Prompt最佳实践：提示词示例 （上） 千帆社区
生物神经网络主要指人脑的神经网络，它是人工神经网络的技术原型。 在这个例子中，我们可能还不清楚使用它是否有用，我们会在之后的示例中进一步讨论这一点。 现在假设我们感觉模型给了太多的信息，想要进一步提炼它。我们可以这样做： 神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANN）是一种模仿生物神经网络运作的数学模型。
升级相关 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档
升级相关 1.在哪些情况下需要更新EdgeBoard软核 EdgeBoard软核一般会装载到sd卡中随货发出，sd卡中除包含定制的linux文件系统外，还包含了神经网络加速相关文件，即系统镜像文件（image.ub和BOOT.bin）、fpga驱动文件和预测库文件（paddlelite），还有配套的示例工程，以及个别型号带有专项功能的软核（embox或者EdgeBoard管理系统），此处仅为EdgeBoard
大模型黑话指南（二） 千帆社区
神经网络 神经网络是一种数学模型，模拟人脑的工作原理，通过训练学习如何处理输入数据，并在各种任务中提供准确的预测和判断。 可以将其想象为一个模仿人脑工作方式的数学模型。就像人脑中有大量的神经元相互连接一样，神经网络也由很多个小单元组成，这些单元之间通过连接传递信息。 我们可以把神经网络比作一个信息处理的流水线。首先，我们将输入数据（比如图像、文本等）传递给神经网络的输入层。
查看与管理我的模型 - ModelBuilder
动态图编程： 采用 Python 的编程风格，解析式地执行每一行网络代码，并同时返回计算结果。体验更佳、更易调试，但是因为采用 Python 实时执行的方式，消耗较大，在性能方面与 C++ 有一定差距。 静态图编程： 采用先编译后执行的方式。需先在代码中预定义完整的神经网络结构，飞桨框架会将神经网络描述为 Program 的数据结构，并对 Program 进行编译优化，再调用执行器获得计算结果。
模型训练 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档
目前支持的算法种类如下： 二分类 分布式随机森林 梯度提升机 朴素贝叶斯 支持向量机 深度神经网络 XGBoost 多分类 分布式随机森林 梯度提升机 朴素贝叶斯 支持向量机 深度神经网络 XGBoost 回归 分布式随机森林 梯度提升机 深度神经网络 XGBoost 算法的说明可以在选择之后在右侧查看： 配置预测算法 最后一步是配置预测算法的参数，如果选择 AutoML，这里只需要配置训练 / 验证集划分比例
管理定时探测任务 - 云监控BCM | 百度智能云文档
支持选择“递归”、“迭代”，默认选中“递归”。 递归：即 DNS 查询客户端只与 LocalDNS 交互，由 LocalDNS 往根域名服务器、顶级域名服务器、权威域名服务器等发起查询。 迭代：即 DNS 查询客户端自行与多级 DNS 服务器进行交互，自行查询到最终结果。 DNS服务器 非必填项。支持使用特定的DNS服务器来解析输入的域名。如不指定，会默认使用监测点本地的DNS服务器。
模型相关 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档
推荐购买百度已开放的模型算法，或者使用百度EasyDL平台，支持零开发基础定制模型，详见： http://ai.baidu.com/easydl/ 4.都支持哪些神经网络，模型预测耗时多少？ 目前我们支持yolov3,SSD,VGG,Resnet,Mobilenet,Resnext等经典神经网络，未来将会验证及支持更多的神经网络。
PaddlePaddle 2.1.1代码规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
200, act='relu') # 以softmax为激活函数的全连接输出层，输出层的大小必须为数字的个数10 prediction = fluid.layers.fc(input=hidden, size=10, act='softmax') return prediction def convolutional_neural_network(): """ 定义卷积神经网络分类器
域名自助检测工具 - 域名服务BCD | 百度智能云文档
递归解析结果说明： 提示 递归解析正常 ：代表递归解析过程顺利执行。 提示 域名递归解析过程被污染 ：一般如果根DNS服务器直接返回A记录代表域名递归解析过程被上级网络设备强制阻断；如遇到此类场景报错，是属于超出了百度智能云DNS能够解决的能力范围，建议您更换业务域名。 TTL生效时间 TTL值是指全国各地的Localdns服务器中缓存解析结果的时间周期。
PaddlePaddle 2.0.0rc - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
200, act='relu') # 以softmax为激活函数的全连接输出层，输出层的大小必须为数字的个数10 prediction = fluid.layers.fc(input=hidden, size=10, act='softmax') return prediction def convolutional_neural_network(): """ 定义卷积神经网络分类器
