XGBoost 1.3.1 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
XGBoost 1.3.1 XGBoost XGBoost框架下，自定义作业支持发布保存模型为 pickle 和 joblib 格式，并且在发布至模型仓库时需要选择相应的模型文件。使用下面代码进行模型训练时，训练程序可以自行加载数据，训练数据选择空文件夹即可。
产品架构 - 云原生数据库 GaiaDB_关系型数据库_MySQL上云_数据库-帮助文档
数据多副本，数据零丢失 数据库存储节点的数据采用多副本形式，确保数据的可靠性。
Pytorch 1.7.1代码规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
Pytorch 1.7.1代码规范 Pytorch 1.7.1代码规范 基于Pytorch 1.7.1框架的MNIST图像分类，训练数据集pytorch_train_data.zip点击 这里 下载。 如下所示是其超参搜索任务中一个超参数组合的训练代码，代码会通过argparse模块接受在平台中填写的信息，请保持一致。
从互联网到云计算再到 AI 原生，百度智能云数据库的演进 | 百度智能云
关系型数据库出现，硬件也变成了小型机，这也奠定了数据库发展的方向。主要应用在金融，交通等关键行业。这时的代表数据库是 Oracle 和 DB2 等。 第三阶段是上世纪九十年代。PC 机已经得到了普及，数据库除了关系型数据库，也有了 PC 单机数据库。为解决企业 BI 应用诉求，数仓开始出现。数据库的应用也更多样化起来，进一步应用到企业 BI、个人办公、娱乐等场景。 第四阶段是本世纪的前十年。
百度智能云千帆大模型平台_公有云 V1.4.4版本更新 千帆社区
最新版模型在信息处理、代码能力、知识问答、多轮会话等均有提升。
Embedding-V1 - ModelBuilder
访问凭证access_token鉴权 基于安全认证AK/SK进行签名计算鉴权 请求结构 以访问凭证access_token鉴权方式为例，说明调用API请求结构，示例如下。 Bash POST /rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/embeddings/embedding-v1?
高性能和多级高可用，云原生数据库 GaiaDB 架构设计解析 - 云原生数据库 GaiaDB_关系型数据库_MySQL上云_数据库-帮助文档
高性能和多级高可用，云原生数据库 GaiaDB 架构设计解析 1. 云原生数据库和 GaiaDB 目前，云原生数据库已经被各行各业大规模投入到实际生产中，最终的目标都是「单机 + 分布式一体化」。但在演进路线上，当前主要有两个略有不同的路径。 一种是各大公有云厂商选择的优先保证上云兼容性的路线。
XGBoost 1.3.1代码规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
XGBoost 1.3.1代码规范 XGBoost 1.3.1代码规范 基于XGBoost 1.3.1框架的结构化数据的回归问题。 如下所示是其超参搜索任务中一个超参数组合的训练代码，代码会通过argparse模块接受在平台中填写的信息，请保持一致。另外该框架支持发布保存模型为pickle和joblib格式，并且在发布至模型仓库时需要选择相应的模型文件。
PaddlePaddle 2.1.1代码规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
PaddlePaddle 2.1.1代码规范 PaddlePaddle 2.1.1代码规范 基于PaddlePaddle2.1.1框架的MNIST图像分类，训练数据集paddle_train_data.zip点击 这里 下载。 如下所示是其超参搜索任务中一个超参数组合的训练代码，代码会通过argparse模块接受在平台中填写的信息，请保持一致。
饼图 - 物联网数据可视化 | 百度智能云文档
注：建议单个数据列的数据不超过10个，因为数据过多将导致饼图无法展示有效信息。例如：示例数据中温度数据列展示了4个值，满足数据可视化的标准。 例子: 多系列饼图 如选择多个度量，则可展示多系列饼图或环图。 注意: 饼图更适合表现数据相对于总数的百分比等关系。如果只是表示不同类目数据间的大小，建议使用 柱状图，人们对于微小的弧度差别相比于微小的长度差别更不敏感。
