创建模型评估任务 - ModelBuilder
x3C;object> 是 评估子对象配置列表 evalInferDatasetConfigList说明 名称 类型 必填 描述 inferDatasetId string 是 推理结果集ID，通过以下方法获取该字段值，在 控制台-数据管理-数据集-推理结果集页面 ，点击某个推理结果集详情，点击推理结果集信息页面查看，如下图所示： isBaseline bool 否 启用GSB时，表示基准对象；若开启
通过kubectl连接集群 - 容器引擎CCE | 百度智能云文档
下载之后，将其解压到任意目录，例如放在D盘下 在 目录 C:\users\ 下进入用户的文件夹，例如用户名为foo,则文件夹应该为 C:\users\foo ，同时进入此目录，创建文件夹 .kube 在集群列表页面，下载集群配置文件，放在上一步创建的 .kube 文件夹中，并且重名名为 config 打开windows命令行提示符 进入kubectl文件存放的目录，运行 kubectl.exe get
kubectl管理配置 - 容器引擎CCE | 百度智能云文档
下载之后，将其解压到任意目录，例如放在D盘下 在 目录 C:\users\ 下进入用户的文件夹，例如用户名为foo,则文件夹应该为 C:\users\foo ，同时进入此目录，创建文件夹 .kube 在集群列表页面，下载集群配置文件，放在上一步创建的 .kube 文件夹中，并且重名名为 config 打开windows命令行提示符 进入kubectl文件存放的目录，运行 kubectl.exe get
百度智能云 × 欧拉共享 | 生态互补 探索智慧交通新模式 | 百度智能云
欧拉共享总经理王竞说：“通过将百度智能云的云计算、大数据、人工智能等能力应用到共享出行领域，我们正在帮助新型出行车企开启出行2.0时代。” 科技开启出行2.0时代 众所周知，传统的网约车是典型的C2C模式，这种模式对于网约车企业来说，需要拼资产、拼规模、拼价格；但对于乘客来说，由于入驻车主良莠不齐，服务和效率难以保障。
Hbase使用BOS作为底层存储 对象存储（BOS）
hbase.cluster.distributed false 此项用于设置分布式集群模式，false为单机或伪分布式模式，true为完全分布式模式 `, `45395837168873170000`) > < property > < name > hbase.rootdir < /name > < value > bos:// { bucket } /hbase <
呼叫中心语音-在线合成 - 语音技术
TR_ENABLE，默认为1表示开启合成文本 正则替换 功能，详见 ./data/rules.dat ，注意，正则替换原则是按配置从上到下逐条进行匹配，因此建议将泛化能力强的正则放在上面，配置不当下面的正则会使上面的失效，请用户自行体验。不需要该功能可以关闭。
模型配置 - 千帆AppBuilder-产品文档
模型付费状态默认关闭，开启后，如果你已开通付费模型，免费资源消耗完毕后自动切换到付费资源，保障应用稳定可用，如需开启，请点击【修改配置】按钮前往 资源额度 页面。 模型效果配置 你可以配置最大思考次数和参考对话轮数，最大思考次数指在一轮对话中，组件调用的最大次数。推荐值为4，数值越大，可以处理更复杂的任务，但会增加响应耗时和Tokens消耗。 参考对话轮数是指传入大模型上下文的最大对话轮数。
集成iOS SDK - 实时音视频RTC | 百度智能云文档
是否开启多人模式（YES：多人模式；NO：两人模式） rps.isMultiPlayerModel = YES; [self.rtcRoomApi setParamSettings:rps paramType:RTC_VIDEO_PARAM_SETTINGS_SESSION_MODE]; // 设置远端用户视频显示view //当多人模式 rps.isMultiPlayerModel =
发布日志（Android） - 实时音视频RTC | 百度智能云文档
修复已知问题 V3.1.0 2024-02-05 1、增加视频编码H265，详见 外部编码 2、支持SEI消息发送和接受，详见 发送SEI消息 3、修复已知问题 V3.0.0 2024-01-09 1、增加视频编码JPEG 2、接口调整 3、修复已知问题 V2.13.0 2023-09-01 1、 修复已知问题 V2.12.0 2023-04-01 1、新增信令支持QUIC协议传输 2、默认信令精简模式
对接spark-sql - 时序时空数据库TSDB | 百度智能云文档
org.apache.spark.sql.types.DataTypes.StringType; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.sql.Dataset; import org.apache.spark.sql.Row
