Dapp架构及概要设计 - 超级链BaaS平台 | 百度智能云文档
Fabric中的智能合约被称作链码，本Dapp中链码采用golang开发，而web应用使用react框架+JavaScript+Node.js实现。 Dapp组件间的调用关系如图。 我们所要开发便签板应用较为简单，核心功能是将用户创建的文本便签存储到区块链上。需要实现的关键用例只有三个 用户新建便签 用户点击新增，在编辑窗口中写入便签题目和便签内容，点击“上链”。
查看可评估模型列表 - ModelBuilder
modelVersionList说明 名称 类型 描述 modelVersionId number 模型版本ID，注意：该字段后续可能废弃，如需使用模型版本ID，请使用modelVersionIdStr modelVersionIdStr string 模型版本ID，string类型 version string 版本号 sourceType string 来源-训练/预置/加速 framework string 框架
Pytorch 1.7.1 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
Pytorch 1.7.1 Pytorch 训练代码 基于Pytorch框架的MNIST图像分类示例代码，数据集请点击 这里 下载。
多用户访问控制 - 内容分发网络CDN | 百度智能云文档
CDN有CdnReadAccessPolicy、CdnOperateAccessPolicy和CdnFullAccessPolicy三种系统策略，三种系统策略的权限范围说明如下： 策略名称 说明 备注 CdnReadAccessPolicy 只读访问百度智能云内容分发网络(CDN)的权限 CDN 只读策略： - 查看CDN域名 - 查看域名配置 - 查看缓存刷新的操作记录 - 统计分析中数据 （除了“WAF
训练集合通信带宽监控 - 百舸异构计算平台AIHC | 百度智能云文档
备注：集合通信完成时间=网络传输完成时间+GPU操作&等待时间 单次集合通信数据量 单次集合通信传输的数据量 使用限制 仅支持 Pytorch 训练框架的任务 集合通信带宽的监控有以下限制： 暂时不支持机内的集合通信带宽监控 使用前提 训练任务使用百度云 高性能集合通信库BCCL ，提供两种使用方式： 使用新版本的AIAK训练加速镜像。
操作与实践 对象存储（BOS）
实践 关于bosfs性能与注意事项: bosfs基于fuse开发和进行挂载, 由于其框架接口的语义限制, 对挂载点内的本地文件的操作可能需要与BOS对象存储服务进行多次网络交互, 因此bosfs挂载点的实例与BOS endpoint之间的网络环境会影响bosfs的性能. bosfs提供了大量参数, 可根据自身使用的场景进行参数调优, 可参考 文档 bosfs操作并非原子的, 尤其是如使用多个bosfs
baetyl-broker - 智能边缘BIE | 百度智能云文档
其作为 baetyl 框架端侧的消息中间件，为所有服务提供消息驱动的互联能力。
使用Nsight工具分析优化应用程序 - GPU云服务器 | 百度智能云文档
Nsight System使用示例 以手写数字数据库MNIST作为训练数据集，使用PyTorch框架进行神经网络训练。通过Nsight System对训练过程进行性能分析，进而找到性能瓶颈，指导优化训练过程。 1、下载训练所需的数据集和脚本 数据集采用MNIST，训练脚本我们采用该位置的PyTorch代码，基于单块NVIDIA Volta GPU我们将完成多batches和epochs的训练。
PutNotification 对象存储（BOS）
apps[] Array 必选 订阅消息的产品 +id String 必选 被通知的产品id +eventUrl String 必选 处理事件通知的url，可选值：{ http , https , brn , app }，http/https为自定义应用，brn为cfc的通知，app为官方应用 +xVars String 可选 透传的自定义参数，对框架透明，用于业务自我回传的值，如果是官方AI
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
另外一种路径是先搭建一套分布式框架，然后在其中填充数据库逻辑。OceanBase 和 TiDB 就是其中两个比较典型的产品。它们将事务的子系统和锁的子系统拆分为单独的模块。计算层通过与这些模块交互，可让多个节点均支持写请求。然后由统一的新事务 + 锁中心节点来进行仲裁。这样，对需要较多计算资源的写负载场景会有较好的提升。
