JIRA与GreenHopper lisence

本文档详细介绍了JIRA及GreenHopper商业版许可证的配置信息,包括许可证的有效期、用户数量限制、维护到期日期等关键参数。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

################GreenHopper lisence##############################################
Description=GreenHopper for JIRA 4\: COMMERCIAL
CreationDate= 2009-10-25
ContactName= JIRA
greenhopper.NumberOfUsers=-1
greenhopper.LicenseTypeName=COMMERCIAL
ContactEMail= $Email$
Evaluation=false
greenhopper.LicenseEdition=ENTERPRISE
licenseVersion=2
MaintenanceExpiryDate= 2010-10-24
Organisation=haha
greenhopper.active=true
LicenseID=LID
LicenseExpiryDate= 2010-10-24
PurchaseDate= 2009-10-25
#################JIRA  lisence##################################################
Description=JIRA\: COMMERCIAL
CreationDate= 2011-05-17
ContactName=JIRA
jira.LicenseEdition=ENTERPRISE
ContactEMail=$email$
Evaluation=false
jira.LicenseTypeName=COMMERCIAL
jira.active=true
licenseVersion=2
MaintenanceExpiryDate= 2020-05-16
Organisation=haha
jira.NumberOfUsers=-1
ServerID=#服务器 ID#
LicenseID=LID
LicenseExpiryDate= 2020-05-16
PurchaseDate= 2011-05-17

:红色的标记为有效期 ,黄色的标记为现在安装的时间。$email$ 为邮件地址;#服务器 ID# 安装JIRA时的一个ID值。Organisation、ContactName 可以为任意;
内容概要:本文详细介绍了文生视频大模型及AI人应用方案的设计实现。文章首先阐述了文生视频大模型的技术基础,包括深度生成模型、自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)的深度融合,以及相关技术的发展趋势。接着,文章深入分析了需求,包括用户需求、市场现状和技术需求,明确了高效性、个性化和成本控制等关键点。系统架构设计部分涵盖了数据层、模型层、服务层和应用层的分层架构,确保系统的可扩展性和高效性。在关键技术实现方面,文章详细描述了文本解析理解、视频生成技术、AI人交互技术和实时处理反馈机制。此外,还探讨了数据管理安全、系统测试验证、部署维护等重要环节。最后,文章展示了文生视频大模型在教育、娱乐和商业领域的应用场景,并对其未来的技术改进方向和市场前景进行了展望。 适用人群:具备一定技术背景的研发人员、产品经理、数据科学家以及对AI视频生成技术感兴趣的从业者。 使用场景及目标:①帮助研发人员理解文生视频大模型的技术实现和应用场景;②指导产品经理在实际项目中应用文生视频大模型;③为数据科学家提供技术优化和模型改进的思路;④让从业者了解AI视频生成技术的市场潜力和发展趋势。 阅读建议:本文内容详尽,涉及多个技术细节和应用场景,建议读者结合自身的专业背景和技术需求,重点阅读自己工作相关的章节,并结合实际项目进行实践和验证。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值