队列消息数的问题  内容精选
  • BROKER-LOAD - Baidu Palo/Doris 使用文档

    队列最大长度为 100。之后的提交会直接拒绝。注意排队时间也被计算到了作业总时间中。如果超时,则作业会被取消。所以建议通过监控作业运行状态来合理控制作业提交频率。

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  • [AI行业案例]-UNIT结合语音每晚陪伴2000万人入眠

    使用产品 智能对话定制与服务平台UNIT 语音识别 语音合成 语音唤醒 支持与交流 AI社区 教学视频 文档中心 SDK下载 UNIT结合语音每晚陪伴2000万人入眠 价值成果 1、小睡眠上线后,立即吸引到65%用户启动并使用语音助手功能; 2、小睡眠上线后,减少30%人工客服咨询量(主要解决中老年使用问题); 3、问卷调查显示,70%用户表示语音交互功能新颖,提升APP使用体验。

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  • 时序数据读写接口 - 云数据库 TableStorage | 百度智能云文档

    TRUE False:f, F, false, False, FALSE 响应 定义 示例 成功无响应体,响应码204 - 失败响应 code(required):string类型错误码 message:人类可读信息 { code : unauthorized , message : unauthorized access } 响应码 响应码 定义 响应内容 204 写入请求已经queue进队列

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  • 上传Object 对象存储(BOS)

    quot;paused" :任务队列暂停 "completed" :任务完成,上传结束 "cancelled" :任务取消,上传结束 "failed" :任务异常,上传结束 Node.js端代码示例 ", sk: " " } }); // 存储桶名称 const bucketName = "

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  • [AI行业案例]-百度大脑NLP技术让公众号运营精准高效

    解决了以往只能依赖人工划分文章类别而造成的主观误判等问题,同时还节省了大量的人力成本。 案例故事 核心诉求 1、微信公众平台每日发布的文章数量巨大,在获取到海量文章后,很难高效的帮助公众号运营者快速筛选出对其领域有用的内容。 2、同时,各行各业的热点信息也在随时发生变动,运营者需要在第一时间捕获热点已成为其运营效果的成败关键。

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  • [AI行业案例]-AI助力轻松自测日语五十音

    使用产品 EasyDL零门槛AI开发平台 支持与交流 AI社区 教学视频 文档中心 SDK下载 AI助力轻松自测日语五十音 价值成果 日语助手通过百度EasyDL定制化平台将用户保存的2000多张日语五十音假名手写图片进行训练,得到准确率高达98%的五十音假名识别模型,将模型专属API接口嵌入小程序后,快速解决了用户自练习时判断其书写假名是否规范的问题

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  • [AI行业案例]-UNIT让母婴AI小助手与你智能对话

    通过UNIT打造AI小助手的方法: 1、宝宝知道发现用户常咨询的问题集中在“能不能吃”“能不能做”等几个方面,于是在UNIT平台的对话单元配置对话逻辑,并标注一定量的数据。 AI小助手可以自动引导妈妈们逐步提供自己或者宝宝的情况以及出现问题的场景等信息,通过与用户的多轮交流,准确定位用户问题并返回专业答案。 2、宝宝知道梳理了积累的母婴知识库,形成问答对后一键导入UNIT,快速配置出问答单元。

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  • [AI行业案例]-菜品识别打造卡路里AI智能管家

    使用产品 菜品识别 支持与交流 AI社区 教学视频 文档中心 SDK下载 菜品识别打造卡路里AI智能管家 价值成果 AI减肥相机在接入百度AI菜品识别的技术接口后,可以自动分析菜品名称及卡路里含量,根据摄入热量规划合理的运动步数,科学量化每天所需的运动量,解决了每天饮食摄入热量难以统计的问题,有效提升了卡路里的摄入和消耗平衡,达到科学保持身材!

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  • Logstash使用指南 - ElasticsearchBES | 百度智能云文档

    Kafka input plugin rabbitmq 从RabbitMQ队列中读取事件。 Rabbitmq input plugin redis 从Redis实例中读取事件。 Redis input plugin stdin 从标准输入读取事件。 Stdin input plugin syslog 在网络上将Syslog消息作为事件读取。

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  • [AI行业案例]-动物识别AI技术助力林业虫害智能监测

    使用产品 动物识别 EasyDL经典版图像分割 支持与交流 AI社区 教学视频 文档中心 SDK下载 动物识别AI技术助力林业虫害智能监测 价值成果 图锐科技开发的小程序“虫先知“在拍照识虫功能中接入了百度大脑的动物识别、物体检测能力,助力林业管理人员及时了解到害虫的名称、种类、危害情况及有效防治手段等信息,解决了以往林业害虫需人工检查和统计的问题, 提升了统计效率和识别准确度, 同时增强了林业人员监测预警害虫的能力

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