网络层安全说明_解决方案实践
DDoS的表现形式主要有两种，一种为流量攻击，主要是针对网络带宽的攻击，即大量攻击包导致网络带宽被阻塞，合法网络包被虚假的攻击包淹没而无法到达主机；另一种为资源耗尽攻击，主要是针对服务器主机的攻击，即通过大量攻击包导致主机的内存被耗尽或CPU被内核及应用程序占完而造成无法提供网络服务。当被DDoS攻击时，主要表现为： (1) 被攻击主机上有大量等待的TCP连接。
创建集群 - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
基础配置说明 表二 基础配置项说明 配置项名称 配置项说明 集群名称 用于区分不同集群的唯一性。 管理员密码 该密码可以用于登录创建的集群机器，请设置复杂密码，必须以字母、数字、特殊字符组合，长度在8-17个字符之间。 确认管理员密码 再次输入管理员密码。 管理员用户名 root。用户远程SSH到集群进行管理。 短信开关 默认开启。
面向大数据存算分离场景的数据湖加速方案 | 百度智能云
因为底层基于一个分布式的 KV 存储，它可以做到水平的扩展，单 bucket 可以支持到百亿的规模，而不是像 HDFS 是十亿级别的一个规模。 我们也通过各种各样的优化手段，比如读写路径锁、内存 Cache、批量 Commit 机制、强一致性读从等手段来提升吞吐，单 bucket 吞吐在优化完之后可以到 10w+/s 以上。这套系统使用基于 raft 复制协议多副本的方案，实现高可靠。
购买创建 - 超级链BaaS平台 | 百度智能云文档
根据业务应用场景，选择合适的计算资源进行购买，目前提供三种标准规格的套餐：普通配置、高级配置、豪华配置 普通配置 高级配置 豪华配置 普通III 普通III 普通III 内存：4核/8G 内存：8核/16G 内存：12核/32G 系统盘：50GB 系统盘：50GB 系统盘：50GB 高性能云磁盘：40GB 高性能云磁盘：300GB 高性能云磁盘：500GB 网络初始参数配置 网络基础配置： 网络名称
CCE Node Problem Detector 说明 - 容器引擎CCE | 百度智能云文档
可能导致 GPU 训练/推理任务中断 MemoryUnhealthy False 是否存在内存故障（仅支持EBC机型） 内存不可用，任务中断 EBC 机型故障检测介绍 针对于EBC弹性裸金属服务器，Node-Problem-Detector对接百度云硬件感知组件 HAS-agent ，新增对GPU/RDMA网卡/CPU/内存等硬件健康检测能力。
体验通过OpenAI SDK调用推理千帆MB平台【古诗词万事通】应用 千帆社区
登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 1 体验通过OpenAI SDK调用推理千帆MB平台【古诗词万事通】应用 大模型开发 / 技术交流 千帆大模型训练营 2024.12.11 383 看过 千帆平台兼容Open SDK了，许多基于OpenAI SDK的应用有福音了，可以不用大量重构代码就可以直接用文心一言了，现在先简要介绍下“体验通过OpenAI SDK调用推理千帆MB平台【古诗词万事通】应用
Android-人脸通行工程 - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测
点击激活（激活需要联网，采用的https请求，https要求设备系统时间跟请求服务器时间差距不大，否则请求授权服务器会失败），激活以后使用不需要在连接网络，一个序列号绑定一台设备，卸载应用后重新安装可能需要重新激活，可以使用同一个序列号。可以在你的控制台查看设备号对应的序列号。
BCCL：百度自研高性能集合通信库 - 百舸异构计算平台AIHC | 百度智能云文档
为一个通信组，以此类推 -b 是 测试所用最小 message size，与 nccl-tests 保持一致 -e 是 测试所用最大 message size，与 nccl-tests 保持一致 -i 是 最小到最大 message size 增长步长，与 nccl-tests 保持一致 -f 是 最小到最大message size增长的步长因子（倍数），与 nccl-tests 保持一致 -n 是
EasyDL图像专项适配EdgeBoard(FZ)-SDK集成快速开始 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
这是因为FZ5A带vcu，给它预留的内存过大导致，如果用不到VCU可以把这部分改小。
【FAQ】千帆大模型平台常见问题梳理 （模型微调篇） 千帆社区
这些方法之间的一些区别是： P-Tuning和LoRA只调整一小部分参数，而监督式微调则调整所有参数。 P-Tuning修改了输入嵌入，而LoRA修改了每层的隐藏状态。 P-Tuning和LoRA保留了预训练的模型权重，而有监督微调则更新了全部参数。 与有监督的微调相比，P-Tuning和LoRA的内存要求更低，训练吞吐量更高。 LoRA没有额外的推理延迟，而P-Tuning和有监督微调可能有。
