MapReduce_全托管Hadoop/Spark集群_BMR
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AI 应用的全流程存储加速方案技术解析和实践分享
例如，存储介质方面使用更多的内存、更快更多的 SSD 硬盘等，网络方面升到 100G/200G 的高速 TCP/RDMA 网络。 软件方面，对软件架构做一些升级来提高整个软件系统的扩展能力，缩短软件栈的 I/O 路径长度。这里大家可能有一定了解的方案就是并行文件系统，这一类文件系统通过 hash、stripe 等方式将元数据和数据尽可能地分散到更多的节点上，以此来提高元数据和数据的并发处理性能。
部署前环境检查（必看） - 文字识别OCR
硬件环境要求 若您仍然不确定硬件选型，请 提交工单 联系百度的工作人员 鉴权服务节点 名称 推荐 说明 服务器 物理机、独享云服务器、虚拟机。 CPU，网卡MAC，内存，显卡、磁盘等发生变化会影响指纹，进而影响鉴权。如果是共享云服务器，机器指纹可能会发生变化。如果您不得不使用云服务器，建议您使用独享云服务器。
替大家开了个盲盒，五大主流云Redis实测，到底谁是性能王者？ 千帆社区
以上测评结果仅基于我们在当前版本的测试环境下得出，大家一定要结合自身业务场景、核心诉求（比如是否侧重延迟、并发量、特定操作类型）灵活选用，以上结果仅供各位参考。 更多细节见测评脚本文档： https://tokenmap.feishu.cn/docx/UY2ldZwhDoUGHzxyskCceayYnrd 希望这次实测能对大家有帮助，也欢迎大家在评论区分享你的选型经验和经历，一起交流进步。
7.4版本兼容说明 - ElasticsearchBES | 百度智能云文档
该值可以设置为百分数，代表除去Elasticsearch的jvm外，服务器剩余内存的百分比，也可以设置为一个带有存储容量单位的值，例如『10kb』、『10mb』、『3g』等，不建议设置为小数值，如『1.5g』。例如，一台机器拥有100GB内存，Elasticsearch的jvm使用了32GB。
BITMAP 精准去重 - Baidu Palo/Doris 使用文档
用 Bitmap 来精确去重，可以解决 count distinct 在大量数据场景下的性能问题。 使用场景 在实际的业务场景中，当数据达到一定规模之后，通过 count distinct 去重的成本也越来越高。查询也会越来越慢。而使用 Bitmap 精确去重，就是为了解决 count distinct 在大量数据场景下的性能问题。
零售版常见问题 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
SKU建议至少出现在20张实景图中，并且正确标注 参与训练的实景图集一定要包含和实际商品检测场景环境一致的图片，每个标签的图片需要覆盖实际场景里面的可能性，如拍照角度、光线明暗的变化，训练集覆盖的场景越多，模型的泛化能力越强 参考模型列表中模型效果下的「完整评估结果」内的推荐阈值，校验时适当调整阈值后测试效果，找到合适的阈值，在调用API接口时用请求参数threshold设定合适的阈值 用于训练、校验
常见问题 - 数字员工-内容营销创作平台 | 百度智能云文档
wecam中调整捕捉窗口的帧数，至少达到25 Q3：数字分身清晰度低 A3：1、检查显示屏分辨率是否为1080p及以上，如不是，需要调整分辨率为1920×1080或以上；2、数字分身在捕捉过程中会有一定的清晰度损失，若差别较小则属于正常现象 Q4：数字分身开播后，平台内“弹”字按钮无法点击，提示未授权
综述 - 应用引擎BAE | 百度智能云文档
首创即用API模式，使用百度账号即可调用平台内所有即用API，让开发工作如此简单。 应用引擎BAE提供本地Ubuntu虚拟机，与部署在BAE后台的环境完全一致。开发者在本地进行基础开发的同时，即时同步到云端，构建快捷的持续集成开发，有效提升开发的效率。
百度智能云的技术架构 - 白皮书 | 百度智能云文档
很多时候有很多新的业务要发展，但是受限于技术，其实不能用业务来推动公司的发展，因为基础架构的构建非常重要。由系统架构驱动这个业务发展。甚至我们可以通过数据分析的方法，用数据驱动这个公司的业务展。这是我们对云计算技术的认识。 系统架构服务广阔的开发者和终端用户。
