离线应用场景 概览 离线数据分析适用于数据规模大、处理实时性要求不高的场景,例如用户行为分析、用户留存分析、报表统计等等。基于百度智能云大数据平台,用户可以便捷地实现离线数据分析,包括数据的采集、数据清洗、数据仓库以及商业智能展现。 需求场景 大数据离线分析场景 通常是指对海量数据进分析和处理,形成结果数据,供下一步数据应用使用。
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高级生成(AutoWork)是Comate正在打造的全新能力,旨在提供全新的编码模式,即开发者仅需明确目标和意图,高级生成(AutoWork)便能深度解读代码库,独立分析产品需求,匹配最佳解决方案并生成代码。 目前阶段,我们实现了让它可以深度解读代码库,检索必要的背景知识,生成业务代码。 现在的高级生成(AutoWork)能帮我干什么?
StatefulSet 简介 StatefulSet是为了解决有状态服务的问题(对应Deployments是为无状态服务而设计),其应用场景包括: 稳定的持久化存储,即Pod重新调度后还是能访问到相同的持久化数据,基于PVC来实现 稳定的网络标志,即Pod重新调度后其PodName和HostName不变,Pod的hostname模式为:(statefulset名称)−(序号) 有序部署,有序扩展,即
MapReduce 流式计算 BSC 数据可视化 Sugar BI Elasticsearch 数据仓库 Palo Doris版 日志服务 BLS 消息服务 数据湖管理与分析平台EasyDAP 云通信 短信服务 SMS 号码隐私保护服务 PNS 号码认证服务 智能视频 音视频处理 短视频SDK 媒体内容分析 音视频直播 实时音视频RTC 智能视联网平台 多模态媒资检索 智能点播平台 智能直播平台
如“帮我查一下从北京到上海的航班”,“查询航班”是任务目标(即意图),“北京”和“上海”是具体的参数(即槽位); 问答型: 有特定的任务目标,但不需要特定的参数。如“怎么退火车票”; 闲聊型: 开放域,没有特定的目标。如“你真聪明”。 任务型对话通常需要与实际的业务场景结合,解决具体的场景问题,因此也常常涉及到许多定制化的需求和开发。
例如,用户可能会说“我要从北京到广州”,而省略了机场的表达,此时模板规则要考虑到这种情况也能识别为机场航线实体。
答:您可以对此数据集增加「未标注」数据,然后返回到「智能标注」任务页面下,找到此数据集对应的智能标注任务,点击「再次启动」。系统将重新启动智能标注过程,并重置「优化流程」 问:完成智能标注后,我是否能在数据集新增带有新标签的标注数据? 答:您可以上传标注数据。但请注意,如果您上传的已标注数据带有新的标签(或您在已经完成智能标注任务的数据集上新增标签),将会影响智能标注质量。
比如,在常熟海力达公司,每天有6万件汽车零部件产品出厂,生产线上会产生大量“沉睡”数据。去年,海利达上线了百度的工业数据智能平台,通过打通生产数据,可以追踪到每个单件产品的原材料、生产、测试数据,再通过 数据分析 和大量工艺专家的知识萃取,联合建模,把这些“老师傅”的经验变成数据和模型,应用在产线上,大幅提升了良品率,实现了从单件产品到整个生产过程的知识和数据都能进行智能管理。