WEB数据库管理平台kb-dms:数据源配置【五】

最新推荐文章于 2025-04-27 16:53:20 发布
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分类专栏： # WEB数据库管理平台 文章标签： kb-dms web数据库管理平台 mysql web数据库 数据库
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本文详细介绍了数据源配置的各项参数，包括名称、类型、所属团队、负责人、激活状态、连接地址、端口、用户名、密码及描述，适用于mysql和sqlserver类型的数据库。

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

数据源配置

数据源就是数据库的IP地址及账号信息，kb-dms平台会自动获取该IP下所有的数据库列表信息。

  • 名称
    数据源的一个名称，用于方便标记和区分数据源。
  • 类型
    类型分为mysql/sqlserver
  • 所属团队
    数据源所属的团队，方便用户按团队查询数据源和数据库。
  • 负责人
    数据源的负责可以对数据源信息进行编辑。
  • 激活
    激活后数据源可见，取消激活数据源将在前端不可见，用户无法查询
  • 连接地址
    数据库IP地址
  • 端口
    数据库端口号
  • 用户名
    数据库的账号
  • 密码
    数据库的密码
  • 描述
    描述数据源的信息

数据源配置示例：
在这里插入图片描述

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jetson nano tensorrt yolo
09-05
TensorRT是NVIDIA推出的一个用于高性能深度学习推理的优化器和运行时库。而YOLO（You Only Look Once）则是一种非常流行的目标检测算法。如果你想在Jetson Nano上使用TensorRT和YOLO，你可以按照以下步骤进行： 1. 首先，确保你已经安装了Jetson Nano Developer Kit的软件环境。你可以参考NVIDIA官方的文档来获取Jetson Nano的入门指南。 2. 接下来，你需要安装PyTorch for Jetson。你可以在NVIDIA开发者论坛上找到关于PyTorch for Jetson的相关信息。根据论坛上的说明，你可以下载并安装适用于Jetson Nano的PyTorch版本。 3. 由于Jetson Nano的架构是aarch64，与Windows和Linux不同，因此不能直接安装Anaconda。但你可以安装一个替代品，如archiconda，来管理和使用Python环境。 4. 一旦你完成了Python环境的设置，你就可以开始使用TensorRT和YOLO了。你可以使用TensorRT API来优化和部署YOLO模型。具体的实现方法可以参考NVIDIA的官方文档和示例代码。 总结一下，要在Jetson Nano上使用TensorRT和YOLO算法，你需要先安装Jetson Nano软件环境，然后安装PyTorch for Jetson，并使用替代品archiconda来管理Python环境。最后，你可以使用TensorRT API来优化和部署YOLO模型。希望这些信息对你有帮助！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Jetson nano部署Yolov5目标检测 + Tensor RT加速（超级详细版）](https://blog.youkuaiyun.com/qq_67381784/article/details/130638235)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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