企业微信私有部署:实现高效沟通与信息安全

随着移动互联网的快速发展,企业微信作为一种高效、便捷的通讯工具,已经成为了众多企业的首选。然而,对于一些对信息安全有特殊要求的大型企业而言,使用公有版企业微信并不能满足其安全需求。因此,企业微信私有部署应运而生,它不仅提供了与公有版企业微信相同的功能,还具有更高的安全性和隐私保护。 一、什么是企业微信私有部署 企业微信私有部署是指将企业微信的所有服务器、数据以及相关资源均部署在企业内部,保证企业的信息...

广东部署2024年工作 高起点新建深圳理工大学大湾区大学

广东省教育工作会议部署2024年工作讯 记者孙唯报道:2月29日,2024年全省教育工作会议暨基础教育高质量发展推进会在深圳召开。会议聚焦落实省委“1310”具体部署和全省高质量发展大会部署要求,总结全省教育2023年主要工作成绩,部署2024年工作。会议指出,2023年,全省新增基础教育公办学位61万个,平稳完成义务教育招生365万人,创近年新高;28所高校的220个学科入围ESI全球排名前1%、2...

AI语音系统电销机器人系统搭建|AI智能|电话机器人源码|《各版本机器人部署

AI智能电话机器人市场越来越火,市场竞争越​‌‌来越激烈,成本越来越高,你需要一套独立的电销机器人系统,电销机器人系统源码独立部署了,你只需一次性买断,将系统部署在你的服务器上,自己做品牌,可以创建OEM贴牌可以开代理账号,重要的是不限开线数量,一次投入,快速实现招商盈利。 一次性部署,账号自行创建,拿个代理的钱就可以自己弄个品牌,电销市场那么大,中小企业招人难,AI人工智能技术用在电销行业是刚需。 ...

Gitlab: 私有化部署

目录 1. 说明 2. 资源要求 3. 安装  4. 配置实践 4.1 服务器 4.2 人员与项目 4.2 部署准备 4.2.1 访问变量及用户账号设置 4.2.2 Runner设置 4.2.3 要点 5. 应用项目 CI/CD 6. 参考 1. 说明     gitlab是一个强大且免费的代码管理/部署工具,能统一集成代码仓库,CI/CD的工作。开始时我以为只能在官网上使用,后来才知道能私有化部署,...

google最新大语言模型gemma本地化部署

Gemma是google推出的新一代大语言模型,构建目标是本地化、开源、高性能。      与同类大语言模型对比,它不仅对硬件的依赖更小,性能却更高。关键是完全开源,使得对模型在具有行业特性的场景中,有了高度定制的能力。      Gemma模型当下有四个版本,Gemma 7b, 2b, 2b-it, 7b-it 。通俗来说,2b及精简小巧,覆盖了现代流行的语言,对硬件依赖小。7b是常规型的,要有的基...

在两台CentOS 7服务器上部署MinIO集群。

环境说明: 2台Centos7服务器 IP地址分别为172.16.1.9和172.16.1.10 1. 创建minio用户和目录 在两台服务器上执行以下命令: sudo useradd -m -d /app/minio minio sudo mkdir -p /app/minioData sudo mkdir -p /app/minio/logssudo chown -R minio:minio ...

Prometheus+Grafana 部署

常见应用程序的仪表板,官网(很多,不断优化、迭代中)。 比如:主机基础监控(cpu,内存,磁盘,网络),导入仪表板模板:仪表板 ID 或 下载 JSON。 至此,Prometheus+Grafana 部署成功。   ...

AI智能语音机器人开源源码系统二次开发各版本部署

产品性能:现在市场上的电话机器人最核心的功能就除了​‌‌有智能电话机器人话术配置,一键导入数据资料,根据时间设置进行外呼。还可以对筛选出意向客户进行按意向度分类。并进入CRM客户管理系统,这是市场是最常见的也是最基本的电话机器人功能。另外我们可以给线下销售无限制的开通人工坐席。意向客户可以分配到制定的人工坐席,进行电话跟进,随时批注跟进记录。再其次就是一键外呼系统,人工坐席就不用再手动拨打电话了,可以...

AI智能电销机器人效果怎么样?呼叫部署

我们的生活早已变得无处不智能,从智能手机到无人车、虚拟VR到智能家居,你迎接的每一个清晨、享受的每一个夜晚,可能都离不开智能设备的服务。 工作中,智能化产业也正在影响着企业,电销机器人正在帮助各大企业获得更高的收益,它们可以模仿人声、实现自主学习,只要企业将客户的信息输入到电销机器人中,它们就会根据话术设置进行精准回复。 电销机器人效果怎么样? 电话营销作为企业营销发展最快也很传统的一种营销方式,也充...

PyTorch训练,TensorRT部署的简要步骤(采用ONNX中转的方式)

1. 简述 使用PyTorch执行训练,使用TensorRT进行部署有很多种方法,比较常用的是基于INetworkDefinition进行每一层的自定义,这样一来,会反向促使研究者能够对真个网络的细节有更深的理解。 另一种相对简便的方式就是通过ONNX中间转换的形式。本文主要针对该途径进行简单的脉络阐述。 2. 导出ONNX 如果使用的是PyTorch训练框架,可采用其自带的ONNX导出API。 to...
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