标签页组件操作指导 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档
标签页组件操作指导 介绍如何在Sugar BI产品中应用标签页组件操作功能。
002-数据集组件 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
002-数据集组件 数据集组件 数据集 导入用户在EasyData中创建的数据集中的数据。 输入 选择平台上的数据集。要求为“ 1、数据集数据量不为0；2、数据集状态非智能标注中，非导入中；3、数据集需为2022年7月15日后创建。 ” 输出 输出是选择的数据集。
文件传输方式 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档
注意事项 在文件传输完成后，为保证文件传输的完整性，需要在接收端设备中输入 sync 进行数据同步，或者输入reboot，重启设备。否则传输的文件可能有缺失造成功能不正常。
我的组件 - 千帆AppBuilder-产品文档
添加到应用 点击【添加到我的应用】按钮，即可选择应用，将组件添加到应用。您可通过搜索应用名称、列表查看等方式将组件添加到应用中，也可以创建一个新应用使用组件。对于添加后应用的配置方式，请参考 创建应用 完成。 组件版本管理 1. 创建版本： 自定义工作流组件，组件名称为A。调试成功后，点击【发布】按钮，【发布】成功后生成一个新的版本。 2.
连接外网方式 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档
连接外网方式 连接路由器 通过外置USB的WIFI模块 通过电脑共享网络 ubuntu系统网络配置路径和配置方法与1.8.0及以下系统是略有不同，详情参考 Ubuntu使用说明 连接路由器或交换机 EdgeBoard默认静态ip为192.168.1.254，可以将能够连接外网的路由器LAN口设置成1段，EdgeBoard使用网线连接路由器LAN口即可上网。
基于大模型的 Agent 进行任务规划的10种方式 千帆社区
Auto CoT （来自论文：https://arxiv.org/abs/2210.03493）：大模型在解题前自动从数据集中查询相似问题进行自我学习，但需要专门的数据集支持。 Meta CoT （来自论文：https://arxiv.org/abs/2310.06692）：在 Auto CoT 的基础上，先对问题进行场景识别，进一步优化自动学习过程。
签章坐标的获取方式 - 超级链可信存证XUPEREVID | 百度智能云文档
计算方式：默认缩放系数ratio为1,如果传值basePT与basePX则会利用basePT/basePX计算新的缩放系数ratio。最终会将四个坐标分别与ratio相乘，从而得到最终pdf位置。 示例图：
AppBuilder工作流编排体验：智能组件构建新范式 千帆社区
确保正确配置鉴权信息至关重要，因为这直接影响到能否成功调用接口以及数据的安全性，此处为开放接口，无需鉴权。 请求参数 此处需按照接口对应要求填写请求参数，包括参数名、参数类型、请求方式、是否为必须。 返回参数 此处需按照接口对应要求填写返回参数，包括参数名、参数类型、请求方式、是否为必须。 API调试 此处为内置的一个API调试栏。
调用方式 - 图像增强与特效 | 百度智能云文档
调用方式 调用AI服务相关的API接口有两种调用方式，两种不同的调用方式采用相同的接口URL。 区别在于 请求方式 和 鉴权方法 不一样，请求参数和返回结果一致。 调用方式一 请求URL数据格式 向API服务地址使用POST发送请求，必须在URL中带上参数： access_token: 必须参数，参考“ Access Token获取 ”。
基于大模型的应用开发方式介绍 千帆社区
基于大模型的微调应用开发模式 广泛性预训练+针对性微调已经成为了当前大模型训练与落地使用的通用方式，按照微调方式，又将这种模式细分为以下2种方式： 传统Fine-tuning 使用开源预训练模型或调用微调API接口，用下游任务的高质量数据重新训练并更新模型参数，使其适用于下游应用 （需要预训练模型根据下游任务调整） 主要方式： Instruct微调、LoRa微调 开发基本步骤： 【AI端】 加载已经预训练好的大模型
