d3js库示例  内容精选
  • 机器人模版 - 百度智能外呼

    机器人模版 机器人模版提供了包括互联网、金融、交通物流、政务行业的机器人模板,方便用户按照需要进行使用,也可以进一步进行编辑和流程配置。并根据通知、快捷场景、自定义的场景进行了分类,方便用户快速筛选。 点击「立即使用」即可将机器人模板添加至我的机器人。 添加后效果如下,可以进一步对机器人进行编辑等操作。 机器人简介: 流量转私域:互联网行业转私域场景,确认用户意愿,介绍产品并引导添加微信。

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  • Maven制品 - 效率云 | 百度智能云文档

    Maven制品 Maven是Java语言中使用最为广泛依赖管理工具,iRepo提供Maven包的存储和拉取。 新建Maven制品仓库 设置制品的名称和标识,根据制品的作用设置是否接受Release包或者Snapshort包。 配置Maven认证信息 iRepo目前支持使用用户名和Token进行鉴权。 编辑您的 settings.xml。 Plain Text 复制 1 <!

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d3js库示例  更多内容
  • HTTP触发器使用示例 - 函数计算CFC | 百度智能云文档

    HTTP触发器使用示例 用户可以为新建的函数或已有函数配置HTTP触发器,创建函数的流程可以具体参考 创建函数 这里不再赘述。 这里假设用户已完成一个名为httptrigger-helloworld的Nodejs函数的创建,以下内容以此为前提,指引用户在CFC控制台在函数管理页面中为函数配置触发器。接下来,我们将通过三步来完成一个触发器的设置。

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  • Rocketmq触发器使用示例 - 函数计算CFC | 百度智能云文档

    Rocketmq触发器使用示例 概述 CFC 支持配置 Rocketmq 触发器,配置后可以订阅指定的 Rocketmq topic 进行消息消费并配合函数进行消息处理。以下是创建 Rocketmq 触发器的一般步骤。

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  • CDN触发器使用示例 - 函数计算CFC | 百度智能云文档

    CDN触发器使用示例 用户可以为新建的函数或已有函数配置CDN触发器,创建函数的流程可以具体参考 从头创建函数 这里不再赘述。 这里假设用户已完成一个名为hello-cdn的Python函数的创建,以下内容以此为前提,指引用户在CFC控制台在函数管理页面中为函数配置触发器。接下来,我们将通过三步来完成一个触发器的设置。

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  • 制品 - 效率云 | 百度智能云文档

    制品 新建制品 1.制品库设置可以进行修改制品名称,描述,以及添加删除成员管理 2.新建制品库目前支持两种:(1)通用制品;(2)Docker镜像仓库 iRepo关联iPipe 制品下的制品名通过ipipe上传到iRepo的制品两种具体配置如图: 通用制品信息关联iPipe Docker镜像仓库信息关联iPipe 可以选择制品下的制品名在进行发布,只有编译的情况可以在ipipe插件上传后到

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  • 创建人体 - 智能视联网平台EVS | 百度智能云文档

    响应参数 参数名称 类型 描述 databaseId String 人体ID,20位随机数 请求示例 Plain Text 复制 1 POST /v1/database/directory HTTP/1.1 2 x-bce-date: 2020-03-25T09:28:13Z 3 host: evs.bj.baidubce.com 4 content-type: application/json

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  • 工作流模板示例 - 百度百舸 · AI计算平台 | 百度智能云文档

    工作流模板示例 此文档涵盖典型业务场景工作流模板,开发者可以使用这些模板快速修改应用的自己的工作流当中。 数据集动态加载 以下工作流实现BOS冷数据动态加载至PFS并在训练后自动清理。 简介 背景 在模型训练场景中,由于训练程序需要极高的磁盘I/O吞吐,通常建议将训练数据集放置在并行文件存储PFS中以保障训练效率。而PFS的存储成本相对较高,不适合作为数据的长期持久化存储。

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  • 开发 - 千帆AI应用开发者中心-开始使用qianfan-docs | 百度智能云文档

    开发 模型 千帆ModelBuilder提供了与OpenAI兼容的使用方式,用户只需调整api_key、base_url、model等参数,就可以通过OpenAI SDK调用千帆ModelBuilder推理服务。 base_url说明 base_url指模型服务的请求地址。通过该地址,可以请求服务提供的功能或数据。

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  • 千帆+Langchain+VectorDB 建立简单的 RAG 示例 - 向量数据库

    千帆+Langchain+VectorDB 建立简单的 RAG 示例 RAG 介绍 RAG是一种先进的自然语言处理方法,它结合了信息检索和文本生成技术,用于提高问答系统、聊天机器人等应用的性能。以下是RAG的详细工作流程: RAG 的工作流程 RAG的工作流程 文档加载(Document Loading) 从各种来源加载大量文档数据。 这些文档将作为知识,用于后续的信息检索。

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