rag应用功能配置区域结果有哪些格式？有什么作用？ 千帆社区
重点加粗、分点论述、原文展示……这些都是怎么用的？
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重点加粗、分点论述、原文展示……这些都是怎么用的？
介绍 - 密钥管理服务KMS | 百度智能云文档
合规 政策法规要求密钥管理必须符合相关规定，必须确保密钥调用都拥有合理的授权，密钥相关的操作都能够被审计被追溯。 KMS API的每次调用都会进行完整的权限检查，各种操作都有完整的日志记录。
审批管理 - 云数据库RDS | 百度智能云文档
审批流程说明 目前DMS共包含6种任务类型：数据变更、数据导入、可编程对象、数据库导出、SQL结果集导出、权限申请，任何一种任务都包含 审批阶段 、审批通过后才可进行后续操作（执行、导出、授权等） 。 每一个任务都对应唯一的一个审批流程，可在[审批管理]-[ 流程中心 ]查看所有的审批流程，包括自己发起的流程、需要自己审批的流程。点击 详情 可进行通过、驳回、撤回等操作 。
模型效果评估报告 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
如果精确率为1，说明识别出的所有结果都是对的，但不说明该分类全部都被识别出来了，可能会存在漏识别 。 召回率 召回率 Recall = 模型正确预测为该分类的数量/该分类客观存在的数据总数 对于一个分类而言，召回率越高，说明模型越完整地识别出这个分类。 如果召回率为1，说明这个分类全部都别模型识别出来了，但不表示识别出是这个分类的结果都是对的，可能会存在误识别 。
参数说明 - 云数据库 SCS_云缓存
可选： volatile-lru：只从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰 allkeys-lru：挑选最近最少使用的数据淘汰 volatile-random：只从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰 allkeys-random：任意选择数据淘汰 volatile-ttl：只从已设置过期时间的数据集中挑选将要过期的数据淘汰 noenviction：不进行数据淘汰 全部 hash-max-ziplist-entries
百信银行
在百信银行看来，虽然各种产品和业务都构建在数据的基础之上，但是百信银行在数据获取方面严格按照监管要求，寇冠表示：“无论是数据的内部使用还是外部获取，百信银行都是严格按照监管要求来实施的。百信银行要求每个业务系统都有数据交付性，这些数据会被沉淀下来成为百信银行重要的资产。” 百信银行当前所有产品的设计和体验、发布和运营，都将建立在数据的基础之上。
模型效果评估 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
如果精确率为1，说明识别出的所有结果都是对的，但不说明该SKU全部都被识别出来了，可能会存在漏识别 。 精确率 Precision = 模型正确预测为该SKU的数量/模型预测为该SKU的总数 召回率 对于一个SKU而言，召回率越高，说明模型越完整地识别出这个SKU。 如果召回率为1，说明这个SKU全部都被模型识别出来了，但不表示识别出是这个SKU的结果都是对的，可能会存在误识别 。
标注指南 - 智能工业质检IQI_工业质检_工业互联网
这种情况下，将A和B各标注适量（例如都标注200张）即可，如果后续发现类型A检测效果不达预期，再对类型A进行标注补充即可。这样可以节省标注时间，且保证关注的目标都可以有适量的训练数据，避免标注的资源都被数据量特别大的一类或几类独占。 是否存在数据量特别少的目标类型？ 一般来说，某一类别在质检云平台上，能够被质检云平台的模型良好识别，需要相当数量的图片。
物体检测模型效果评估 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
黄色人种和白色人种在外貌的差别上是比较明显的，由于几乎所有的训练数据都标注的是黄色人种，所以模型很可能认不出白色人种。需要增加白色人种的标注数据，让模型学习到黄色人种和白色人种都属于「参会人员」这个标签。 以上例子中，我们找到的是识别错误的图片中，目标特征上的共性。除此之外，还可以观察识别错误的图片在以下维度是否有共性，比如：图片的拍摄设备、拍摄角度，图片的亮度、背景等等。
