常见问题 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
比如：当图片比较亮的时候模型都能识别正确，但比较暗的时候模型就识别错了。这时就需要补充比较暗的图片作为训练数据 我的数据有限，如何优化效果？ 先申请发布模型，并备注说明希望通过 云服务数据管理 功能，将实际调用云服务识别的图片加入训练集，不断迭代模型 实际调用服务时模型效果变差？
算法介绍 - ElasticsearchBES | 百度智能云文档
sw算法对数据进行近似计算 单机数据量小 对召回率要求高 对查询速度要求高 全内存 消耗内存大 欧式距离（l2） 余弦距离（cosine） 内积（innerproduct） hnsw_sq8 基于hnsw算法对数据进行近似计算，对向量进化标量量化 对召回率要求较高 对查询速度要求高 需求内存占用比较小
[AI行业案例]-AI助力餐饮设计平台全面智能化升级
解决方案 一、词法分析，更准确地理解用户搜索意图 百度词法分析提供分词、词性标注、命名实体识别三大功能，能够识别出文本串中的基本词汇（分词），对这些词汇进行重组、 标注组合后词汇的词性，并进一步识别出命名实体，更精准地理解用户搜索意图。
AI助手 - 智金金融智能体ZHIJIN_AGENT | 百度智能云文档
通过该功能可以确认某个分析师的观点是否正确：与研报库或者选中研报的其他分析师的观点进行对比，比较异同点，并且帮助判断该分析师观点的准确性。回答结果可以溯源。 （3）多篇研报观点汇总：您可以提问关于多篇研报观点汇总的问题，旨在综合分析单个分析师在不同时间的观点、不同分析师在同一时间的观点以及分析师观点观点和市场行情的比较等。下面是几个例子。
[AI行业案例]-NLP推动内容、知识应用场景智能化
三.为了拓展推荐的多样性，布本智能MAX接入了百度的词法分析接口。百度的词法分析接口基于大数据和用户行为的分词、词性标注、命名实体识别，定位基本语言元素，消除歧义，支撑自然语言的准确理解。结合文章标签和词法分析接口，可以得到各篇文章讨论的主题，涉及的人物、地点等属性。根据这些数据，进一步去描述用户的喜好度，做到千人千面的推荐。
CCE 动态调度插件说明 - 容器引擎CCE | 百度智能云文档
eust 和 Limit 数据，而不是节点的真实利用率，如：集群内部分节点的剩余可调度资源较多（根据节点上运行的 Pod 的 Reqeust 和 Limit 计算出的值），但真实负载却比较高，而另外节点的剩余可调度资源比较少但真实负载却比较低，此时
索引概述 - Baidu Palo/Doris 使用文档
索引分类和原理 从加速的查询和原理来看，PALO 的索引分为点查索引和跳数索引两大类。 点查索引：常用于加速点查，原理是通过索引定位到满足 WHERE 条件的有哪些行，直接读取那些行。点查索引在满足条件的行比较少时效果很好。PALO 的点查索引包括前缀索引和倒排索引。 前缀索引：PALO 按照排序键以有序的方式存储数据，并每隔 1024 行数据创建一个稀疏前缀索引。
在线图片活体V3 - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测
示例代码 Bash PHP JAVA Python Cpp C# Node 复制 1 #!/bin/bash 2 curl -i -k 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?
连接（JOIN） - Baidu Palo/Doris 使用文档
LEFT SEMI JOIN（左半连接）：对左表每一行和右表所有行进行 JOIN 条件比较，如果存在匹配，就返回左表的对应行。 RIGHT SEMI JOIN（右半连接）：与 LEFT SEMI JOIN 相反，对右表每一行和左表所有行进行 JOIN 条件比较，如果存在匹配，就返回右表的对应行。
[AI行业案例]-百度AI识别技术让视障者"变看为听"了解世界
图像识别：通过摄像头或屏幕截图，对无法认知的物体，植物，动物，直接返回比较准确的文字识别结果，帮助视障者认识身边的环境成为了现实。
