从回收站中批量恢复实例 - 云数据库 SCS_云缓存
请求参数 参数名称 类型 是否必须 参数位置 描述 instanceIds List 是 RequestBody 实例Id列表 返回头域 除公共头域，无其它特殊头域。 返回参数 无特殊返回参数。
预置数据集（TPC-H） - 云原生数据库 GaiaDB_关系型数据库_MySQL上云_数据库-帮助文档
它与其他表（如 Partsupp 表、Lineitem 表）关联可以分析供应商的绩效，如供应的及时性、供应的产品质量等。 数据集场景 TPC - H 数据集涵盖了商业活动中的多个方面。供应商信息包括供应商编号、名称、地址等；零件信息有零件编号、名称、类型、价格等；客户信息涉及客户编号、姓名、地址、电话等；订单信息包含订单编号、客户编号、下单时间、订单总价等。
怎么让AI写的文章更有“人味” - part 1 初步分析和提示词技巧 千帆社区
示例： “请写一篇关于中国春节期间一家人团聚的故事，描述节日的气氛和家庭成员的互动。” “创作一篇以20世纪70年代的纽约为背景的短篇小说，讲述一位年轻艺术家的奋斗经历。” 6. 请求比喻和修辞手法 人类语言中常用比喻、象征、隐喻等修辞手法来表达复杂的情感和思想。这些手法可以增加文章的文学性和人味儿。 提示词技巧： 在提示词中明确要求使用比喻、象征等修辞手法。 可以提出具体的修辞类型或例子。
百度智能云DTS数据类型 - 数据传输服务DTS | 百度智能云文档
百度智能云DTS数据类型 百度智能云DTS的数据类型 百度智能云 DTS 使用内置的数据类型将数据从一个数据库引擎类型迁移到另一个数据库引擎类型。下表显示了内置的数据类型及其说明。
使用langchain和文心API打造知识库问答-01文本向量化 千帆社区
那么向量化后的浮点数组怎么来使用呢？ 简单来说就是计算两个文本的相似度转化为计算两个文本的向量（vector）的距离(distance)，得到距离值越小，则两个文本越相似；反之距离值越大，则两个文本的越不相似，这就是我们要打造知识库问答的原理。 延伸：既然文本能够向量化，那是不是图片，音频，视频等，也可以向量化？答案是肯定的。这也就是说通过对图片向量化，搜索跟这个图片相似的其他图片。
使用langchain和文心API打造知识库问答-01文本向量化 千帆社区
那么向量化后的浮点数组怎么来使用呢？ 简单来说就是计算两个文本的相似度转化为计算两个文本的向量（vector）的距离(distance)，得到距离值越小，则两个文本越相似；反之距离值越大，则两个文本的越不相似，这就是我们要打造知识库问答的原理。 延伸：既然文本能够向量化，那是不是图片，音频，视频等，也可以向量化？答案是肯定的。这也就是说通过对图片向量化，搜索跟这个图片相似的其他图片。
SQL中关联下钻参数 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档
时所展示的，左侧是原始的伪 SQL，右侧是生成的真正要在数据库上执行的 SQL 语句）。
Redis内存型小版本发布日志 - 云数据库 SCS_云缓存
6.2.34 2024-08-16 Bug修复 修复 sentinel 命令中 role-reported-time 字段返回为 integer 类型的错误。 6.2.33 2024-08-16 新增功能 去掉 info 信息中 version 字段中的 baidu release 字符串。 6.2.32 2024-07-03 Bug 修复 修复开启热key统计后，Redis 无法启动的问题。
SQL中关联过滤条件 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档
如下图中我们传递了 date 过滤条件，但没传递 name 过滤条件： 不同类型的过滤条件在替换伪 SQL 语法时有细微的差别，下面就一一描述在 SQL 中关联各种类型的过滤条件（下面的各个截图都是图表数据的『调试』时所展示的，左侧是原始的伪 SQL，右侧是关联了过滤条件之后生成的真正要在数据库上执行的 SQL 语句）： 日期 如果没有判断逻辑，会自动补全为 = 如果日期上没加单引号，会自动加上单引号
云原生数据库 GaiaDB 的核心技术演进和解析 - 云原生数据库 GaiaDB_关系型数据库_MySQL上云_数据库-帮助文档
解决方案 在数据库多AZ的部署中，我们采用了物理同步协议，这种协议可以确保在任意切换过程中不丢失任何数据。通过多AZ热活的解决方案，我们可以同时提供服务，从而确保即使在一个区域发生故障时，其他区域也能够继续提供服务。 为了实现低延迟和平滑兼容慢节点的目标，我们采用了就近访问的策略。这个策略能够让用户在访问数据库时自动选择最接近他们的节点，从而最大程度地减少延迟。
