智能拦截全表扫描，百度智能云守护数据库性能与安全 - 云原生数据库 GaiaDB_关系型数据库_MySQL上云_数据库-帮助文档
总结：运维新利器、性能守护者 这套全表扫描限制机制虽在实现上简洁高效，却可为数据库系统带来立竿见影的收益： ✅事前预防：拦截模式将风险查询拒之门外，保障生产环境稳定； ✅事中可见：告警模式记录低效 SQL，便于跟踪与优化； ✅灵活调度：动态开关策略，适配不同业务时段与环境类型； ✅无缝集成：内核级实现，无需修改业务 SQL，零侵入。
Linux-CPU性能测试 - 云服务器BCC | 百度智能云文档
Linux-CPU性能测试 本文主要介绍BCC Linux系统中CPU性能测试工具的使用，以Centos7.6为例，主要说明如下（本次测试的参数结果仅作为参考，具体还需结合服务器自身业务情况综合判断）。
语音对话模式最佳实践 - RTC实时音视频 | 百度智能云文档
语音对话模式最佳实践 大模型互动支持典型的3种语音对话：按键说话、连续对话（唤醒词打断）、连续对话（插话打断）。该文档介绍这三种模式，并说明集成注意点。 1.按键说话 模式说明 Plain Text 复制 1 - 终端设备上按住按键开始说话，松开按键结束说话。这种模式不需要开启云端VAD，不需要开启回声消除AEC。
专属服务器解绑标签 - 专属服务器主机_DCC_专属服务器主机
专属服务器解绑标签 专属服务器解绑标签 描述 为专属服务器解绑标签, 其下的所有子实例也会解绑指定标签。 请求结构 Plain Text 复制 1 PUT /v{version}/dedicatedHost/{dccId}/tag?
超节点选型：跳出性能迷局，聚焦稳定与落地价值 | 百度智能云
超节点以高密度架构追求性能峰值的同时，也放大了系统工程的复杂性：组件数量的爆发式增长（如 NVL 72 超节点铜缆线多达 5184 根、CloudMatrix 384 超节点光模块数量多达 6912 个），使得系统故障风险指数级增加；其高密度集中部署更使热流管理、信号完整性等问题被急剧放大，成为影响系统长期运行的关键变量。
AutoDL模式开发 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
导出类型 导出模型源文件： 训练完成后支持将模型源文件导出，模型源文件可通过 Paddle-Inference 转化至实际应用场景中使用 导出模型源文件与离线SDK： 训练完成的模型可发布为在服务器、小型设备、专项适配硬件上直接部署的SDK，覆盖主流芯片与操作系统，可直接用于业务集成，省去繁琐转化过程 模型SDK适配设备类型详见 AotuDL模式算法适配硬件 部署方式 可发布为在服务器、小型设备、专项适配硬件上直接部署的
OpenClaw接入飞书 - 轻量应用服务器LS | 百度智能云文档
OpenClaw接入飞书 本文档详细介绍了如何在轻量应用服务器上将部署的OpenClaw(原名：Clawdbot/MoltBot)并接入飞书部署完整流程。
4/11直播作业｜三步手搓应用创建精准多轮对话agent 千帆社区
登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 11 72 4/11直播作业｜三步手搓应用创建精准多轮对话agent 大模型开发 / 技术交流 精选视频课程 千帆杯挑战赛 2024.04.11 10959 看过 4月11日晚18:00-18:45，AppBuilder的产品经理为我们带来了直播分享，本期的干货分享-如何三步手搓应用创建精准多轮对话agent。
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。
为什么SFT后LLM模型的性能变得更好了？ 千帆社区
据我回忆，ChatGPT训练的GPT3.5虽然人类反响很不错，但是在很多数据集上性能是变差了的。） 在训练模型时，我们通常需要平衡两种类型的错误：欠拟合（模型在训练数据上的性能不佳）和过拟合（模型在训练数据上的性能很好，但在未见过的数据上的性能不佳）。这种平衡被称为“对齐税”。 其他文献： 实际上，对齐问题一直是个LLM的大问题， ChatGPT 主要也就是想解决这个问题。
