顶配电脑跑深度学习  内容精选
  • 知识标签 - 客悦智能客服专业版 | 百度智能云文档

    以下按用户购买电脑和相机产品来示例实际用户query的流程: 4、知识标签对大模型回复节点和大模型变量赋值节点的影响 大模型回复节点和大模型变量赋值节点变更,选择知识库时,知识库范围变更为3个选项: 【按知识目录选择知识】,:通过知识分类目录来筛选和查找知识 【按固定标签值选择知识】:通过选择预设的标签名称和标签值来筛选和查找知识 【按动态标签值选择知识】:通过选择预设的标签名称与用户query时动态抽取的标签值来筛选和查找知识

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  • 桌面策略 - 边缘计算节点BEC | 百度智能云文档

    Default的策略项默认值为全部开放 可以编辑和修改Default默认策略,但是不允许删除默认策略 新建桌面会默认关联到Default策略 下表是云桌面支持的策略项: 策略项 说明 本地磁盘映射 把本地终端的磁盘映射到桌面内,可以在云桌面电脑内访问该磁盘。1 关闭:云桌面上没有本地磁盘的映射。 2 只读:云桌面上有本地磁盘的映射,但是只能读取本地文件,不能修改本地文件。

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  • 零售版服务介绍 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    纵深商品计数和占地面积 + 服务功能: + 商品基本信息识别:商品的名称、品牌、规格、编号;商品在图片中的坐标位置;商品识别的置信度;陈列顺序;可视商品计数,纵深商品计数和占地面积 + 商品陈列场景识别:场景类型支持:普通货架、挂钩货架、斜口篮货架、端架、立式冰柜、卧式冰柜、冷风柜、地堆、割箱、地龙、小端架、吧台 + 商品陈列翻拍识别:识别商品陈列照片是对手机屏幕翻拍的可能性 货架拼接服务 基于百度EasyDL深度学习算法

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  • 镜像服务协议 - 弹性裸金属服务器 | 百度智能云文档

    定时程序炸弹或其他电脑程序; 5.2.7 不会含有任何已知的漏洞、后门、恶意软件或其他可能对用户的系统安全造成损害的不安全内容; 5.2.8 不会直接或间接与下述各项内容链接:任何法律、法规、条例或规章所禁止的商品或服务;或无权链接或包含的商品或服务。

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  • 百度智能云镜像服务协议 - 云服务器BCC | 百度智能云文档

    定时程序炸弹或其他电脑程序; 5.2.7 不会含有任何已知的漏洞、后门、恶意软件或其他可能对用户的系统安全造成损害的不安全内容; 5.2.8 不会直接或间接与下述各项内容链接:任何法律、法规、条例或规章所禁止的商品或服务;或无权链接或包含的商品或服务。

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  • 百度智能云镜像服务协议 - 云服务器BCC | 百度智能云文档

    定时程序炸弹或其他电脑程序; 5.2.7 不会含有任何已知的漏洞、后门、恶意软件或其他可能对用户的系统安全造成损害的不安全内容; 5.2.8 不会直接或间接与下述各项内容链接:任何法律、法规、条例或规章所禁止的商品或服务;或无权链接或包含的商品或服务。

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  • 整体介绍 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    知识增强”是文心的核心特色,文心能够同时从大规模知识和海量多元数据中持续学习,如同站在巨人的肩膀上,训练效率和理解准确率都得到大幅提升,并具备了更好的可解释性。 使用流程 训练模型的基本流程如下图所示,全程可视化简易操作,在数据已经准备好的情况下,最快15分钟即可获得定制模型。

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  • 【千帆SDK+Semantic-Kernel】RAG知识检索增强实战 千帆社区

    登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 6 1 【千帆SDK+Semantic-Kernel】RAG知识检索增强实战 大模型开发 / 技术交流 LLM API 大模型推理 2月23日 12136 看过 💡学习前小提示 请大家点击链接并加🌟: https://github.com/baidubce/bce-qianfan-sdk 通过SK实现RAG 对于需要外部知识支撑的场景,我们通常会使用RAG

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  • 文心一言生态圈 | 百度智能云

    DevOps人工智能全系产品 / 服务 极客邦科技宣布通过百度智能云接入百度“文心一言”能力,打造数字化人才培养生态人工智能全系产品及服务 汽车之家宣布接入百度“文心一言” 成为首家汽车资讯行业生态合作伙伴 宝宝巴士携手百度文心一言共同迈向AI全新时代 官宣:七猫 × 百度文心一言 触宝牵手百度文心一言,打造内容生态人工智能全系产品及服务 高顿教育受邀成为百度“文心一言”首批生态合作伙伴,共探智慧学习生态新发展

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  • 重磅发布!文心旗舰大模型ERNIE 4.0 Turbo现可支持精调 千帆社区

    同时模型精调还拥有以下四点优势: 任务特定性能提升 : 预训练语言模型通过大规模的无监督训练学习了语言的统计模式和语义表示。然而,它在特定任务上的性能可能不如在大规模无监督数据上表现出的性能。通过在任务特定的有标签数据上进行SFT,模型可以进一步学习任务相关的特征和模式,从而提高性能。 提高领域适应性 : 预训练语言模型可能在不同领域的数据上表现不一致。

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