基于Tomcat快速构建Java Web环境

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    深度学习ubuntu环境配置 更多内容
  • 应用环境配置

    应用环境配置 登录环境配置 用户安全 系统设置 集成连接 开发配置 应用管理 企业配置 全局元素 应用维护 监控管理 父主题: 新版应用开发指导

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  • x86:Ubuntu 16.04/Ubuntu 18.04

    x86:Ubuntu 16.04/Ubuntu 18.04 使用vi编辑器打开“/etc/default/grub”,在GRUB_CM DLI NE_LINUX字段内容的后面添加如下信息: consoleblank=600 console=tty0 console=ttyS0,115200

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  • 配置增强高速网卡(Ubuntu系列)

    配置增强高速网卡(Ubuntu系列) 下面以Ubuntu 16.04 LTS (Xenial Xerus x86_64)操作系统为例,举例介绍 裸金属服务器 增强高速网卡的bond配置方法: Ubuntu系列其他操作系统的配置方法与Ubuntu 16.04 LTS (Xenial Xerus

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  • 环境配置故障

    环境配置故障 Notebook提示磁盘空间已满 Notebook中使用Conda安装Keras 2.3.1报错 父主题: 开发环境(新版Notebook)

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  • 配置构建环境

    配置构建环境 配置构建任务全局运行环境。 分为X86 服务器 与鲲鹏(ARM)服务器,在不同芯片架构上运行的软件,需要选择对应的环境主机。如软件最终在鲲鹏服务器上运行,则选择鲲鹏服务器。 编译构建服务支持使用自定义执行机,支持的自定义执行机类型有LINUX、LINUX_DOCKER、

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  • 配置Python环境

    配置Python环境 前提条件 确保已安装Python3,目前Python SDK仅支持Python3。 确保已安装setuptools、requests、websocket-client。 操作步骤 下载SDK,通过pip-list命令查看安装包。若未安装,则执行以下命令: pip

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  • 服务环境配置

    服务环境配置 账号录入 环境配置 企业项目配置 父主题: 运维接入

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  • 配置Java环境

    配置Java环境 配置环境 在使用 语音交互 SDK时,需要准备的环境请参见表 开发环境。 目前Java SDK不支持在android中使用。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 Windows系统,推荐Windows 7及以上版本。 JDK Java开发环境的基本配置。版本要求:强烈推荐使用1

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  • 登录环境配置

    单击页面左上角的,选择“开发环境管理 > 环境配置”,即可进入新版开发环境环境配置。 图3 进入开发环境环境配置 您也可以在运行环境环境配置中,单击页面右上角运行环境后的,选择“开发环境”,进入新版开发环境环境配置。 图4 从运行环境切换到开发环境环境配置 登录运行环境环境配置 使用注册的账号,开通并登录华为云。

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  • 服务环境配置

    单击“确定”,完成环境配置配置环境会显示在环境配置列表中。 步骤三:启用环境环境配置列表,单击环境所在行“操作”列的“启用”,可以启用该环境。启用后可在部署服务的服务环境列表中看到该环境。 步骤四:企业项目配置 在项目配置区域,单击“新增”。 新增项目配置,具体参数如表3所示。

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  • IAM 身份中心

    CCE云容器引擎是否支持负载均衡? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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  • 配置环境和环境变量

    配置环境环境变量 环境是指API的受限使用范围,API只有在发布到环境后,才能被调用。API可以被发布到不同的自定义环境中,如开发环境、测试环境等。RELEASE是系统默认的发布环境,也是正式发布环境环境变量是指在环境上创建可管理的一种变量,该变量固定在环境上。通过创建环境

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  • 功能介绍

    管理,特别是深度学习的大数据集,让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架,更高效更易用,有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境,可部署为云端在线推理和批量推理,也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力,通过“

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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  • 部署环境配置

    部署环境配置 本章节主要讲述在linux环境下如何安装配置金蝶中间件。 安装应用服务器 确保所登录用户对AAS-V9.0.zip有可读写权限(在终端中用命令 ls -l AAS-V9.0.zip查看),可通过以下命令将AAS-V9.0.zip解压缩到安装目录: 可参考以下命令(具体以实际为准):

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  • 部署环境配置

    部署环境配置 安装前准备 安装JDK1.8或以上版本,具体参照第三章中1.1和2.1步骤 开始安装 使用root用户登录,进入安装包文件所在的路径,先使用命令:chmod +x Install_TW6.1.5.17_Enterprise_Linux.bin,为安装包文件增加可执行权限。

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  • 部署环境配置

    部署环境配置 本章节主要讲述在linux环境下如何安装配置金蝶中间件。 安装应用服务器 确保所登录用户对AAS-V10.0.zip有可读写权限(在终端中用命令 ls -l AAS-V10.0.zip查看),可通过以下命令将AAS-V10.0.zip解压缩到安装目录: 可参考以下命令(具体以实际为准):

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  • 部署环境配置

    部署环境配置 安装前准备 安装JDK1.8或以上版本,具体参照前面章节步骤 开始安装 使用root用户登录,进入安装包文件所在的路径, 执行命令:./java -jar tas-installer-2.8.5.jar -console,安装过程简单,此处省略。 启动和停止 安装

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  • 配置环境变量

    若为Atlas 200 DK开发者板环境,在终端窗口执行如下命令设置环境变量。export DDK_HOME=$HOME/tools/che/ddk/ddk export LD_LIBRARY_PATH=$DDK_HOME/uihost/lib/ export PYTHONPATH=$DDK_HOME/site-packages/te-0

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  • 配置环境变量

    以DDK安装用户ascend登录DDK所在服务器。 设置环境变量。 若为Atlas 200 DK开发者板环境,在终端窗口执行如下命令设置环境变量。 export DDK_HOME=$HOME/tools/che/ddk/ddk export LD_LIBRARY_PATH=$D

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  • 配置CPP环境(Windows)

    配置CPP环境(Windows) 当前Windows 版本 CPP SDK基于visual studio 运行,确保已安装visual studio 2017。 依赖curl、openssl、boost、websocketpp软件,相关安装包已打包至SDK中,使用方法详见SDk的使用说明”。

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