大模型平台常用概念
动态图编程 采用 Python 的编程风格，解析式地执行每一行网络代码，并同时返回计算结果。体验更佳、更易调试，但是因为采用 Python 实时执行的方式，消耗较大，在性能方面与 C++ 有一定差距。 静态图编程 采用先编译后执行的方式。需先在代码中预定义完整的神经网络结构，框架会将神经网络描述为 Program 的数据结构，并对 Program 进行编译优化，再调用执行器获得计算结果。
数据模型 - Baidu Palo/Doris 使用文档
但是该模型对 count(*) 查询很不友好。同时因为固定了 Value 列上的聚合方式，在进行其他类型的聚合查询时，需要考虑语意正确性。 Unique 模型针对需要唯一主键约束的场景，可以保证主键唯一性约束。但是无法利用 ROLLUP 等预聚合带来的查询优势（因为本质是 REPLACE，没有 SUM 这种聚合方式）。 Duplicate 适合任意维度的 Ad-hoc 查询。
迁移可用区 - 云数据库 SCS_云缓存
注意事项 迁移可用区 会造成连接闪断，请确保业务具有重连机制并在业务低峰期执行。 迁移过程中及完成后，可正常使用迁移前的 内网访问IP 。 迁移完成后建议在 网络连接信息中进行内网IP变更 ，切换至节点最新IP，来避免跨区访问高延时问题。 操作步骤 登录 云数据库 Redis 管理控制台 。 选择要迁移的实例，点击实例名称，进入实例基本信息页面。 在基本信息区域的可用区右侧，单击 迁移 。
功能说明 - 智能视频SDK | 百度智能云文档
功能说明 直播 模块 功能点 说明 界面 UI界面自定义 不限制界面布局，UI界面自由定制 直播推流 静音推流 可设置静音推流，仅推送画面流 断流重连 断流后自动重连，默认无限次重连，用户可自定义重连策略 RTMP推流 用于实现主播端的手机推流功能（秀场直播） SRT推流 用于实现低延时推流 自定义metadata信息 可自定义流中的metadata信息，可用于直播答题、直播换装等 横版/竖版 支持推流画面为横版竖版
使用CPU实现边缘视频推断 - 智能边缘BIE | 百度智能云文档
二、搭建边缘硬件环境 搭建边缘硬件环境，如下图所示： 搭建步骤如下： 给边缘节点硬件供电 网络摄像头连接到POE口 无线网卡插一个USB口 整体环境信息如下： 边缘节点 无线网卡IP：172.30.196.93 与网络摄像头连接的IP：192.168.100.14 网络摄像头IP 网络摄像头IP：192.168.100.10 rtsp流地址： rtsp://b:a1234567@192.168.100.10
实例级别恢复（克隆实例） - 云数据库RDS | 百度智能云文档
常见问题 没有数据备份可以按时间点恢复吗？ 不可以。因为按时间点恢复是先将所选时间点前的一个全量数据备份恢复到实例，然后根据Binlog增量恢复数据到所选时间点。 误删除了一个或多个库，如何恢复？ 您可以进行库表恢复恢复一个或多个库表，详情请参见 恢复库表 。对于不支持库表恢复的实例，您可以参见本文，将数据全量恢复到新实例上，经过验证后，再将数据迁回原实例。
配置NLP任务 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
增量训练也成为模型热启动，当您训练完模型但效果不理想想继续添加数据，或您的训练模型超过训练时长被中断是，您可以开启增量训练，使该新任务能在基准任务的基础上继续运行。在配置任务类型上您需要注意以下几点，如您是第一次新建任务，增量训练的开关将默认关闭，不允许打开。如您在满足已有训练完成或是训练中断的任务的情况下，您可以开启增量训练的开关，选中您想继续的基准任务版本。
超低延时直播功能接入 - 智能视频SDK | 百度智能云文档
接口说明 BaiduRtcPlayerParameter 参数名 含义 netStatus 网络连接状态 ReachableNot：无网络连接 ReachableWiFi：WIFI网络连接 ReachableWWAN：移动网络连接 audioEnable 使能音频播放，默认开启 videoEnable 使能视频播放，默认开启 audioVolume 音量，范围[0,1]，默认为1 signalServer
[AI行业案例]-创世科技电力系统人脸识别应用
全部客户案例 - 创世科技 创世科技 创世科技致力于网络视频监控系统、应急指挥视频系统研究和开发，专注于无线应急通信和移动视频应用场景，为客户提供完整的系统解决方案及服务。
性能资源 - 云服务器BCC | 百度智能云文档
打开任务管理器，右键点击进程中的svchost， 然后转到服务，可以看到好几个服务都在使用svchost， 其中Windows Update 占用了大部分CPU，查看Windows更新， 发现正在更新系统，Windows Update 在网络不稳定或者更新内容过多的情况下， 会分别导致CPU和内存过高的时间较长。
