通过购买页创建实例 - 云服务器BCC | 百度智能云文档
begin_number,digits]：指定实例名称或者主机名称中数字的起始值，呈递增关系，是多台云服务器实例的实例名称或者主机名称的区别部分。[begin_number,digits] 字段中不能有空格。 begin_number：指定实例名称的开始数字，取值支持[0,999999]，默认值为0 digits：指定数字在实例名中的所占位数，取值支持[1,6]，默认值为6。
任务总览 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
这种情况下，就需要在小番茄分类的训练集中，多增加一些带绿色根茎的图片，让模型有足够的数据能够学习到带根茎的小番茄和樱桃的区别。 这个例子中，我们找到的是识别错误的图片中，目标特征上的共性。除此之外，还可以观察识别错误的图片在以下维度是否有共性，比如：图片的拍摄设备、拍摄角度，图片的亮度、背景等等。 物体检测 整体评估 在这个部分可以看到模型训练整体的情况说明，包括基本结论、mAP、精确率、召回率。
ERNIE系统记忆机制实践教程 - ModelBuilder
这里假设我们在应用中除了创建了”度小茶“的系统人设外还创建了另一个系统人设”小度餐饮“，以下实践示例展示了这两个接口的区别： 查询系统记忆列表 请求的Body为千帆应用 appId ，我们将要查询该应用的所有系统人设信息： { appId : 69976792 } 得到的响应字段的Body内容如下：包含了该应用下的所有系统人设。
【千帆平台】零代码构建应用《未来信使》，通过两个组件和两个应用综合实现确认和发送邮件的效果 千帆社区
C#和Java两者其实非常像的，最大区别就是，一个是公司独立管理，另一个是属于全球开发者管理。 每个人都更加愿意去使用开源的语言，知根知底嘛。 所以，C#之后的版本其实也是开源了，感兴趣的可以了解下。 有些小伙伴应该知道我CSDN上的昵称，全栈小5。 其实，博主工作的十年里，基本都是前后端一起开发，前端从以前的纯javascript、easyui、layui，到现在流行的vue都有在接触。
【千帆平台】零代码构建应用《未来信使》，通过两个组件和两个应用综合实现确认和发送邮件的效果 千帆社区
C#和Java两者其实非常像的，最大区别就是，一个是公司独立管理，另一个是属于全球开发者管理。 每个人都更加愿意去使用开源的语言，知根知底嘛。 所以，C#之后的版本其实也是开源了，感兴趣的可以了解下。 有些小伙伴应该知道我CSDN上的昵称，全栈小5。 其实，博主工作的十年里，基本都是前后端一起开发，前端从以前的纯javascript、easyui、layui，到现在流行的vue都有在接触。
部署说明 - 人体分析 | 百度智能云文档
人体分析私有化部署方案是基于人体分析模型封装而成的 能够本地化部署的纯软件方案 ，将软件包成功部署在本地服务器或专有云服务器（需GPU显卡）上后，启动服务，即可调用与在线API功能基本完全相同的接口（参数有少量区别，具体说明请参考 接口调用 文档）。 本文档主要介绍人体分析私有化软件包的部署流程 。 前提条件 GPU服务器：人体分析模型需在GPU服务器上运行，请准备好GPU资源再提交部署包申请。
Redis数据结构：List类型全面解析 千帆社区
默认第一个）的前面或者后面 (integer) 3 127.0.0.1:6379> linsert list1 BEFORE Health Jenny (integer) 4 127.0.0.1:6379> lrange list1 0 -1 1) Jenny 2) Health 3) 20 4) 17 参考 Redis基础（超详解）一 ：Redis定义、SQL与NoSQL区别
使用指南 对象存储（BOS）
若您不希望覆盖上传，请区别文件名。 10. 下载分享文件夹 当您获取BOS文件分享链接及提取码后，您可使用BOS桌面工具查看并批量下载BOS分享链接中的文件。 前期准备 获取BOS文件分享链接及提取码。使用网页版BOS控制台或者桌面工具生成文件分享链接的过程请见 文件夹分享 。 操作步骤 打开BOS桌面工具登录页，使用文件分享链接登录BOS桌面工具。
LLM 推理优化探微 (4) ：模型性能瓶颈分类及优化策略 千帆社区
题外话：模型优化器（model optimizers）和（AOT）编译器之间有区别吗？在我看来，两者的区别有点模糊。我是这样从概念上区分这两个术语的。 首先，两者都是 ahead-of-time （译者注：在程序实际运行之前，就对其进行编译或优化处理）的。
评估报告参考 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
这种情况下，就需要在小番茄分类的训练集中，多增加一些带绿色根茎的图片，让模型有足够的数据能够学习到带根茎的小番茄和樱桃的区别。 这个例子中，我们找到的是识别错误的图片中，目标特征上的共性。除此之外，还可以观察识别错误的图片在以下维度是否有共性，比如：图片的拍摄设备、拍摄角度，图片的亮度、背景等等。
