t6 修改文件服务器地址,用友t6软件怎么改服务器地址

最新推荐文章于 2025-04-05 22:22:50 发布
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文章标签： t6 修改文件服务器地址
本文档详细介绍了华为云上弹性云服务器(ECS)的创建、配置及功能，包括如何设置服务器地址、使用智能边缘平台增强视频分析能力、搭建Magento电子商务系统以及在昇腾平台上开发深度学习应用。同时，还涵盖了OBS域名、边缘节点纳管、ExaGear环境下的软件编译以及华为云服务的基本概念和术语。

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用友t6软件怎么改服务器地址 内容精选

换一换

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如果IP经过NAT/WAF，则只能获取到NAT/WAF转化后的IP地址，无法获取到NAT/WAF前的IP地址。如果客户端为容器，只能获取到容器所在主机的IP地址，无法获取容器的IP。四层监听器(TCP/UDP)开启“获取客户端IP”功能之后，不支持同一台服务器既作为后端服务器又作为客户端的场景。此时您可以通过配置TOA插件获取源IP。独享

您可以在几分钟之内快速获得基于公有云平台的弹性云服务器设施，并且这些设施是弹性的，可以根据需求伸缩。该任务指导用户如何创建支持IB网卡的弹性云服务器，包括管理控制台方式和基于HTTPS请求的API(Application programming interface)方式。H2型、HI3型弹性云服务器使用带宽100Gb/s的IB网卡，更多关

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通常园区视频功能主要集中在存储和查看，视频分析和态势感知能力较弱。通过使用智能边缘平台与视频分析服务，提升视频分析和感知能力，实现智慧园区人脸识别检测功能。本实践需要使用到视频分析服务的边缘人脸提取功能，使用前您需要确认该功能是否在您使用的区域已经上线。本实践以北京一区域举例说明。在开始使用之前，需要先完成相应的环境准备工作。请参考摄像头

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IEF对上架的硬件的要求如表1所示。提交硬件给IEM进行测试。当前支持邮寄测试与远程测试两种方案。邮寄测试：需要您提前按IEF硬件接入条件准备好测试机器，与IEM接口人联系，邮寄至指定地址，待IEM测试完毕后连同测试报告一起回寄给您。远程测试：如因机器邮寄不便或其他原因，建议您选择远程测试的方式来进行。将机器准备好后，与IEM接口人进行时

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请先下载Robox源码：https://github.com/kunpengcompute/robox/tree/masterExaGear转码补丁获取路径如下：https://github.com/kunpengcompute/robox/tree/master/Exagear物理机内核源码下载地址：https://launchpad.

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华为云术语，为用户提供华为云基本概念说明，帮助您快速上手使用华为云服务。

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边缘节点纳管失败。边缘节点纳管失败的原因众多，大部分是因为边缘节点不满足纳管要求或网络不通导致的，请根据如下原因排查。您可以使用edgectl检查边缘节点是否满足纳管要求，检查/opt/edge-installer目录下是否存在edgectl文件。如果存在，则无需下载。如果不存在，请登录IEF控制台，在总览页面右侧的“边缘运维工具”中下载

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如何在部署了ExaGear的环境下，通过交叉编译的方式，从源码构建出Arm64版本的strace？用户可以使用工具链编译strace V4.25源码及对应patch得到ARM64 strace可执行程序。编译步骤如下。按照表1和表2所列要求准备编译环境。ARM官网编译工具链页面https://developer.arm.com/tools

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在介绍OBS域名之前，您需要先了解两个概念：终端节点(Endpoint)：OBS为每个区域提供一个终端节点，终端节点可以理解为OBS在不同区域的区域域名，用于处理各自区域的访问请求。各区域的终端节点详情请参见地区和终端节点。访问域名：OBS会为每一个桶分配默认的访问域名。访问域名是桶在互联网中的域名地址，可应用于直接通过域名访问桶的场景，

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可以通过如下两种方式进入模型转换界面。在菜单栏选择Ascend > Model Converter。在菜单栏选择View > Appearance > Toolbar，菜单栏下方会出现一行工具栏，选择。转换详情请参见转换步骤。在菜单栏选择Ascend > Model Converter。在菜单栏选择View > Appearance >

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所有接口服务器端都会对客户端的请求数据做鉴权签名验证，鉴权流程如下:调用者生成Authorization的生成规则内容如下：CcfsParameters该参数类为CCFS二次开发demo中的参数汇总，在接下来的描述、调用中，会直接取该类中的参数。使用者只需统一修改该参数类，即可完成相应的鉴权配置。以下是demo中基本的参数样例，调用者可根

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本地模型：如需使用本地模型（如HuggingFace），替换OpenAiChatModel为LocalChatModel。API成本控制：设置合理的maxTokens限制，避免长文本高费用。敏感信息：切勿将API密钥提交到代码仓库，使用环境变量或配置中心。速率限制：处理OpenAI的速率限制错误（429），添加重试逻辑。// 2. 创建Embedding模型和检索器。// 5. 使用检索结果增强AI回答。
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手把手教学：SpringBoot整合LangChain4j实现知识库RAG检索
最新发布
独孤求梦
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检索增强生成（Retrieval-augmented Generation）‌1. 基础大模型的局限性‌‌知识时效性差‌：依赖公开数据训练，存在周期性更新延迟，难以覆盖快速变化领域（如科技、金融）的新概念或实时信息。‌业务适配不足‌：无法直接访问企业内部分散的非结构化数据（如文本、Word、HTML、数据库等），导致对特定业务场景的理解受限。‌2. 传统方案（函数调用/系统消息）的瓶颈‌‌信息承载有限‌：仅能处理少量简单查询，无法支持大规模业务知识的整合与调用。‌3. RAG的核心价值‌‌。
手把手教学：SpringBoot+LangChain4j实战全攻略
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1、基于系统提示词AI对话 2、流式输出 3、会话记忆 4、对话隔离 5、Function Calling（函数调用） 6、联网搜索 7、多模态 - 图生文 8、多模态 - 文生图
在 Spring Boot 项目中集成 LangChain4j 进行 AI 能力扩展
小张学AI的博客
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import dev@Tool("查询指定城市的天气信息") public String getWeather(String city) {// 这里可以调用真实的天气 API，示例中返回假数据 return "当前" + city + "的天气是晴，气温 25°C。} }@Tool("查询指定城市的天气信息") public String getWeather(String city) {
如何在Spring Boot项目中集成LangChain4J开源开发框架
giser@2011的博客
03-21 1180
LangChain4j提供与许多LLM提供商的集成。每个集成都有自己的maven依赖关系。LangChain4j也为每个不同的LLM提供商提供对应的Spring Boot启动器，用户根据自己的实际情况选择对应的LLM提供商进行集成。
Java-SpringBoot集成Langchain4j文本嵌入模型实现向量相似度查询
张金龙.
05-26 2607
TableName、@TableId以及@TableField集成MyBatis-plus根据自己ORM框架修改。运行pgvector容器 根据需要进行容器目录挂载。进入docker容器并创建vector字段类型。
LangChain4j（2）：整合SpringBoot
u013938578的博客
03-31 781
但是如果要我们每次把之前的记录自己去维护，未免太麻烦，所以提供了ChatMemory但是他这个ChatMemory没有SpringAi好用、易用、十分麻烦！查看加载的依赖中的langchain4j-community-dashscope-spring-boot-starter的Autoconfig文件。之前的依赖不变，但是因为langchain4j不是spring家族，所以我们在wen应用中需要引入webflux。可以看到使用时需要的配置条件，需要配置apikey。告诉模型你的名字，后访问。
SpringBoot集成AI，接入大模型框架，LangChain4j
zhiuyanhuang的博客
07-04 5927
官网介绍到LangChain的目标是简化LLM与Java应用程序的集成。统一的API：每一个LLM提供商（如Open AI 或Google vetex AI）和向量存储（如Pinecone或Milvus）使用专有的API。LangChain4j提供了一个统一的API，以避免需要为每个API学习和实现特定的API。要尝试不同的LLM或嵌入存储，可以轻松地在它们之间切换，而无需重写代码，目前支持15个流行的LLM提供商和15个嵌入商店。功能全面的工具箱：LLM的应用程序，确定了常见的抽象、模式和技术。
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1.SpringBoot整合Servlet 1.1 第一种方式 1.添加自定义的Servlet @WebServlet(name = "FirstServlet", urlPatterns = "/first") public class FirstServlet extends HttpServlet { @Override protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse resp) throws Servl
SpringBoot集成AI：接入大模型框架 LangChain4j 详细教程
小蜗牛的珍贵百宝箱
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是一款专为 Java 开发者设计的框架，帮助开发者轻松接入各类大模型并进行自然语言处理。它封装了大模型的调用接口，能够与不同的语言模型进行集成。通过使用 LangChain4j，开发者可以快速构建复杂的自然语言应用，减少了很多底层集成的复杂性。本文详细介绍了如何使用SpringBoot集成并接入大模型，通过简单的几行代码，我们便可以构建强大的 AI 应用。通过合理利用 LangChain4j 的封装功能，可以在 Java 环境中快速搭建自然语言处理系统，提升应用智能化水平。
langchain4j+springboot
03-08
### 如何在Spring Boot项目中集成LangChain4J #### 配置依赖项 为了使Spring Boot应用程序能够使用LangChain4J库，首先需要更新`pom.xml`文件来引入必要的依赖关系。考虑到当前基于Spring Boot 2.X和JDK 8的环境设置[^1]，可以在项目的构建配置文件中加入如下Maven依赖： ```xml <dependency> <groupId>com.langchain4j</groupId> <artifactId>langchain4j-core</artifactId> <version>${langchain4j.version}</version> </dependency> ``` 这里`${langchain4j.version}`应替换为实际使用的LangChain4J版本号。 #### 初始化组件和服务 一旦添加了所需的依赖包，在应用启动时就可以通过创建相应的Bean实例来进行初始化操作。这通常是在某个配置类里完成的，比如下面的例子展示了如何定义一个简单的服务bean用于处理链上数据交互： ```java import com.langchain4j.client.LangChainClient; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; @Configuration public class LangChainConfig { @Bean public LangChainClient langChainClient() { return new LangChainClient(/* 可选参数 */); } } ``` 上述代码片段假设存在名为`LangChainClient`的客户端接口或实现类，它负责与区块链网络通信并提供相应功能支持。 #### 使用自动装配简化开发流程 如果希望进一步减少样板代码量，则可以考虑利用Spring框架提供的@Autowired特性来自动生成所需对象实例。例如，在控制器或其他业务逻辑层可以直接注入之前声明过的`LangChainClient` bean而无需手动new出来: ```java @RestController @RequestMapping("/api/langchain") public class LangChainController { private final LangChainClient client; @Autowired public LangChainController(LangChainClient client) { this.client = client; } // 定义API端点... } ``` 这样做的好处是可以让开发者专注于编写核心业务逻辑而不是担心底层资源管理问题。 #### 处理多入口点的情况 对于那些可能拥有多个带有`main()`函数的应用程序来说——无论是因为它们各自携带了`@SpringBootApplication`注解还是仅仅作为普通的Java程序运行——需要注意的是，默认情况下只有第一个被发现的此类方法会被视为应用程序的主要入口。为了避免潜在冲突，建议指定特定的目标类作为主类，可以通过调整maven插件配置中的属性来达成此目的[^2]: ```xml <build> ... <plugins> <plugin> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId> <configuration> <mainClass>com.example.MyApplicationWithMainMethod</mainClass> </configuration> </plugin> </plugins> ... </build> ``` 这样做能确保即使在同一工程中有其他候选者也不会干扰到预期的行为表现。
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