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  • 云手机_百度云手机_手机云游戏

    实现了批量运行APP进行抢票的功能,帮助用户更方便灵活的进行自动抢票任务,更进一步降低了成本 产品动态 查看更多产品动态 新增功能 新增标签功能和官网可购买的实例种类 2021.06.17 详情 新增功能 新增镜像设备管理和应用镜像版本管理 2021.10.22 详情 新增功能 新增百度云游戏数据互通Android SDK,打通了用户手机与云手机之间数据传输。

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  • CodeLab – 专业AI开发者使用的IDE

    异构加速计算:利用GPU和CPU并行及混合加速计算 超大数据处理:单机可处理1GB-10TB数据 高效数据存储:利用Parquet和Arrow实现高效磁盘和内存存储 下载CodeLab Windows 客户端(内置Linux子系统,提供原生Linux开发体验) 支持系统:Windows 10 64位系统。 【本地GPU卡调试】:即将支持。 【使用云端算力】:支持。

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  • 有声阅读场景解决方案_小说听书_新闻播报_无障碍阅读-百度AI开放平台

    有声阅读解决方案 提供高度拟人、自然流畅的文本转语音服务,打通人机交互闭环,支持多角色、多情感的音色选择与个性化音库定制,全面解决传统有声制作成本高、效率低等问题,满足泛阅读、智能播报、人机交互等各类场景的语音合成需求 特惠 首购专享,语音合成低至 6.5折 ,立即抢购 > 立即使用 商务咨询 产品价格 技术文档 API在线调试 HOT 快速调试语音合成效果 私有化部署 HOT 支持多种配置选择

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  • 分层命名空间 对象存储(BOS)

    使用方式: 目前分层命名空间功能支持华北-北京地域、华南-广州地域的新建存储桶(Bucket)开启分层命名空间功能,开启后不支持关闭该功能。控制台开启分层命名空间的具体操作,详见 控制台操作指南-分层命名空间存储桶操作说明 。 您可以通过以下方式在开启了分层命名空间的 Bucket 中创建目录、并进行目录的重命名或删除操作。

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  • 配置智能分层 对象存储(BOS)

    控制台操作说明 配置智能分层 您可直接在左侧导航列中的【智能分层】进行配置管理,也可在Bucket管理目录中对当前Bucket配置智能分层。 在智能分层页面设置 登录 对象存储 BOS 管理控制台 。 在左侧导航列,选择【智能分层】进入智能分层管理页面,默认将展示当前账户下所有已配置的智能分层规则。 选择【智能分层配置】,可在弹窗中配置一条新的智能分层规则。

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  • 分层命名空间存储桶操作说明 对象存储(BOS)

    分层命名空间存储桶操作说明 分层命名空间(namespace)是百度智能云推出的元数据管理功能。通过分层命名空间,可以很好的支持目录级别的mv与rename操作,同时优化常见读操作List、Head,提升数据处理效率与性能,能很好的满足大数据领域的数据湖计算场景。目前分层namespace功能设置粒度为存储桶级别,您需先获取使用权限后创建开启分层namespace的存储桶。

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  • 磐玉-AIBOX-L01产品使用说明书 - 磐玉蜂巢服务器PYCS | 百度智能云文档

    步骤 2 连接外接线缆,参见 4.6 外接线缆。 步骤 3 将L01上电,参见 4.2.2 上电。 结束 4.5 外接线缆 4.5.1 以太网线 准备工作 准备工具:防静电手环或腕带。 准备辅材:超五类网线,建议使用带屏蔽双绞线。 操作步骤 步骤 1 将防静电手环或腕带佩戴。 步骤 2 将网线一端连接至L01 设备网口上,将另一端连接至对端设备网口上。

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  • 耐思云凤巢专享主机

    耐思云凤巢专享主机 耐思云凤巢专享主机是构建在百度云上、专门为百度推广客户打造的虚拟主机产品,底层硬件采用百度开放云主机架构,有多年开发和运营,耐思云虚拟主机已打造成为操作简单、功能强大、稳定可靠高性价比企业主机产品 耐思云凤巢专享主机

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  • 使用 DistCp 迁移数据至分层命名空间 Bucket 对象存储(BOS)

    使用 DistCp 迁移数据至分层命名空间 Bucket Hadoop DistCp 使用 DistCp(分布式拷贝)是 Hadoop 自带的用于大规模集群内部和集群之间拷贝的工具。 它使用 Map/Reduce 实现文件分发,错误处理和恢复,以及报告生成。 它把文件和目录的列表作为 Map 任务的输入,每个任务会完成源列表中部分文件的拷贝。

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  • 普通存储桶转换为分层命名空间存储桶 对象存储(BOS)

    普通存储桶转换为分层命名空间存储桶 概述 BOS 元数据转换服务支持在未部署任何工具的情况下,直接将 BOS 普通存储桶转换为分层命名空间存储桶。分层命名空间存储桶在支持普通平层桶绝大部分特性和兼容大部分 HDFS 文件系统接口的同时,可以支持目录原子性 Rename 和 Delete,同时优化了 List 和 Head 请求时延,能很好的满足大数据和 AI 领域的数据湖计算场景。

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