创建数据模型 - 爱速搭低代码平台 | 百度智能云文档
https://bce.bdstatic.com/doc/bce-doc/ISUDA/image_18e165d.png ) 点击模型名称或右侧的「模型设计」进入模型设计 ( https://bce.bdstatic.com/doc/bce-doc/ISUDA/image_598107d.png ) 点击「字段集合」进入字段编辑页面，这里的字段就对应着表中的字段。
场景开发程序设计 - AR开放平台 | 百度智能云文档
AR场景编辑器提供可视化场景编辑功能，搭配移动端App DuMixView，可实现对AR场景的实时预览和编辑调试。 AR场景编辑器 使用编辑器为主进行场景开发的开发者可重点关注。 功能简介 AR场景编辑器是一款基于WEB的AR场景开发工具，主要功能包括云端资源管理，可视化AR场景搭建，AR效果实时预览与调试等。
[AI行业案例]-百度大脑助力传统农贸市场智慧化转型与升级
使用产品 身份证识别 营业执照识别 通用物体和场景识别 果蔬识别 支持与交流 AI社区 教学视频 文档中心 SDK下载 百度大脑助力传统农贸市场智慧化转型与升级 价值成果 混元科技研发的智慧农贸大数据平台通过结合百度AI的身份证识别、营业执照识别、通用物体和场景识别、果蔬识别等技术，并依托智慧电子秤等智能设备成功打造出“一云多端”的互联网+AI大数据平台，助力实现了农贸市场管理数据可视化、政府监管信息网络化
创建数据集并导入 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
分享链接导入的要求如下： 仅支持来自百度BOS、阿里OSS、腾讯COS、华为OBS的共享链接 平台已有数据集 导入无标注数据时，选择需要导入的数据集名称，可导入其不带标注的全部数据，或未标注的数据 导入已标注数据时，选择需要导入的数据集名称，可导入其某个或全部标签下的数据 准备数据集的技巧 文本分类任务中，可参考以下准备数据集的技巧： 设计分类 首先想好分类如何设计，每个分类为你希望识别出的一种结果
高性能和多级高可用，云原生数据库 GaiaDB 架构设计解析 - 云原生数据库 GaiaDB_关系型数据库_MySQL上云_数据库-帮助文档
在成本方面，由于在架构设计上采用了融合的技术理念，GaiaDB 不依赖特殊硬件和网络环境也可以保证性能，实现云上云下一套架构。 2. GaiaDB 的高性能&多级高可用设计 接下来我来分享一下 GaiaDB 的性能核心设计理念——通过融合和裁剪，将数据库和分布式存储进行深度融合，为全链路的同步转异步化提供条件，从而实现极致的性能与通用性。
概述 - 百度数据湖管理与分析平台EDAP | 百度智能云文档
内置45个质量规则，支持通过规则模板、自定义SQL模板快速创建质量任务，支持将质量任务与作业组进行关联调度，及时产生告警和阻塞链路，避免问题数据污染扩散。从多维度质量分析报表和质量绩效评分，提供作业实例查询、异常数据查看功能，帮助您迅速定位质量问题，完成质量管理闭环。 功能介绍 数据质量各个功能模块介绍如下： 名称 描述 质量总览 数据质量总览页面为您展示数据质量全局配置和告警统计情况。
经典版声音分类上传数据集 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
经典版声音分类上传数据集 上传数据要求说明 这里我们对上传数据的要求不仅是格式上的要求，更重要的是介绍怎样的数据可以更有效 提升模型效果 设计分类 首先想好分类如何设计，每个分类为你希望识别出的一种结果，如要识别猫狗的叫声，则可以以“猫”、“狗”等分别作为一个分类；如果安防监控通过声音判断是否出现异常状态，可以以“正常”“不异常”设计为两类，或者“正常”“异常原因一”、“异常原因二”、“异常原因三”
腾翔智能
不过，就当前应用情况而言，物联网技术要想走进千家万户还面临诸多困难，原因如下： 1、在解决方案的开发过程中，由于设备种类繁多、数据接口不统一、数据量大而乱，造成服务器端平台开发成本高、数据库结构与业务设计复杂、开发维护难等。 2、在应用过程中，数据指标差异化较大、对数据的分析与应用场景需求较多、加之农户驾驭信息化技术的能力有限，如何简单、便捷的呈现数据结果成为棘手难题。
百度云原生数据库GaiaDB的HTAP与多地多活技术实践 | 百度智能云
接下来是存储层的架构设计，对于分布式存储系统来讲，核心就是数据分区算法与数据引擎设计。数据分区算法的核心在于如何在尽量降低映射获取时延的同时，将内存消耗控制在可接受的范围内，同时又尽量避免数据的大规模搬运。对于实时性要求越高的系统，分区算法的设计应该层级越少、规则越简单，避免引入过多的切换消耗。而数据引擎的设计优化方向则集中在Base数据的读取优化以及增量数据（WAL）的可靠性/一致性保证上。
Prompt提示工程上手指南:基础原理及实践(一) 千帆社区
确保像文言一心这样的生成性人工智能服务能够提供输出，需要工程师构建代码，并根据广泛准确的数据对人工智能进行培训。 在数据驱动的大世界里，我们已经到了一个地步，训练人工智能模型可以帮助更高效地提供解决方案，而无需手动对大量数据进行排序。适当的Prompt工程师还可以识别和减轻注入攻击（恶意入侵ChatGPT或聊天机器人背后的逻辑），以确保公司提供一致和准确的服务。
