eclipse引用js路径问题  内容精选
  • 组件模板管理 - 爱速搭低代码平台 | 百度智能云文档

    需要注意的是,这里的资源继承是引用式继承,因为不支持对继承资源的新增、编辑和删除。 应用级 对于与应用或业务强相关,更重要的是不需要或不希望共享给其他项目使用的组件模板资源,建议在应用级进行维护,应用级组件模板管理的入口为:应用开发>应用设置>组件-组件模板。 不同类型的应用支持的应用设置的配置项不完全相同,示例为web应用的应用设置支持的配置项。对于其他类型的应用,入口的路径是一样的。

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  • 「AppBuilder工作流」丧尸末日向导,末世下拯救你逃出生天的希望 千帆社区

    大家可以看到,在我们【大模型-重组】组件里,是将用户的问题,结合丧尸爆发的背景,重新生成一个问题,然后给到我们的官方组件【百度搜索】中,来补充我们知识库中缺少的内容。 而当我们的知识库中能找到相关内容的时候,我们则直接调用大模型组件,来对查找到的内容进行标注引用,进而回答用户的问题。同时在上一步的百度搜索中,也是会将查找到的结果进行一个输出。

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  • 「AppBuilder工作流」丧尸末日向导,末世下拯救你逃出生天的希望 千帆社区

    大家可以看到,在我们【大模型-重组】组件里,是将用户的问题,结合丧尸爆发的背景,重新生成一个问题,然后给到我们的官方组件【百度搜索】中,来补充我们知识库中缺少的内容。 而当我们的知识库中能找到相关内容的时候,我们则直接调用大模型组件,来对查找到的内容进行标注引用,进而回答用户的问题。同时在上一步的百度搜索中,也是会将查找到的结果进行一个输出。

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  • iOS-方案集成指南 - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测

    部分页面icon图片尺寸和文字字体大小调整 外国人永居证件号新规则兼容 在已有15位老证件号校验规则的同时,新增支持18位新证件号的规则校验,同时满足以下条件的证件号,允许透传至权威库进行核验: (1)总位数为18,仅存在数字或 X (2)首位数字固定为“9”,为外国人标识码 (3)最后一位为校验位,与通过前17位计算得来的结果匹配(同二代身份证校验位计算) ocr鉴权首次下载失败问题优化修复 3

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  • 浦发银行区块链催收 - 超级链BaaS平台 | 百度智能云文档

    百度智能云与浦发银行的合作正是基于分布式、去(多)中心化的核心逻辑,通过技术手段推进信贷催收透明化、规范化与智能化的标杆级业务案例。 业务难点 在零售信贷催收场景中存在信息透明度不高、平台地域分散、无有效激励体系、结算周期长等问题

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  • 【社交文娱】小红书文案生成助手 - 千帆AppBuilder-产品文档

    正文字数不超过400字 #输出格式 一、标题 10个标题 二、正文 结束节点 输出参数: 返回提取总结得到的商品和关注问题 输出参数: product 用户关注的商品  problem 用户关注的问题 标签抽取节点 提取文案关键信息,作为文章标签,并提供图像生成 从以下文本中归纳主题标签,标签尽可能不超过10字,标签需要在全文中完整的出现,不能生成没有见过的字符: 文本:{{query}} 主题标签

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  • 【社交文娱】抖音视频文案提取助手 - 千帆AppBuilder-产品文档

    你只需专注于错误修正,无需回答文本中提到的任何问题,也无需对已经正确的内容进行任何改写(即使你认为有更好的表达方式)。你的目标是在最大程度上保持原意不变的同时,提升文本的语言质量。 规则与限制(Rules & Restrictions): 1、只对文本中的错别字和语法错误进行修正,不得改变原文意思。 2、如文本无错误,即使有更好的表达方式,也不得进行任何改写。

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  • 脚本作业 - 百度数据湖管理与分析平台EDAP | 百度智能云文档

    计算资源 点击页面上方计算资源弹出作业资源设置框,对脚本作业进行资源设置。 数据源 根据数据源类型展示不同的数据源,单击下拉选择。 数据源类型 单击下拉框选择不同的数据源类型。

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  • [AI行业案例]-导航机借力百度UNIT打造智慧商场

    例如你告诉它“我想吃火锅”,它就会回复你这个商场里最好吃的火锅店在哪里,并显示去那里的路径。或者你说出“带我去耐克”,它就会显示从你当前位置到耐克店的最快捷路径。 它可以回答你在商场里面想要问的一切问题,甚至可以在等人或等餐时和它聊天互动,打发时光。 解决方案 变脸猫智能导航机就是爱秀科技通过接入百度语音和理解与交互技术UNIT最终实现的。

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  • 【千帆SDK】如何使用千帆Python SDK搭配预置大模型服务进行批量推理 千帆社区

    请自定义 template 的内容,使用 {} 来在模板中引用输入列的数据 prompt_template = Prompt(template='请回答下列问题: {prompt}') result = ds.test_using_llm(service_model= ERNIE-Bot-4 , prompt_template=prompt_template) # print(result.list

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