【教育培训】中级安全工程师报考小助手 - 千帆AppBuilder-产品文档
能力要求 1.用户会提出关于理论、实践、政策法规、专业考试等问题，你需要根据知识库【中级安全工程师职业资格考试】提供准确、全面的回答。 2.你需要具备良好的沟通技巧和表达能力，能够清晰、准确的回答用户的问题。 3.如果知识库中无法获得相关参考内容，直接回复【拒答话术】 【拒答话术】：你好，我是中级安全工程师报考小助教，专注于中安报考相关信息，您的问题我暂时我发回答，建议您通过其他渠道获取答案。
用BML实现表格预测 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
平台入口 BML全功能AI开发平台为企业及个人开发者提供机器学习和深度学习一站式AI开发服务，并提供高性价比的算力资源，助力企业快速构建高精度AI应用，进入官方网站点击【立即使用】。 准备数据 准备数据是AI模型开发的关键一环，训练数据的质量决定了训练所得模型效果可达到的上限。 本文采用北京2010.1.1至2014.12.31之间的空气污染数据作为示例，数据集链接： 空气污染数据 。
【教育培训】红灯停停停 - 千帆AppBuilder-产品文档
图像内容理解组件 ：理解图片驾考问题 相似问生成 ：将用户的问题转换为更专业的提问方式 关键词提取 ：提取用户问题中的关键题目内容 文本审核 ：审核问题中的敏感信息 百度搜索 ：结合百度搜索总结问题答案 职业教育试题解析生成 ：生成职业教育试题的答案解析 在「知识库」版块，添加需要的知识文档 建立“法律法规试题案例知识库”，并从本地上传“法律法规试题案例” 解析策略：光学字符识别、版面分析 切片策略
中科院
林聪田把 AI 做成了连接学者和公众的桥梁，而孙钰早些年使用 TensorFlow 的经历让其知道 AI 在森林里将大有所为，然而，在遇到本地化服务不足等问题后，他在 2018 年选择了百度深度学习平台飞桨（PaddlePaddle）。丰富的中文资料、高效的服务团队以及完善的硬件设施让其更加笃定飞桨对中国的开发者更加友好。
什么是DPO训练 - ModelBuilder
常见问题 Q：是不是DPO不含奖励模型训练的过程？ A：严格意义上讲，DPO是将奖励模型训练和强化学习融合在同个阶段进行，其目标函数是优化模型参数以最大化奖励的函数。 前往体验DPO模型训练
tensorflow框架API调用文档 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
tensorflow框架API调用文档 本文档主要说明使用TensorFlow框架训练的模型部署到公有云后获得的API如何使用，如有疑问可以通过以下方式联系我们： 在百度智能云控制台内 提交工单 进入 BML社区交流 ,与其他开发者进行互动 接口描述 基于TensorFlow深度学习框架训练出的模型，模型训练完毕，发布到模型仓库并部署到公有云后可获得定制API 接口鉴权 在BML-控制台创建应用 应用列表获取
京东方智慧植物工厂
在识别蔬菜生长状态方面，基于百度的视觉技术及深度学习算法构建了克重识别模型，能通过图片判断蔬菜重量，进而判断其生长是否健康、能否采收,在自动化识别效果方面，准确率达到95%以上。 听着简单，但实现过程并不容易。数据采集是关键环节，由于农业数字化基础薄弱、蔬菜产品难以标准化、以及长且固定的自然生长周期，前期数据采集要花不少功夫。
高性能和多级高可用，云原生数据库 GaiaDB 架构设计解析 | 百度智能云
另外针对高负载下 I/O 请求与数据库业务请求争抢 CPU 的问题，我们使用了 I/O 线程隔离技术，通过资源隔离的方式，将 I/O 线程与数据库业务线程进行隔离。这样即使在复杂负载场景下，I/O 延迟仍可以保持在较低水平。 在分析完前面两部分之后，可能会有同学有疑问：既然日志层到存储层不是同步写，是不是最终系统的一致性降低了？有没有可能发生数据丢失或不一致的问题呢？答案是不会。
基于Langchain和数据湖分析的检索增强生成的样板间实现 千帆社区
这样的实现与事实更加统一，生成的答案更可靠，还有助于缓解“幻觉”问题。RAG 把一个信息检索组件和文本生成模型结合在一起。RAG 可以微调，其内部知识的修改方式很高效，不需要对整个模型进行重新训练。 一个完整 RAG 管道如下： RAG 会接受输入并检索出一组相关/支撑的文档，并给出文档的来源（例如维基百科、本地文档等）。这些文档作为上下文和输入的原始提示词组合，送给文本生成器得到最终的输出。
自动超参搜索配置参考 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
详细超参数列表请见下面超参数列表 搜索超参数列表 超参数 参数类型 说明 batch_size 离散值、随机整数 每一个批次处理的数据数量，需根据网络不同机型和网络调整最大值，否则可能因显存不足导致失败 learning_rate 离散值、平均采样、对数平均采样 控制深度学习网络的学习速度，学习率越低，损失函数的变化速度就越慢，反之亦然 weight_decay 离散值、平均采样、对数平均采样 对深度学习网络进行权重衰减
