基于大模型的应用开发方式介绍 千帆社区
以下是基于该种开发方式的介绍： 开发基本步骤： 【AI端】 调用API接口（几行代码/Python语言），可通过Prompt设计引入相关知识（无需修改模型的结构或参数） 【前端】 写web端/移动端界面 、交互（ html/css/js/gradio/streamlit ） 【后端】 整体任务逻辑/队列、集成和调用AI端能力、返回AI端结果（ C++/JAVA/PHP/GO/C#/Python...
Android-Studio集成步骤 - 移动APP推送服务 | 百度智能云文档
Android-Studio集成步骤 获取sdk并解压 SDK下载地址： https://cloud.baidu.com/doc/SPP/s/qjwvxj91t 带有厂商通道的sdk：请联系商务邮箱spp_support@baidu.com获取SDK 拿到SDK后进行解压。 导入SDK 创建一个新的Module，导入SDK中取出的AAR文件，这里以techain*.aar为例，module取名：t
项目工程集成SDK - 移动APP推送服务 | 百度智能云文档
项目工程集成SDK 资料文件结构 SPSDK_iOS_v1.0.1 | |- Document | |- iOS推送SDK集成文档.pdf (推送SDK集成时参考) | | |- SPSDKLib | |- SPSDKLib.h (推送SDK静态库，通过Xcode直接集成) | |- libSPSDKLib.a (推送SDK静态库，通过Xcode直接集成) SDK集成 创建应用 请到“百度智能云”
物联网可视化设计_可视化云端开发平台
多模态媒资检索 智能点播平台 智能直播平台 云虚拟主机 移动域名解析 智能流量管理 商标服务 短网址服务 智能对话营销服务 移动APP测试服务 智能外呼 文档服务DOC 物联网核心套件 物联网数据可视化 时序时空数据库 TSDB 度家-AIOT语音平台 效率云 问卷调研服务 史宾格安全及隐私合规平台 超级链BaaS平台 数字商品可信登记平台 性能测试 CPTS 计算 云服务器BCC 专属服务器DCC
厂商通道限额&QPS说明 - 移动APP推送服务 | 百度智能云文档
厂商通道限额&QPS说明 厂商通道限额说明 华为平台限制 限额说明 根据 华为消息分类标准 ，华为推送服务将通知消息分为 “资讯营销”、“服务与通讯” 两大类别。资讯营销类消息的每日推送数量自 2023年01月05日 起根据应用类型对推送数量进行上限管理，服务与通讯类消息每日推送数量不受限。 资讯营销类消息： 新闻阅读类应用，单个应用每日每设备通知推送额度 5 条 其它营销类消息，单个应用每日每设
SDK接口介绍及示例 - 移动APP推送服务 | 百度智能云文档
SDK接口介绍及示例 SDK使用的唯一入口类为 SPSDKLib ，本地通知配置内容请使用 SPNotificationConfig 对象，下面详细介绍。 启动SDK接口 接口描述 + ( void ) startSDKWithAppkey : ( NSString * ) appkey secretKey : ( NSString * ) secretKey CUID : ( NSString
进程模式软网关自定义驱动开发 - 智能边缘BIE | 百度智能云文档
进程模式软网关自定义驱动开发 功能简介 进程模式使用了和容器模式不一样的数采上报架构，使用了软网关模块。该模块大大简化了自定义协议驱动开发难度，当有新增驱动协议时，用户只需要开发数据采集插件，由软网关模块来完成数据的清洗、转换、上报。且数采插件开发与语言无关，用户可以使用任意支持的语言进行插件开发（容器模式自定义协议驱动仅支持go语言）。
移动域名解析服务
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创建并启动Notebook - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
创建并启动Notebook 创建并启动Notebook 在BML中，Notebook支持多种语言以及不同的AI框架，且可灵活切换。 创建Notebook BML提供了多种Notebook类型，每种类型都支持多语言及多框架。 在BML左侧导航栏中单击“Notebook”。 在“Notebook”页面单击“新建”，在弹出框中填写详细信息。示例如下： 注意：创建通用类型时，可支持选择PaddlePadd
千帆大模型服务与开发平台ModelBuilder
最新通知 ERNIE-4.0-Turbo-128K模型接口全新推出，长上下文场景效果更优 icon_play备份 7@2x 千帆大模型服务与开发平台ModelBuilder 文心大模型企业级服务唯一入口，提供高可用及高效价比的生成式AI服务及全流程模型开发工具链 立即使用 在线体验 企业咨询 Q Qianfan-Chinese-Llama-2-13B-v2 模型基于Meta开源模型框架进行预训练，
