错误码 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
错误码 若请求错误，服务器将返回的JSON文本包含以下参数： error_code： 错误码。 error_msg： 错误描述信息，帮助理解和解决发生的错误。 例如Access Token失效返回： { "error_code": 110, "error_msg": "Access token invalid or no longer valid&
面试：什么是死锁，如何避免或解决死锁；MySQL中的死锁现象，MySQL死锁如何解决 千帆社区
但除开从锁粒度来划分锁之外，其实锁也可以从其他的维度来划分，因此也会造出很多关于锁的名词，下面先简单梳理一下 MySQL 的锁体系： 以锁粒度的维度划分 全局锁：锁定数据库中的所有表。加上全局锁之后，整个数据库只能允许读，不允许做任何写操作 表级锁：每次操作锁住整张表。
实例回收站 - 向量数据库
注意事项 对于测试版实例开机需要提供的开启，测试版开机请提工单反馈 工单 操作步骤 按以下步骤在控制台上修改实例的登录密码： 登录 云管理控制台 ，选择“产品服务 > 数据库 > 向量数据库 VectorDB”。 选择云服务器所在的区域；点击右边导航栏的回收站，即可查看到期进入回收站的实力信息。 通过回收站，你可以做开机操作，标准版实例可以自助开机，测试版需要工单。
手把手带你三步使用千帆Appbuilder做一个落地业务的应用，超细致的API组件制作讲解！ 千帆社区
登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 18 2 手把手带你三步使用千帆Appbuilder做一个落地业务的应用，超细致的API组件制作讲解！ AI原生应用开发 / 技术交流 有奖征文 API 有奖问答 2024.08.23 2612 看过 前段时间，一位做电销团队的好朋友找到我，说了他近期的一个业务需求。
千帆AI加速器_线上加速营_免费大模型案例课程_任务规划类Agent应用开发实战
通过创建数据库，让Agent能够指导健康饮食 去学习 0 5 功能3：添加组件识别食物照片并给出建议 通过添加组件，让Agent能够识别食物照片并给出建议 去学习 0 6 功能4：添加数字人形象以及开场白和推荐问 进一步完善该Agent的个性化功能 去学习 0 7 健康膳食规划师综合测试效果 综合测试，全面验证Agent功能 去学习 做课程任务 必完成 开通千帆AppBuilder平台 （ 0 /
只读实例简介 - 云数据库RDS | 百度智能云文档
代理实例：对主实例和只读实例的读流量权重配比进行设置和管理。 计费标准 计费项：与主实例的计费项保持一致。 计费方式：支持后付费和包年包月的预付费方式。 计费详情：请参见 只读实例价格 。 前提条件 RDS主实例需满足以下条件： MySQL数据库版本：8.0、5.7或5.6 计费类型：包年包月或按量付费 系列：双机高可用 注意事项 地域和可用区：与主实例在同一地域，可以在不同的可用区。
实例扩缩容 - 云数据库RDS | 百度智能云文档
实例扩缩容 为指定云数据库 RDS 所用资源扩缩容，目前支持对主实例或只读实例的内存、磁盘、cpu数进行扩缩容操作，支持对代理实例的节点数做扩缩容操作。 说明 实例计费方式采用后付费时，可弹性扩缩容；采用预付费方式，不能进行缩容操作。 只有实例available状态时才可以进行扩缩容操作。 实例扩缩容之后会重启一次。 异步接口，可通过查询实例详情接口查看instanceStatus是否恢复。
逻辑备份恢复至自建数据库 - 云数据库 DocDB for MongoDB | 百度智能云文档
port ：自建数据库的数据库端口。 username ：登录自建数据库的数据库用户名。 password ：登录自建数据库的数据库密码。 backupfile ：下载的逻辑备份文件名。
调用说明 - 云数据库 DocDB for MongoDB | 百度智能云文档
排版约定 排版格式 含义 < > 变量 [ ] 可选项 { } 必选项 | 互斥关系 等宽字体Courier New 屏幕输出 时间与日期 日期与时间的表示有多种方式。为统一起见，除非是约定俗成或者有相应规范的，凡需要日期时间表示的地方一律采用UTC时间，遵循ISO 8601，并做以下约束： 表示日期一律采用YYYY-MM-DD方式，例如2016-06-01表示2016年6月1日。
千帆起航：探索百度千帆AppBuilder在AI原生应用开发中的革新之路 千帆社区
作为AI开发者来说，就算我们能够随心所欲的使用这些大模型，但是缺少相应的Prompt工程，对应的基础组件（如向量数据库、对象存储等）和相应的训练文本数据处理工程（如长文总结、nl2sql等），想要完成一个AI原生应用还是需要相当漫长的开发过程。并不是我们跟着语言大模型聊一聊就可以把这个应用做出来。在开发AI原生应用的过程中，我们常面临一个关键问题：如何保证大模型输出的稳定性和可控性。
