PaddlePaddle模型部署 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档
TestReader.inputs_def.image_shape=[3,608,608] 详情参考Paddledetection Github链接： https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection 其他模型导出方式可咨询paddle官方群： https://www.paddlepaddle.org.cn/ 模型部署 基于EdgeBoard1.8.0
使用Nsight工具分析优化应用程序 - GPU云服务器 | 百度智能云文档
nvtx –o baseline –w true python main.py 在这个例子中，采用的参数解释如下： -t 后面跟定的参数是我们要追踪的API，即需要CUDA API，OS runtime API以及NVTX API -o 给定的是输出的文件名称 -w 后面表明是或否要在命令行中同时输出结果 python main.py为程序的执行命令 将导出的baseline输出文件下载到本地，并拖拽到本地的
任务管理 - 百度智能外呼
其他字段：选填，表头名称为变量名称，将任务所使用机器人对话核心中的变量名称填写到表头，同时按照号码的不同，对填写变量的内容；根据任务新增/编辑中「发送短信」策略内选择的短信模版中包含的变量，系统默认生成，格式为sms_变量名。 选择文件： 1）按照模版要求填写完被叫号码信息后，点击「点击上传」按钮，弹出系统自带的「文件列表框」。
PaddleX模型部署 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档
注意 ： Edgeboard支持的是固定输入大小的模型，所以在导出模型时必须指定输入大小。 分类模型的固定输入大小请保持与训练时的输入大小一致； 检测模型模型中YOLO系列请保存w与h一致，且为32的倍数大小；RCNN类无此限制，按需设定即可 指定[w,h]时，w和h中间逗号隔开，不允许存在空格等其他字符。
Hive - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
查看结果 可以从 bos://{your-bucket}/output/000000 这个输出文件查看到查询结果。因目前BMR中提供的社区hive版本还不支持将结果导出到bos或hdfs文件时自定义列字段间隔符，输出文件中各个列字段间隔符仍为hive默认的^A。
更新日志 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档
智能问数全面升级】 数据格式支持 ：支持接入多种企业数据库和数据文件（Excel 与 CSV）进行问数； 权限管理 ：支持问数权限管理功能，可按数据模型维度配置可被问数的数据范围； 知识注入 ：支持通过知识注入，帮助大模型理解用户的专业知识，提升问数准确率。 【界面升级】 新增看板/工作台分区 ：新增看板/工作台页面分区，帮助报表浏览者/报表开发者更加聚焦于自身工作流。
质量报告 - 百度数据湖管理与分析平台EDAP | 百度智能云文档
4.单击 导出报告 按钮，即可完成业务报告的word格式导出。
GaiaDB-X检查项 - 数据传输服务DTS | 百度智能云文档
源端 全量迁移/增量同步 检查用户指定字符集在源数据库是否可用 源端 全量迁移 检查用户指定字符集在目的数据库是否可用 目标端 全量迁移 检查迁移表的表结构在目的库是否存在 目标端 全量迁移/增量同步 检查目的库中表是否为空 目标端 全量迁移 检查源库的 binlog 是否是 RowBase 格式，且为全量映射 源端 增量同步 检查源数据库的 binlog 是否被删除 源端 增量同步 检查增量的拓扑是否和其他任务冲突
备份与恢复 - Baidu Palo/Doris 使用文档
不同于 数据导出 功能，备份功能是直接将数据文件拷贝到远端存储上，因此从整体速度上说优于导出功能，但备份的数据只能用于 PALO 自身的 恢复 功能，而 导出 的数据可以被其他系统读取和利用。 基本概念 仓库（Repository） 在进行备份恢复操作前，用户需要先创建一个 仓库（Repository） 。仓库是一个远端存储系统上的目录在 PALO 中的映射。
MySQL检查项 - 数据传输服务DTS | 百度智能云文档
binlog 是否被删除 源端 增量同步 检查增量的拓扑是否和其他任务冲突 源端 增量同步 检查源数据库的版本号 源端 增量同步 检查上游数据源是否设置 server_id 且值大于 1 源端 增量同步 检查源数据库的 gtid 是否开启 源端 全部迁移 检查 MySQL 至 MySQL 结构迁移缺陷 源端/目标端 结构迁移 检查源库、目标库 SQL_MODE 变量是否一致 源端/目标端 全量迁移
