Eclipse插件大全  内容精选
  • 百款云产品0元试用 新用户专享

    进行去噪处理 产品详情 > 照片美化 50次 有效期1年 老照片修复、监控图片处理 提升图像质量 价格查询中 ¥ 免费体验 立即试用 产品优势 千帆大模型 智能创作 文字识别 语音技术 人脸识别 更全面 提供数据标注,模型训练与评估,推理服务与应用集成的全面功能服务训练与推理性能大幅提升 更高效 MLPerf榜单训练性能世界领先,千亿模型分布式并行训练加速能力和算力利用率大幅提升快速应用编排与插件集成

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  • 数据源 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档

    Druid 39 TiDB 18 Cassandra 17 Clickhouse 21 Exasol 33 GBase 32 OpenTSDB 13 Prometheus 14 Graphite 15 Mongodb 38 Presto 22 Snowflake 25 Teradata 31 Vertica 26 ElasticSearch 6.3+ 10 ElasticSearch 1.x+(需装插件

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  • 奇妙问交互数字人智慧屏

    企业量身定制知识库 除了「序列猴子」的通用大模型能力外,「奇妙问」最大的亮点是可以针对企业定制知识库,为企业打造专属的数字员工,只需要在后台输入提示词,即可自定义数字人角色;企业可以上传文档资料做专属数据训练、数据库管理,支持10种文档格式,智能分析文档,文档清洗等;不局限于文字回答,「奇妙问」支持多模态输出,如图片、视频等;还支持十几种第三方插件,如天气、新闻等;借助大模型能力,根据角色名称和描述

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  • 百度智能云千帆AppBuilder用户协议 - 千帆AppBuilder-产品文档

    输出”,指大模型、插件、应用等根据输入而相应输出的文字等内容。 本用户协议是您与我们之间就注册、登录、使用(以下统称“使用”)本服务所订立的协议(以下简称“本协议”),约定您访问和使用平台以及本服务相关网站、应用程序、产品、模型、服务、软件、工具、设置技术、内容和文档(统称“本服务”)的条款和条件。

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  • 什么是提示词工程? 千帆社区

    Tool :模型调用插件工具的角色。 为什么机器人能记住我们的聊天内容? 对话内容被保存在一个数组中,记录了所有的交互信息。 我们输入的message在模型内部怎么处理呢?

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  • 磐玉-AIBOX-L01产品使用说明书 - 磐玉蜂巢服务器PYCS | 百度智能云文档

    步骤 2 将 2根4G 天线紧固在 L01右面板标有 4G-ANT0/1 丝印的 SMA 接插件上。 • 步骤 3 将 4G 天线分别弯折至垂直(设备桌放)或与设备平行(设备挂墙)。 • 结束 5 初始化配置 5.1 系统概述 RK3576边缘盒子预装标准版Debian12 XFCE4桌面系统,用户可以通过友好的图形界面轻松管理和配置各种系统资源。

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  • ERNIE-4.0-8K-0329 - ModelBuilder

    ERNIE 4.0是百度自研的旗舰级超大规模⼤语⾔模型,相较ERNIE 3.5实现了模型能力全面升级,广泛适用于各领域复杂任务场景;支持自动对接百度搜索插件,保障问答信息时效,支持5K tokens输入+2K tokens输出。Ernie-4.0-8K-0329是模型的一个版本,本文介绍了相关API及使用。 功能介绍 调用本接口,发起一次对话请求。

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  • ERNIE-4.0-8K-Preview-0518 - ModelBuilder

    ERNIE 4.0是百度自研的旗舰级超大规模⼤语⾔模型,相比ERNIE-4.0-8K能力全面提升,其中角色扮演能力和指令遵循能力提升较大;相较ERNIE 3.5实现了模型能力全面升级,广泛适用于各领域复杂任务场景;支持自动对接百度搜索插件,保障问答信息时效,支持5K tokens输入+2K tokens输出。本文介绍了ERNIE-4.0-8K-Preview-0518相关API。

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  • ERNIE-4.0-8K-0104 - ModelBuilder

    ERNIE 4.0是百度自研的旗舰级超大规模⼤语⾔模型,相较ERNIE 3.5实现了模型能力全面升级,广泛适用于各领域复杂任务场景;支持自动对接百度搜索插件,保障问答信息时效。ERNIE-4.0-8K-0104是模型的一个版本,本文介绍了相关API及使用。 创建chat 调用本接口,发起一次对话请求。 HTTP调用 鉴权说明 本文API,支持2种 鉴权方式 。

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  • Redis集群安装部署

    还有一个就是cluster,可以理解为是一个集群管理的插件。当我们的存取的key到达的时候,redis会根据crc16的算法得出一个结果,然后把结果对 16384 求余数,这样每个 key 都会对应一个编号在 0-16383 之间的哈希槽,通过这个值,去找到对应的插槽所对应的节点,然后直接自动跳转到这个对应的节点上进行存取操作。

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