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  • 上传文件 对象存储(BOS)

    buf_size buf = fp . read ( bytes_to_read ) if not buf : break md5 . update ( buf ) content_md5 = base64 . standard_b64encode ( md5 . digest ( ) ) 设置文件元信息 文件元信息(Object Meta),是对用户在向BOS上传文件时,同时对文件进行的属性描述,主要分为分为两种

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  • 查看与管理SimPO运行 - ModelBuilder

    训练日志 可以查看运行任务的训练情况,分为概览日志、数据处理日志和训练日志三部分,日志内容均支持下载(txt格式)。 概览日志:对模型训练过程中的关键步骤信息进行抽取展示。 数据处理日志:对模型训练过程中数据集等数据信息处理进行展示排查。 训练日志:对模型训练过程中的全量动作以日志的形式展示。 概览日志部分内容如下所示: 训练过程可视化 可以查看训练过程中的实时的参数变化。

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  • 典型使用说明 - 智能边缘BIE | 百度智能云文档

    调用方式分为两种: 通过baetyl-rule调用。在baetyl-rule的配置文件里加入function,可以进行函数服务调用,其中source的作为调用函数时传入的数据。 边缘函数通过暴露 HTTP 接口供其他服务调用,具体可以参考: 调用函数应用服务 。baetyl-function模块的配置可以参考: baetyl-function 。

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  • 百度向量数据库 VectorDB 重磅发布 - 向量数据库

    百度向量数据库 VectorDB 重磅发布 专用向量数据库应对未来业务挑战 向量数据库 = 向量检索 + 数据库 向量数据库大致可以分为 2 部分:向量数据的检索,以及向量数据的存储和管理。 向量数据库的性能,比如高 QPS、低延时等,使得业务能够更快的响应用户的查询请求,提供更流畅的使用体验。

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  • 产品描述 - 运维编排OOS | 百度智能云文档

    执行模式 不同的编排任务执行方式用于满足更多的运维场景需要,主要分为以下几类: 自动执行:模板中定义的所有子任务依次自动执行。 手动执行:模板中定义的子任务需要人工手动点击执行后再执行 以下能力逐步开放中,敬请期待: 全自动执行:模板中所有子任务依次自行执行,不管子任务返回状态。

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  • 常见问题 - 百度智能外呼

    到达率分为接通率和应答率,接通率和应答率是有区别的。应答率基于主叫和被叫都接通电话的数量进行计算;接通率为收到呼叫请求后,平台负责呼叫被叫号码,返回正常振铃或彩铃提示都算接通。 云呼叫中心应答率与用户实际呼叫对象相关,接通率可达到99%。 接通率计算方式:接通率=呼叫接通数量/所有呼叫请求数量。

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  • 通用说明 - 私有网络VPC | 百度智能云文档

    请求参数包括如下4种: 参数类型 说明 URI 通常用于指明操作实体,如:PUT /v1/vpc/{vpc} Query参数 URL中携带的请求参数 HEADER 通过HTTP头域传入,如:x-bce-date RequestBody 通过JSON格式组织的请求数据体 返回值说明 返回值分为两种形式: 返回内容 说明 HTTP STATUS CODE 如200,400,403,404等 ResponseBody

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  • 数据处理实践 - 物联网数据可视化 | 百度智能云文档

    数据处理实践 数据处理类型 物可视数据处理分为两类,预设数据处理和自定义数据处理。 预设数据处理:包括行列排序、重命名、行列转换、数据透视表等预设变换能力(用过Excel的小伙伴都知道) 自定义数据处理:通过JS语法窗实现各种强大功能。

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  • 优化方法 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    优化一个EasyDL零售版的商品检测模型,可以分为以下几个步骤进行: 前提 - 正确采集实景图和单品图,并正确标注实景图 补充实景图 - 使用EasyDL零售版提供的模型优化工具 ( 云服务数据回流 ) 补充实景图 补充SKU单品图 - 上传SKU识别不好的角度的单品图 重新训练模型 - 补充好数据后用新旧数据一起重新训练模型 重新发布模型 - 将新训练的模型版本发布为API后测试模型效果 重复优化

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  • 名词解释 - 时序时空数据库TSDB | 百度智能云文档

    实践二(多域) 监测风力的值,把风力(wind)作为一个度量(metric),风力(wind)分为两个域:风向(direction)和速度(speed)。这些监测数据是从不同的传感器传输到云端的,用标签(tag)来标识每一个数据的额外信息,比如每个数据点有三个tag,tag是一个key-value对;tag的key分别是sensor、city、province。

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