idswaf对比  内容精选
  • 百度AI开放平台-全球领先的人工智能服务平台-百度AI开放平台

    使用产品 通用物体和场景识别 通用文字识别 人脸实名认证解决方案 人脸对比 活体检测 文本内容安全 全球生物,一“拍”寻览 教育培训 中国科学院西双版纳热带植物园,是中国科学院直属事业单位,是集科学研究、物种保存与科普教育为一体的综合性研究机构和国内外知名的风景名胜区。

    查看更多>>

  • API中心

    TableStorage 云数据库 HTAP for CockroachDB 云数据库 FusionDB 展开 数字营销服务 百度舆情API 网站服务 云虚拟主机BCH 百度智能门户AIPAGE 域名服务 HTTPDNS 人工智能 百度语音 人脸识别 文字识别 自然语言处理 图像识别 人体分析 图像搜索 增强现实 机器人视觉 内容审核 机器人开放平台 图像效果增强 展开 安全和管理 DDoS防护服务 应用防火墙 WAF

    查看更多>>

idswaf对比  更多内容
  • 百度AI开放平台-全球领先的人工智能服务平台-百度AI开放平台

    使用产品 通用物体和场景识别 通用文字识别 人脸实名认证解决方案 人脸对比 活体检测 文本内容安全 EasyDL零售版助力椰泰打造智能费用核销体系 零售 广东椰泰旗下拥有果汁、酸奶、椰汁、咖啡饮料等九大健康饮品系列,同时也是国内首家采用无菌技术生产果肉椰子汁的生产企业。

    查看更多>>

  • 通知接口 - 音视频处理MCP | 百度智能云文档

    用户接收到回调后可以使用SHA256-HEX传入自己的token以及 POST;endpoint;content;expireTime;user 生成Notification-Auth-Token,与header中的对比进行验证 NONE,SIGN NONE token String 可选 通知消息鉴权token - - 请求示例: POST /v3/notification HTTP/1.1 content-length

    查看更多>>

  • 环境管理 - 应用引擎BAE | 百度智能云文档

    开启了HTTPS监听功能后系统性能会损失10%左右,详细的性能对比数据请参考 性能 。 在设置环境页签的“HTTPS监听协议”下点击“选择证书”并勾选SSL证书即可使用选中的证书进行HTTPS监听。证书选择成功后会在列表中显示“使用中”。 默认情况下,HTTPS协议监听功能被关闭。如果用户没有上传过SSL证书,点击“创建证书”。

    查看更多>>

  • Prompt自动化进阶之路:不会走也能飞 千帆社区

    PromptPerfect:更进一步,将此功能打包成商业产品 (7.1)PromptsRoyale 自动创建prompt,并相互对比,选择最优Prompt 调用顺序 用户描述 description + 测试用例 -> 候选提示 -> 逐个排名 -> Elo 打分 功能总结 提示自动生成:根据 用户描述 创建候选提示,用户也可以直接输入提示。

    查看更多>>

  • 百度 Redis 多模数据库建设 - 原生支持 JSON 数据类型 | 百度智能云

    性能 BDRP 和 RedisLabs 对一个完整的 JSON 文档读写 QPS 对比,如下图所示,在小 JSON 文件的读写上,BDRP 较 RedisLabs 有 30%+ 的性能提升,在中大 JSON 文件的读操作上有一倍以上的提升。 *注:小 JSON 为 380 字节,中 JSON 为 1.4 KB,大 JSON 为 3.5 KB。

    查看更多>>

  • 使用langchain和文心API打造知识库问答-02知识库问答实现 千帆社区

    我们可以对比源数据链接中的内容,这两个问题完全是按照我们提供的文档信息来回答的。 下面我们来看下具体实现过程: 3、知识库问题的实现 上图是知识库问答应用的整体技术原理图,简单点说就是,先通过问题从向量数据库中查询出相关信息,然后把问题+相关信息一块发给大语言模型,让大语言模型根据提供的信息来回答问题。

    查看更多>>

  • 千帆平台大模型升级 文心大模型

    千帆模型升级流式输出体验 文心大模型ERNIE-3.5、ERNIE-4.0、ERNIE-4.0-Turbo主线接口,升级优化了流式输出逻辑,流式输出更接近打字机效果,体验更加流畅,升级前后效果对比可参考本文内容。本文以ERNIE-3.5-8K为例,进行说明。

    查看更多>>

  • 8.明厨亮灶厨师帽识别 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    建议使用新增版本功能为数据集增加一个V2版本,便于后续对模型进行回溯、对比。 补充更多图片样本并对标注结果进行修正后,重新训练模型,发现模型的mAP和精确率均到了提升,其中mAP提升明显;但模型的召回率同时也有比较显著的下降。 再次查看错误示例,可以发现新版模型漏检较多,主要集中在小目标物体上。因此,后续有条件的话建议继续补充小目标物体的样本数量,尝试提升模型召回率。

    查看更多>>