版本更新日志 - 客悦智能客服专业版 | 百度智能云文档
节点，在大模型赋值中，可以选择已赋值的图片理解参数，用于提取图片信息 prompt编写：可以同其他大模型变量赋值的prompt类似，根据用户的prompt描述，输出您想要从图片上获取的参数信息 企业可在「全局设置」-「多模态设置」里开启「开启多模态理解」开关，并可设置用户仅发图片时的机器人引导话术。
视觉任务LinuxSDK集成文档-Python - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
LD_LIBRARY_PATH = /xxx/libs:/xxx/thirdpartylibs: $LD_LIBRARY_PATH # tips: 这里/xxx需要替换为真实路径，/xxx路径查找方法如下 查找安装包内libs和thirdpartylibs路径的方法如下(以Atlas SDK为例，其他SDK查找方法类似)： pip3 show EasyEdge-Devkit-Atlas200 #
快速部署GPT-SoVITS语音合成 - 百舸异构计算平台AIHC | 百度智能云文档
快速部署GPT-SoVITS语音合成 资源准备 进入 资源池>轻量资源，点击 添加节点 按钮，将已开通的云服务器添加到百舸平台中用于快速部署GPT-SoVITS。若轻量资源中已添加云服务器节点，可跳过此步骤。 安装GPT-SoVITS 在 轻量服务>模版市场 中选择GPT-SoVITS模版，点击 创建服务 按钮，使用轻量资源快速部署GPT-SoVITS。
AppBuilder-SDK的使用方法-Python 千帆社区
这里分享另一个用来找示例代码的方式，进入组件广场，点击图片内容理解组件，在SDK示例代码中就可以看到代码例子了 将示例代码粘贴到pycharm编辑器中，用自己的API key替换其中的secret_key 下图中圈出的部分就是我们让这个组件去理解的内容 这张图片长这样 运行后，我们就可以得到图片的内容了 创建和修改知识库 在 百度智能云控制台 (baidu.com) 中，知识库在个人空间里，你可以在这里添加或修改知识库
基础使用指南 - Baidu Palo/Doris 使用文档
我们接下来可以创建一个数据库并授权给用户 jack。 CREATE DATABASE example_db ; GRANT ALL ON example_db to jack ; 之后，我们可以使用 jack 用户进行登录并查看数据库。
产品功能 对象存储（BOS）
用户为存储桶添加文件解压缩规则后，当压缩文件上传到对象存储时，将自动触发对象存储为您预配置的云函数，自动将文件解压到指定的存储桶和路径中。 相关文档： 文件自动解压 Select扫描 Select 扫描功能的典型应用场景是大数据场景。您可以将大数据处理操作在云端完成，无需将数据下载到本地。
安卓-有动作活体版 - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测
SDK在 armeabi 上性能非常差，建议删掉其他so只留下armeabi-v7a，包括使用的其他第三方so。因为如果其他so有armeabi，根据android系统查找so的逻辑，在armeabi的机型上只会去该目录下查找so，而人脸SDK没有，就会出现找不到so。 （8） license 文件失效了，不能用了怎么办？
经典版声音分类服务器端SDK集成文档-Linux-Python - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
测试 Demo 5.1 图片预测 输入对应的模型文件夹（默认为 RES ）和测试图片路径，运行： python3 demo.py { model_dir } { image_name.jpg } 测试效果： 5.2 视频预测（适用于目标跟踪） 输入对应的模型文件夹（默认为 RES ）和测试视频文件路径 / 摄像头id / 网络视频流地址，运行： # video_type: 输入源类型 type:int
物体检测服务器端SDK集成文档-Linux-Python - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
测试 Demo 5.1 图片预测 输入对应的模型文件夹（默认为 RES ）和测试图片路径，运行： python3 demo.py { model_dir } { image_name.jpg } 测试效果： 5.2 视频预测（适用于目标跟踪） 输入对应的模型文件夹（默认为 RES ）和测试视频文件路径 / 摄像头id / 网络视频流地址，运行： # video_type: 输入源类型 type:int
图像分割服务器端SDK集成文档-Linux-Python - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
测试 Demo 5.1 图片预测 输入对应的模型文件夹（默认为 RES ）和测试图片路径，运行： python3 demo.py { model_dir } { image_name.jpg } 测试效果： 5.2 视频预测（适用于目标跟踪） 输入对应的模型文件夹（默认为 RES ）和测试视频文件路径 / 摄像头id / 网络视频流地址，运行： # video_type: 输入源类型 type:int
