离线人脸库管理 提供本地化的人脸组、用户、人脸图片三个维度的人脸库管理功能,人脸库大小不做限制,可视设备性能自定义使用,推荐1万人脸数量以内。
基于3D结构光成像原理,通过人脸表面反射光线构建深度图像,判断目标是否为活体,可强效防御图片、视频、屏幕、模具等攻击 应用场景 金融远程开户 酒店自助入住 刷脸闸机通行 金融远程开户 对于投资理财、保险理赔、证券交易等高风险金融业务,为了拒绝二次翻拍、扣图、打印件、视频抽帧、高仿模具等形式的攻击,让用户按照指令做出动作,完成活体检测,确保用户身份真实性,满足远程开户实名认证的安全性需求,搭建细分场景下的金融风控系统
选择忽略表时对应表创建失败,后续执行也不同步该表 字段更新策略 仅新增列,不删除已有列、更新表结构。选择更新表结构后,元数据发现结果会覆盖原有重名的表,原表可能丢失或不可用,请谨慎配置 表删除规则 删除对应的元数据、忽略删除。 检测到某个元数据对应的存储路径不存在时: 若您选择「删除对应的元数据」,执行元数据发现任务,将删除该元数据。存储路径被删除,对应的表就被删除。
请求结构 Bash 复制 1 GET ?
响应参数 参数名称 类型 描述 id String 数据集ID name String 数据集名称 storageType String 存储类型PFS:并行存储PFSBOS:对象存储BOS storageInstance String 存储实例 importFormat String 导入格式FILE:文件FOLDER:文件夹 description String 描述 owner String
其中第一步耗时较长,实际应用中可以定时任务执行知识的向量化存储,这样就不用每次问答都重新进行向量化了,节约耗时。 像这样,在不进行模型增强、模型微调的情况下,采用本地知识库向量缓存检索是一种很好的知识补充方式。
VARIANT VARIANT 描述 在 PALO 2.1 中引入一种新的数据类型 VARIANT,它可以存储半结构化 JSON 数据。它允许存储包含不同数据类型(如整数、字符串、布尔值等)的复杂数据结构,而无需在表结构中提前定义具体的列。VARIANT 类型特别适用于处理复杂的嵌套结构,而这些结构可能随时会发生变化。
注意事项 注:目前批量操作的实例个数上限是三个实例 请求结构 Plain Text 复制 1 PUT /v{version}/instance/recycler/recover HTTP/1.1 2 Host: rds.bj.baidubce.com 3 Authorization: authorization string 4 { 5 "instanceIds": [] 6 }
目标端云数据库 DocDB MongoDB 实例的存储空间须大于源端 MongoDB 实例占用的存储空间。 说明 若目标端 MongoDB 为分片集架构实例,例如自建数据库中有三个 Shard 节点,其中第二个 Shard 节点占用的存储空间最多(500GB),那么分片集架构实例中的每个 Shard 节点的存储空间均需要大于 500 GB。
模板配置方法 可选模板 具体解释 适用场景 简历文档 简历模版将文件解析为结构化字段存储在一个切片中 支持上传doc、docx、pdf格式文件 PPT幻灯片 幻灯片模版将文件按页解析,每一页幻灯片内容分别存储在一个切片中 支持上传ppt、pptx格式文件 论文文档 论文模版根据论文结构将文件解析为对应结构切片,如标题、摘要、引言等结构 支持doc、docx、pdf格式文件 结构化问答对 问答对模版将文档识别解析为问答对切片