千帆杯——对话第一期最强挑战者(文字版总结) 千帆社区
如果我们了解原理的话，是基于前面的输入的概率去计算下一个词的输出的。对于我来说，我一般来说都是会加入fillshot，来控制模型的输出。 对于我来说，不管是在什么平台创建agent，都基本上都是基于这几步来做的，当然了就是任务不同，也会需要有适当的变通。如果说某个某个平台需要的要求的字数特别少，那fillshot可能就需要删掉了。然后，也需要对其中内容进行一些精简。
基于BOS的快照与恢复 - ElasticsearchBES | 百度智能云文档
wait_for_completion=true 监控快照的恢复 从BOS仓库恢复数据利用了Elasticsearch内部的恢复机制，从内部实现原理来讲，从仓库恢复数据和一个节点从另一个节点上恢复数据是完全等价，Elasticsearch的内部恢复包括原地恢复(existing_store recovery)、远端恢复(peer recovery)和仓库恢复(snapshot recovery)。
Spark - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
基本原理 我们先以一段简单的聚合SQL为例，看下Spark是如何执行的 我们的SQL代码经过解析先在Driver中生成了执行计划，执行计划优化后最终转化为一个个的RDD，每个RDD和其要处理的分片信息最终会发往对应的Executor，以Task为执行单元来执行对应的计算逻辑。这里可以将一个Task当做Executor中的一个线程，这个线程里完成了主要的计算逻辑。
人脸搜索与库管理 - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测
更新人脸库中指定用户下的人脸信息 人脸删除 ：删除指定用户的某张人脸 用户信息查询 ：查询人脸库中某个用户的详细信息 获取用户人脸列表 ：获取某个用户组中的全部人脸列表 获取用户列表 ：查询指定用户组中的用户列表 复制用户 ：将指定用户复制到另外的人脸组 删除用户 ：删除指定用户 创建用户组 ：创建一个新的用户组 删除用户组 ：删除指定用户组 组列表查询 ：查询人脸库中用户组的列表 M：N识别的原理
运维类问题 - 云数据库RDS | 百度智能云文档
pt-online-schame-change 工作原理 使用限制 被修改标必须有主键。 被修改表不能针对insert/update/delete的触发器。 如果被修改表有外键，需要使用--alter-foreign-keys-method选项。 工作原理 假设表名为tbl_name，clone表名_tbl_name_new check，根据使用限制及其表的状态进行check。 创建新表。
开发者指南 - 音视频处理MCP | 百度智能云文档
用户通过创建多个队列达到区分任务优先级的目的，将大部分任务创建至普通优先级队列，将高优的任务放入高优先级的队列，以利用队列先到先服务的工作原理来实现任务的优先级调整。
JVM —— 类加载器的分类，双亲委派机制 千帆社区
被大量运用在一些框架中，如阿里的DUbbo框架 SPI机制的工作原理如下：首先，开发人员定义一个服务接口，以及对该接口提供服务实现的一个或多个类。然后在应用程序的类路径中创建一个配置文件，该文件的名称必须是 META-INF/services/接口全限定名 ，其中，以接口全限定名作为文件名、其内容则是服务接口实现类的全限定名。
数据集对应关系说明 - ModelBuilder
n\n机器学习的工作原理是通过训练和优化算法来不断改进模型，使得模型能够更好地适应新数据和新情境。这个过程通常包括数据预处理、特征提取、模型训练、评估和调整等步骤。机器学习的应用范围非常广泛，比如语音识别、图像识别、自然语言处理、推荐系统等。 ] , [ 机器学习是人工智能的一个分支，它是指让机器从数据中学习和识别模式、规律，进而提高其自身的能力，而不是直接进行编程或人工干预。
场景方案·会议纪要 - ModelBuilder
其工作原理是将长文本分割成较小的部分，每个部分单独处理（Map阶段），然后将所有部分的结果合并成最终结果（Reduce阶段）。 这种方法允许在处理长文本时保持高效和准确。其优点是充分利用了map-reduce的并行输出能力，通过将长文本分割成更小的段落，每个段落独立处理，可以有效地克服模型的输入长度限制。这使得它能够处理超出单个模型输入限制的大文档。
