窗口函数 - Baidu Palo/Doris 使用文档
和聚合函数类似，窗口函数也是对于多个输入行做计算得到一个数据值。不同的是，窗口函数是在一个特定的窗口内对输入数据做处理，而不是按照 group by 来分组计算。并且窗口函数的输入和输出行是一对一的关系，而不是多对一的关系。 每个窗口内的数据可以用 over() 从句进行排序和分组。窗口函数会对结果集的每一行计算出一个单独的值，而不是每个 group by 分组计算一个值。
上传文件 - 千帆AI应用开发者中心-API参考qianfan-api | 百度智能云文档
evals ：用于评估数据集，支持 .jsonl 格式。
新建标签 - 云数据库 DocDB for MongoDB | 百度智能云文档
最多同时选中50个实例进行批量标签编辑。 每个实例最多可以绑定20个标签。 单次绑定或者解绑的标签数量不能超过20个。 操作步骤 1.登录MongoDB管理控制台。 2.在页面左上角，选择实例所在的地域。 3.在左侧导航栏，单击 副本集实例列表 或 分片集群实例列表 。
PhysicalAI-Robotics-Manipulation-SingeArm - 百度百舸 · AI计算平台 | 百度智能云文档
PhysicalAI-Robotics-Manipulation-SingeArm PhysicalAI-Robotics-Manipulation-SingeArm 是一组自动生成动作的数据集，用于 Franka Panda 机器人执行诸如堆叠积木、打开橱柜和抽屉等操作。该数据集是在 IsaacSim 中生成的，利用任务和运动规划算法自动找到任务的解决方案 。
效果优化 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
例如下图中评估报告显示有20个标签数，但部分标签（19、17、15等）精确值极低，即可考虑从两个方向进行针对性优化，一是增加相应标签的数据集样本数据量，二是检查现有相应标签数据集中是否存在定义模糊的情况，提升标签数据集质量，以此达到优化模型的效果。 检查测试模型的数据与训练数据的文本类型与风格是否一致，如果不一致，那么很可能会存在模型效果不错但实际测试效果较差的情况。
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
Nsight System使用示例 以手写数字数据库MNIST作为训练数据集，使用PyTorch框架进行神经网络训练。通过Nsight System对训练过程进行性能分析，进而找到性能瓶颈，指导优化训练过程。 1、下载训练所需的数据集和脚本 数据集采用MNIST，训练脚本我们采用该位置的PyTorch代码，基于单块NVIDIA Volta GPU我们将完成多batches和epochs的训练。
效果优化 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
即可考虑从两个方向进行针对性优化，一是增加标签为1的数据集样本数据量，二是检查现有标签为1数据集中是否存在定义模糊的情况，提升标签为1的数据集质量，优化模型效果。
Tar文件解压 - 百度百舸 · AI计算平台 | 百度智能云文档
持传入base_path目录, 该目录下有多个子目录, 每个子目录有若干tar文件, 配合discover_datasets和create_tasks_from_datasets方法可便捷的将多个子目录数据集创建为多个task, 并发执行 无 输出 输入 含义 output_path
[AI行业案例]-语音技术助力罗湖区党建工作
用产品 长语音识别 语音唤醒 支持与交流 AI社区 教学视频 文档中心 SDK下载 语音技术助力罗湖区党建工作 价值成果 1、罗湖区政府党群服务中心报告厅、综合展厅，通过加设融合百度语音技术的魔屏智能显示设备，实现了重点语音发言可以实时转化、记录成可编辑的文本，展示在魔屏智能会议平板上，并可扫码保存。
3.海洋馆动物识别 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
选择算法时，在对时延没有特殊要求的情况下，建议您可以使用高精度算法进行训练，优势是可以使用较少的数据集也能获得高精度效果。
