非阻塞动态加载javascript广告实现代码  内容精选
  • 基于LangChain 从 BOS 对非结构化数据加载处理 千帆社区

    总结 本文介绍了基于 LangChain 实现从 BOS 上进行非结构化文档加载、切分、向量化和后续私域知识问答的场景。 评论 相关推荐 【新人报道】千帆社区上线系列活动发布啦 百度智能云千帆社区 2023.09.11 10350 21 16 盖楼大赛第一期 | 大模型训练师:对话测试时你总结比较好用的 Prompts?

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  • 文心快码智能代码助手专场·限时折扣

    产品详情 > 企业用户专享 ✓ 全面数据报表及动态管理Licenses ✓ 强大的数据安全守护 ✓ 采购量超过1000,提供大客户支持服务 8折 不限单数 ¥ 799 1000 元 立即购买 产品能力 活动规则 应用场景 帮你想 通过代码解释使得开发人员快速上手新代码;在对话框中输入研发过程遇到的问题,可第一时间获得解答 帮你写 在代码编写过程中,可以智能生成方法、函数、判断、循环体等完整的代码块

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  • 经营性互联网信息服务备案管理办法》 - ICP备案服务 | 百度智能云文档

    第十九条 互联网接入服务提供者应当记录其接入的经营性互联网信息服务提供者的备案信息。 互联网接入服务提供者应当依照国家有关规定做好用户信息动态管理、记录留存、有害信息报告等网络信息安全管理工作,根据信息产业部和省通信管理局的要求对所接入用户进行监督。 第二十条 省通信管理局依法对经营性互联网信息服务备案实行年度审核。 省通信管理局通过信息产业部备案管理系统,采用网上方式进行年度审核。

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  • [AI行业案例]-人脸识别实现3C零售店“无人值守”

    体验流程如下: Step 1:注册中关村在线科技生活馆会员 Step 2:人脸识别出会员身份后,闸机自动通行进店 活体检测 会员到店门口,人脸识别成功后,闸机自动打开进店 Step 3:体验过程中,再次识别会员,广告大屏推送精准广告 新会员进店时即根据会员选择的兴趣标签推送广告内容 广告屏幕内容包含商品的购买二维码,系统记录用户扫码行为进行分析 用户靠近其他广告屏时,再次识别会员推送精准广告 Step

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  • 配置SSL证书,实现网站HTTPS有什么作用? - 百度智能门户AIPAGE | 百度智能云文档

    配置SSL证书,实现网站HTTPS有什么作用? 使用了SSL证书的网站,访问网址的前缀是“ https:// ” 未使用SSL证书的网站,访问网址的前缀是“ http:// ” SSL证书是一种安全工具,由专业的CA机构签发的加密文件,用于配置在网站服务器上,这样访客的浏览器跟网站服务器在交互时传输数据会进行加密,黑客截取的话也无法分析里面的数据。

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  • [AI行业案例]-EasyDL物体检测实现公共空间能效管理

    从而联动空调,灯光,窗帘等设备,实现了空间管理和能源节约; 2、采用百度EasyDL物体检测,实现了敏感图像数据的Edge端处理。降低了客户对隐私的担忧; 3、整合了楼宇自动化协议,有助于客户系统整合实现

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  • 智能Debug - 智能代码助手公有云COMATE | 百度智能云文档

    智能Debug 功能介绍 智能Debug旨在解决开发过程中遇到的代码构建报错、代码运行报错、常见shell命令执行报错。通过结合报错日志信息和相关代码上下文,利用百度工程师丰富的Debug经验和文心大模型能力,分析报错原因并给出解决方案和修复后的代码,提升Debug效率。

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  • [AI行业案例]-诺心食品借力EasyDL实现蛋糕瑕疵精准识别

    使用产品 EasyDL零门槛AI开发平台 支持与交流 AI社区 教学视频 文档中心 SDK下载 诺心食品借力EasyDL实现蛋糕瑕疵精准识别 价值成果 使用EasyDL图像分类训练出准确度达99%以上的蛋糕种类识别模型,通过物体检测训练出准确率达 80% 以上的蛋糕质检模型。 通过使用EasyDL实现了蛋糕识别自动化,缺陷识别更精准,减少了核对工作,提高核对检测效率,大幅释放人力。

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  • 产品简介 - 动态加速DRCDN | 百度智能云文档

    四层动态加速 面向 TCP/UDP 私有协议的动态加速。 二、产品优势 开启此功能可以不受浏览器、位置、设备或网络的限制,为用户提供快速、可靠和流畅的访问体验。 全站加速: 百度智能云通过全国各地部署的加速节点,实现静态内容和动态内容都经由 CDN 的链路进行加速,提供持续稳定的加速服务。 链路优化: 中心节点多线接入,智能选择回源链路,实时探测,结合百度的最优链路算法,获取用于传输的最优路径。

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  • 用BML实现开源大模型的预训练(Post-pretrain) - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    用BML实现开源大模型的预训练(Post-pretrain) 目录 1. 准备工作(通过notebook或者本地IDE实现) 1.1. 环境创建 1.2. 代码下载 1.3. 目录创建 1.4. 准备预训练模型权重 1.5. 准备训练数据 2. 训练Pipeline说明 2.1. Step1:数据预处理 2.2. Step2:模型格式转换(HF->Megatron) 2.3.

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