信号处理语言用英语怎么说  内容精选
  • BES RAG 最佳实践:基于LangChain+BES的私域知识的QA问答系统 - ElasticsearchBES | 百度智能云文档

    现有的模型大多数在训练时的是单台设备或者单机集群,无法很好的扩展到大规模的集群中去,在算力上也无法满足大规模数据处理的需求。 问题: 本文从哪些层次介绍数据管理技术如何支持和优化人工智能技术? 回答: 根据原文信息得出,本文从行优化、物理执行优化、数据管理四个层次介绍数据管理技术如何支持和优化人工智能技术。

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  • 场景方案·数学判题 - ModelBuilder

    场景方案·数学判题 本文档主要以 K12数学判题场景 为例 (非图形类题目) ,支持客户基于文心大模型快速构建业务实践,同样方法也适用于英语判题、程序题判题等场景。 一、传统判题场景现状 在没有应用大模型前,普遍的判题任务基本是拍照搜索存量题库的方式处理的: 但此业务场景现状存在如下方面问题: 题目范围 准确率 过程与结果 复杂情况 需要及时更新题库题目,维护成本较高。

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  • 场景方案·职业教育 - ModelBuilder

    完全的workflow如下图所示: 这里如果能条件判断和代码方式完成的任务,不建议大模型来处理,如用大模型判断和输出拒答结果。

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  • 百度AI开放平台-全球领先的人工智能服务平台-百度AI开放平台

    取代人工服务,处理效率提升300% 使用产品: 身份证识别 查看详情 全部案例 行业类型: 全部 教育培训 文化娱乐 交通出行 电子商务 金融 零售 酒店旅游 企业服务 物流货运 生活服务 医疗健康 房产家装 商业地产 智能硬件 制造业 农业 法律政务 安防监控 软件工具 新闻媒体 智能手机 视频直播 游戏 其它 更多 技术方向: 全部 语言理解技术 语音合成 智能对话平台UNIT 语音技术私有化

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  • rabbitMQ

    DocDB for MongoDB 云数据库 HBase 云数据库 GaiaDB 分布式数据库 GaiaDB-X 数据传输服务 DTS 云数据库 TableStorage 消息服务 for RabbitMQ 函数计算 CFC 容器实例BCI 容器镜像服务CCR DDoS防护服务 应用防火墙 WAF 主机安全 密钥管理服务 SSL证书 云堡垒机 应用加固与安全检测 人脸识别 人体分析 语音技术 文字识别 语言处理技术

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  • VDB + Dify 创建本地知识库 - 向量数据库

    Dify 云服务中默认使用的向量数据库是 weaviate ,所以如果想要将向量库切换成百度向量数据库,需要是社区开源版进行 自托管 。这里推荐 Docker Compose 来部署 Dify,官方文档可以看 这里 。

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  • 上传链码 - 超级链BaaS平台 | 百度智能云文档

    上传链码有两种途径: 链码管理页中上传 链码编辑器中上传 本篇主要介绍“链码管理页中上传”方式,也是分为两个步骤: 压缩链码文件 上传链码 链码管理页 进入【联盟】菜单,选择联盟点击【通道管理】,选择对应通道点击【链码管理】进入链码管理页 压缩链码文件 暂时只支持go语言版本链码,链码引用的第三方库均放入vendor中,然后将链码外层文件夹打包成tar.gz或zip 压缩命令 zip -r **.zip

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  • 百度AI开放平台-全球领先的人工智能服务平台-百度AI开放平台

    取代人工服务,处理效率提升300% 使用产品: 身份证识别 查看详情 全部案例 行业类型: 全部 教育培训 文化娱乐 交通出行 电子商务 金融 零售 酒店旅游 企业服务 物流货运 生活服务 医疗健康 房产家装 商业地产 智能硬件 制造业 农业 法律政务 安防监控 软件工具 新闻媒体 智能手机 视频直播 游戏 其它 更多 技术方向: 全部 语言理解技术 文本审核 全功能AI开发平台BML 文字识别 图像审核

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  • 百度AI开放平台-全球领先的人工智能服务平台-百度AI开放平台

    取代人工服务,处理效率提升300% 使用产品: 身份证识别 查看详情 全部案例 行业类型: 全部 教育培训 文化娱乐 交通出行 电子商务 金融 零售 酒店旅游 企业服务 物流货运 生活服务 医疗健康 房产家装 商业地产 智能硬件 制造业 农业 法律政务 安防监控 软件工具 新闻媒体 智能手机 视频直播 游戏 其它 更多 技术方向: 全部 语言理解技术 文本审核 图像审核 EasyDL零门槛AI开发平台

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  • 【SFT实践分享】如何进行新闻摘要 千帆社区

    登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 4 1 【SFT实践分享】如何进行新闻摘要 大模型开发 / 技术交流 LLM 文心大模型 SFT 2023.09.05 5445 看过 SFT是常见的大模型微调技术之一,通常使用预训练的大语言模型作为一个起点,然后使用标记好的数据对模型进行微调。在对标记的数据集上可以获得更好的性能。

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