003-数据处理组件 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
输入 支持输入四个数据集，需要编写处理数据的Python代码。 输出 处理后的数据集。 算子参数 参数名称 是否必选 参数描述 默认值 Python代码编辑窗口 是 在编辑窗口中编辑处理数据脚本 无 使用示例 编写处理数据的Python代码，等待算子运行成功。 查看数据处理结果。 PySpark导出数据 使用PySpark脚本导出数据。 输入 输入一个数据集，需要编写导出数据的Python代码。
快速入门 - 图像识别 | 百度智能云文档
3.在Eclipse右键“工程 -> Properties -> Java Build Path -> Add JARs”。 4.添加SDK工具包 aip-java-sdk-version.jar 和第三方依赖工具包 json-20160810.jar slf4j-api-1.7.25.jar slf4j-simple-1.7.25.jar（可选） 。
常见问题 - 智能代码助手公有云COMATE | 百度智能云文档
真正的打开一个实际开发的项目，去编写代码就好。随着输入的内容越多，大模型的理解越深刻，推荐的内容也就越精准和有效了。 安全问题与隐私协议 Comate会收集我的代码数据？ 使用过程中需要利用正在编写的文件中的上文，来推理出接下来的下文。因此确实会需要通过网络使用过程中将正在编写的代码文件内容传输给模型推理。我们承诺不使用这部分上传的代码做任何积累、分析、加工等后续动作。
大模型黑话指南（三） 千帆社区
即模型接收到给定问题的正确输出的演示，并学会复制输出结果。我们希望通过这种方式将其泛化到训练中尚未出现的问题中去。 强化学习（RL） 在强化学习中，我们为模型提供指令，但并不提供人工编写的答案。模型需要自己生成答案。评分机制（例如人类）会读取生成的答案，并告诉模型这些答案的质量，模型的目标是如何回答以获得高分。
Centos-7.2部署LAMP环境 - 云服务器BCC | 百度智能云文档
Centos-7.2部署LAMP环境 本文介绍了如何搭建LAMP环境，所涉及到的演示内容皆基于centos7.2版本的BCC实例，具体步骤如下。 1.配置防火墙 CentOS 7.0以上的系统默认使用的是firewall作为防火墙。
快速入门 - 图像增强与特效 | 百度智能云文档
3.在Eclipse右键“工程 -> Properties -> Java Build Path -> Add JARs”。 4.添加SDK工具包 aip-java-sdk-version.jar 和第三方依赖工具包 json-20160810.jar slf4j-api-1.7.25.jar slf4j-simple-1.7.25.jar（可选） 。
快速入门 - 人体分析 | 百度智能云文档
3.在Eclipse右键“工程 -> Properties -> Java Build Path -> Add JARs”。 4.添加SDK工具包 aip-java-sdk-version.jar 和第三方依赖工具包 json-20160810.jar slf4j-api-1.7.25.jar slf4j-simple-1.7.25.jar（可选） 。
自定义函数与依赖包整体下发 - 智能边缘BIE | 百度智能云文档
自定义函数与依赖包整体下发 在编写函数时，我们常常会需要引用第三方依赖，本文将介绍如何把代码以及第三方依赖上传至云端 BOS，并在函数应用中引入该函数。 本文将以 Python3.6 为例进行说明。 配置项创建 代码开发 在将代码上传到云端前，我们需要先在开发机上开发和测试代码。
快速入门 - 文字识别OCR
3.在Eclipse右键“工程 -> Properties -> Java Build Path -> Add JARs”。 4.添加SDK工具包 aip-java-sdk-version.jar 和第三方依赖工具包 json-20160810.jar slf4j-simple-1.7.25.jar 。
通过Terraform管理BLB - 负载均衡BLB | 百度智能云文档
通过Terraform管理BLB 概览 本文介绍了通过Terraform管理BLB的方式，实现对BLB资源的快速创建、管理等功能。 需求场景 简化资源运维，利用代码即基础设施的思想，通过编写Terraform相关代码文件来实现对BLB生命周期的管理。
