【千帆平台】零代码构建应用《未来信使》，通过两个组件和两个应用综合实现确认和发送邮件的效果 千帆社区
未来信息指令 # 角色任务 你是一名未来信使助手，你需要识别用户输入的邮箱地址、邮件发送时间、以及邮件内容三部分。 另外你还能够识别6位长度的邮箱验证码，并且能够区分上一步输入的内容。
【千帆平台】零代码构建应用《未来信使》，通过两个组件和两个应用综合实现确认和发送邮件的效果 千帆社区
未来信息指令 # 角色任务 你是一名未来信使助手，你需要识别用户输入的邮箱地址、邮件发送时间、以及邮件内容三部分。 另外你还能够识别6位长度的邮箱验证码，并且能够区分上一步输入的内容。
安全组配置实践（进阶篇）_解决方案实践
需求场景 需求场景1：安全组批量应用到多个云服务器 为了增加安全性，用户不仅需要对云服务设置精细的访问控制，还需要对业务系统搭配不同的安全策略，满足多个云服务器批量操作安全策略的场景，最终实现灵活的网络访问控制。 示例场景 如下所示，分层业务架构中具备三组集群云服务器，每个集群设置不同的安全组策略，集群内的云服务需要同时配置安全组。
代码模板升级及迁移说明 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
网络设计中分类器的代码部分 logits = fluid . layers . fc ( input = fc_2 , size = cfg . num_labels ) 5.
AI 应用的全流程存储加速方案技术解析和实践分享
需要注意的是，从最开始的本地盘，到后来的商用网络存储、冷热分层、数据湖，存储在这个发展过程中呈现出来的一个大趋势就是，存储离计算的距离越来越远。这就导致今天我们去做一个云原生的 AI 训练，会经历一个很长的流程： 云原生时代的业务数据首先是集中积累到数据湖存储中，这里就包括未来用于训练的数据。
全面解释人工智能LLM模型的真实工作原理（完结） 千帆社区
让我们逐个理解每个部分： 前馈网络：前馈网络是没有循环的网络。第一部分中讨论的原始网络就是一个前馈网络。事实上，这个块采用了非常相似的结构。它包含两个线性层，每个层之后都有一个ReLU（见第一部分关于ReLU的介绍）和一个Dropout层。请记住，这个前馈网络适用于每个位置独立。也就是说，位置0有一个前馈网络，位置1有一个，依此类推。但是位置x的神经元不会与位置y的前馈网络相连。
CSN支持VPC自定义路由表实现流量安全互访 - 云智能网CSN | 百度智能云文档
合理设置三台虚机的安全组，使得三台实例之间可以相互通信。 具体操作方法参考 安全组 。 配置流程 步骤一：创建CSN实例并加载VPC 登录到 百度智能云控制台 ，创建一个CSN实例。 具体操作方法参考 创建云智能网实例 。 点击创建好的实例名称，进入实例基本信息页面。点击左侧边栏中的“网络实例管理”按钮，进入网络实例管理页面，依次添加VPC-A、VPC-B和安全VPC三个VPC到CSN中。
MySQL主从复制 —— 作用、原理、数据一致性，异步复制、半同步复制、组复制 千帆社区
主从复制概括为 ： 在Master端开启binlog ，从库将master的binlog拷贝到它的中继日志relay log，slave端重放binlog 从而达到主从数据一致 简单来说分成三步： 写入binlog：Master 主库在事务提交时，会把数据变更记录在二进制日志文件 Binlog 中 同步binlog：从库读取主库的二进制日志文件 Binlog ，写入到从库的中继日志 Relay Log
理解深度学习： 第六章 训练模型 千帆社区
一个完全不同的方法是对网络参数进行量化，并使用 SAT 解算器（Mézard & Mora，2009）穷尽搜索结果离散化的参数空间。这种方法有可能找到全局最小值，并确保没有其他更低的损失存在，但只对非常小的模型实用。 Problems 问题 6.1 证明方程 6.5 中最小二乘损失函数的导数可以通过方程 6.7 中的表达式给出。 通过证明其特征值始终为正来论证此函数的凸性。
百度智能云的技术架构 - 白皮书 | 百度智能云文档
通过这些大家可以看到百度在基础技术方面积累非常多，所有规模数字下面都是非常多的机器，非常多的系统，非常多的研发人员的汗水。今天百度总容量已经达到千P，每天新增的数量级就有1P，每天处理的数据超过50P，峰值处理每秒达50GB，更重要的是，百度的业务非常复杂，各种类型的应用，各种各样的数据，都依赖于百度强大的基础架构。
