技术创作者在千帆AppBuilder中获得的极致体验 千帆社区
我觉得千帆AppBuilder不仅为开发者们提供了高效的开发环境，还为大家提供了广阔的市场机会，因为该平台拥有一个活跃的应用商店，开发者们可以将他们创建的应用发布到该商店中，与其他开发者社区分享并获取收益，这不仅为开发者们提供了一个赚钱的机会，还能够促进应用创新和技术进步，是一个双赢的过程。
通过AI中台转换模型并下发至边缘 - 智能边缘BIE | 百度智能云文档
通过AI中台转换模型并下发至边缘 本文介绍如何在AI中台的模型中心导入原始模型，转换成适配NVIDIA Jetson的模型文件，并下发至设备边缘。 前提条件 有一个可测试的边缘节点设备 边缘节点连接至云端 有一个模型，本实验用的是一个 图像分类模型fuild-mobilenceV2.zip 。
将自建ClickHouse数据迁移到云ClickHouse中 - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
迁移过程需要保存迁移元数据信息，元数据库选择的是mysql（每个bmr集群会自带一个mysql实例，无需另外搭建），因此需要安装python的mysql connector依赖，附件的python_venv中已经集成。 迁移需要连接源集群实例和目标集群实例，因此需要安装clickhouse-client依赖，附件的python_venv中已经集成.
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。
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。
自建Oracle迁移至RDS MySQL - 数据传输服务DTS | 百度智能云文档
源端连接设置 主机名/IP 填入源端 Oracle 数据库的访问地址，本示例中填入公网地址。 端口 填入源端 Oracle 数据库的服务端口（需开放至公网）。 账号 填入源端 Oracle 数据库的账号，权限要求详请参见数据库账号的权限要求。 密码 填入该数据库账号对应的密码。 Service Name 填写 Oracle 数据库的 Service Name 或 SID。
FineBI（帆软） - Baidu Palo/Doris 使用文档
至此，FineBI成功连接Palo数据库。 使用FineBI 1.数据库连接完成之后，就可以在FineBI中对Palo中的数据进行分析了。点击“数据准备”，添加业务包。 2.进入业务包，点击“添加表”按钮，选择数据库表进入。 3.在数据库表页面，可以看到已连接的Palo数据库中的表。 4.选择需要分析的数据，点击“确定”进行数据库连接。
千帆AppBuilder的模型配置中多样性越高会怎样？ 千帆社区
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千帆AppBuilder的模型配置中多样性越高会怎样？ 千帆社区
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磁盘型Redis在RocksDB上的优化实践 | 百度智能云
PegaDB2.0 选择较新的 6.26.1 版本， 并提供多种存储引擎版本以满足不同的需求， 我们也在考虑引入 存储引擎热拔插的机制 ， 在不影响线上服务的前提下切换 存储引擎。 我们团队将持续关注 RocksDB 社区进展，及时反馈、解决 RocksDB 使用中的问题，并回馈社区。
