架构感知 - 云顾问ACA | 百度智能云文档
架构地图 探针安装好后，即开始自动的采集主机中的各类信息（包括进程、网络、资源等等），然后会按照环境进行拓扑的自动绘制，具体的架构拓扑地图可以在“架构地图”页面中查看，通过左上角的环境选择下拉框，在不同的环境中进行切换。 总览图 总览图展示四个层级节点概况，时间轴可切换最近五天内时间点架构快照。点击重置恢复总览图视图，悬浮到节点上时可查看详情。
拓扑图 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档
效果如下图： 拓扑图的数据绑定 下面介绍使用 SQL 方式绑定数据时的配置： 要表达一个拓扑图，我们只需要表达 2 点： 各个 结点的具体信息 结点与结点间 连接的信息 所以如果用 SQL 的方式来得到上述的效果，我们的使用场景一般会是这样： 将结点信息和连接信息分别存在2个mysql表中 ，比如这样: 我们只需要将 2 个表的数据关联起来即可： 接下来我们将上述数据依次与 拓扑图 进行绑定刷新图表即可
百度智能云-架构优化服务
新拓扑图 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档
单表存储 如果您在一张数据表中存储了拓扑图的节点信息和节点连接信息，格式如下： 那么您可以直接使用该表，如下绑定新拓扑的源节点和终节点字段： 双表存储 如果您的节点信息和节点连接信息分别存储在 2 张数据表中，格式如下： 节点表： 关系表 那么，您需要建立以下数据模型，在数据模型中新增一个自定义 SQL 视图，将 2 张表的信息关联，如下图： 应用上一步生成的自定义 SQL 视图，点击查看数据，可以看到生成的最终数据如下
基本架构 - 负载均衡BLB | 百度智能云文档
基本架构 BLB通过集群的方式提供负载均衡服务，当负载均衡系统集群中的某一台服务器出现故障时，其他服务器将自动接管故障服务器的工作，从而保障服务高可用。
拓扑图 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档
拓扑图 拓扑图用于表达节点及节点间的连接信息，效果如下： 在控制面板中还可以设置布局方式和自定义配色等
卡片状态时长散点图（Control-Chart） - 效率云 | 百度智能云文档
在特殊情况下，如一个卡片被重新打开，又工作了一段时间并最终完成，那么这部分重复工作的时间也将被累加到“状态停留时间（周期时间）”中 用做计算状态停留时间（周期时间）的状态依赖于你在配置控制图（Control Chart）时选中的状态。在配置控制图时，你应该选择那些可以代表在卡片上花费时间工作的状态。 移动平均线（绿线）是如何计算的？
手部关键点识别 - 人体分析 | 百度智能云文档
result)); }).catch(function(err) { // 如果发生网络错误 console.log(err); }); 手部关键点识别 请求参数详情 参数名称 是否必选 类型 说明 image 是 string 图像数据，base64编码，要求base64编码后大小不超过4M，最短边至少50px，最长边最大4096px，支持jpg/png/bmp格式 手部关键点识别 返回数据参数详情
十分钟明白GaiaDB架构 | 百度智能云
如下图，底层一套存储，节省成本，是『合』；中间多个节点，提高扩展性，是『分』；上层一套代理层，统一入口，使用简单，也是『合』。如此『合-分-合』的架构，在扩展性和使用便捷性之间保持了平衡，使得对于上层应用程序来说，就像使用一个单点的MySQL数据库一样简单。
手部关键点识别 - 人体分析 | 百度智能云文档
手部关键点识别 手部关键点识别 对于输入的一张图片（可正常解码，且长宽比适宜），检测图片中的手部，输出每只手的坐标框、21个骨节点坐标信息。 当前接口主要适用于图片中单个手部的情况，图片中同时存在多个手部时，识别效果可能欠佳。
