using Amqp.Framing; using Amqp.Sasl; using System; using System.Threading; namespace AmqpDemo { class Program { /// <summary>

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self.__qos = qos MqttClient代码如下： import os import ssl import threading import time import traceback import secrets from client_conf import

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System.Net; using System.IO; using System.Net.Http; using System.Threading; using APIGATEWAY_SDK; 生成一个新的Signer， 填入AppKey和AppSecret。 本示例以AK和

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py的具体写法要求可以参考模型推理代码编写说明。 本案例中提供的customize_service.py文件具体内容如下： import logging import threading import numpy as np import tensorflow as tf from PIL import Image

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System.Net; using System.IO; using System.Net.Http; using System.Threading; using APIGATEWAY_SDK; 生成一个新的Signer， 填入AK和SK。 本示例以AK和SK保存在环境变量中为

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您可以在购买x86架构 弹性云服务器 或变更规格时，开启或关闭超线程。 背景知识 x86架构弹性 云服务器 的处理器运用超线程HT（Hyper-Threading）技术，允许在CPU的每个物理内核上公开两个执行上下文，即一个物理内核包含两个虚拟的“逻辑内核”，可以处理不同的软件线程。vCPU（virtual

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能和CPU积分的约束，是成本最低的通用型实例。 该类型弹性云 服务器 默认开启超线程，每个vCPU对应一个底层超线程HT（Hyper-Threading）。 通用入门型实例性能受到基准性能和CPU积分的约束，请在使用前参考T6型弹性云服务器的CPU积分详细了解CPU积分的相关概念和T6实例规格的积分详情。

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达到高性能计算和海量存储的要求，保障渲染效率。 该类型弹性云服务器默认开启超线程，每个vCPU对应一个底层超线程HT（Hyper-Threading）。 在售：H3、Hc2 已停售：H1 停售的规格详情请参见已停售的实例规格。 表1 高性能计算型特点 规格名称 计算 磁盘类型 网络

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101 102 103 # -*- coding: utf-8 -*- import json import os import threading import numpy as np import tensorflow as tf from PIL import Image from

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py的具体写法要求可以参考模型推理代码编写说明。 本案例中提供的customize_service.py文件具体内容如下： import logging import threading import numpy as np import tensorflow as tf from PIL import Image

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提供超大内存，且有很高的计算、存储、网络能力。 该类型弹性云服务器默认开启超线程，每个vCPU对应一个底层超线程HT（Hyper-Threading）。 在售：E7、E6、E3 已停售：Et2、E2、E1 停售的规格详情请参见已停售的实例规格。 表1 超大内存型实例特点 规格名称

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加速服务的云服务器。搭载昇腾系列芯片及软件栈。 该类型弹性云服务器默认开启超线程，每个vCPU对应一个底层超线程HT（Hyper-Threading）。 AI推理加速型系列：搭载自研昇腾310芯片，为AI推理业务加速。 AI加速型实例总览 AI推理加速增强I型Ai1s AI推理加速I型Ai1

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在您创建弹性云服务器时，可以在规格列表中查看弹性云服务器规格配置。 图2 弹性云服务器规格 vCPU 弹性云服务器的处理器运用超线程HT（Hyper-Threading）技术，允许在CPU的每个物理内核上公开两个执行上下文，即一个物理内核包含两个虚拟的“逻辑内核”，可以处理不同的软件线程。vCPU（virtual

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