驾驶行为分析 - 人体分析 | 百度智能云文档
若大于1，则综合考虑人体框尺寸和位置，选取最佳驾驶员目标框进行属性分析，默认取画面中右侧最大的人体作为驾驶员（普遍适用于中国大陆地区） person_info 是 object[] 驾驶员的属性行为信息；若未检测到驾驶员，则该项为[] +location 否 object 检测出驾驶员的位置 ++left 否 int 检测区域在原图的左起开始位置 ++top 否 int 检测区域在原图的上起开始位置
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若大于1，则综合考虑人体框尺寸和位置，选取最佳驾驶员目标框进行属性分析，默认取画面中右侧最大的人体作为驾驶员（普遍适用于中国大陆地区） person_info 是 object[] 驾驶员的属性行为信息；若未检测到驾驶员，则该项为[] +location 否 object 检测出驾驶员的位置 ++left 否 int 检测区域在原图的左起开始位置 ++top 否 int 检测区域在原图的上起开始位置
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工业零部件3D大屏_解决方案实践
操作步骤 连接数据源 连接数据源，是指让Sugar BI和我们的数据库（包括 MySQL、Oracle、SQL Server 等）之间建立连接，让Sugar BI能够使用和查询数据库中的数据。以 MySQL 数据库作为示例，假设我们已经有了一个 MySQL 数据库，并且数据库中已有要分析和展示的数据。 数据源的配置详情请见： 详细的连接方法 。
API 日志调用统计 - 百度流式计算BSC | 百度智能云文档
流式计算 source ， 在我们 BSC 中创建 FLINK_STREAM/SQL 类型的作业用于 API 日志的聚合统计，并实时将聚合结果写到 时序时空数据库 （TSDB）当中，用户可以通过 TSDB 的可视化面板或者利用 数据可视化工具 （如 Sugar BI）等调用 TSDB
[AI行业案例]-人脸识别助力传统食堂实现全程刷脸就餐
发卡，上传下发名单，定期采集数据等； 5、IC卡数据库账目不平：由于模式缺陷，IC卡信息与后台数据库存在数据误差，导致对账困难。
优化表 Schema 设计 - Baidu Palo/Doris 使用文档
选取恰当的分桶列，对于原始数据的合理分布至关重要，它能有效防止数据倾斜所引发的性能问题。同时，这也能最大化地利用 PALO 提供的 Colocate Join 和 Bucket Shuffle Join 特性，从而显著提升 Join 操作的性能。 以下面 t1 表的建表语句为例，当前分桶列选定为 c2。
[AI行业案例]-百度大脑智能春联为媒体传播增加趣味性
全部客户案例 - 日新传媒 日新传媒 日新传媒是齐鲁晚报旗下全资子公司，全面打造齐鲁晚报网、齐鲁壹点APP、壹点微信平台、齐鲁晚报微博、微信等全部网络平台的研发和运营。
