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
通过利用机器学习、深度学习等技术，实现对数据的自动化分类、标注、检索等功能，提高数据管理的效率和精度。 云原生：随着云计算技术的不断发展，云原生数据管理技术也将会成为未来的重要趋势。通过利用云平台提供的资源和管理能力，实现对数据的分布式存储、处理、分析等功能，提高数据管理的可扩展性和灵活性。 隐私保护：随着人们对隐私保护的关注度不断提高，面向AI的数据管理技术也将会更加注重隐私保护。
[AI行业案例]-AI助力快消行业资质审核与票据识别，打造舆情监控平台
而情感倾向分析则基于深度学习技术和百度大数据，针对带有主观描述的中文文本，自动判断该文本的情感极性类别并给出相应的置信度。通过对社交媒体中的评论语料进行情感倾向分析，提升了业务需求方的品牌市场分析师搜寻优劣质内容的效率，快速把握用户的情感倾向变化。 借助百度上述技术，可以更好地了解消费者在讨论不同话题时的情感划分，帮助品牌更加了解产品的特性与口碑，有利于品牌市场推广策略的优化与新品研发。
视觉任务EdgeBoard(VMX)专用SDK集成文档 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
VMX加速卡适用于深度学习加速，能够解决复杂的人工智能软硬件设计挑战，它可以集成基于视觉的加速器和推理引擎来实现深度边缘学习的解决方案。（3D/2D人脸识别、人头检测、人脸属性分析（性别、年龄）、人脸特征比对、手势及姿态识别、物体检测及分类、算法移植等功能。） 硬件配置与说明 核心板模块: Intel® Movidus™ MyriadX，内置内存LP-DDR4 4GBit。
产品优势 - 云原生数据库 GaiaDB_关系型数据库_MySQL上云_数据库-帮助文档
高性能，可达百万QPS GaiaDB采用读写分离策略和分布式集群架构，一个集群包含一个主节点和15个只读节点，写QPS可达到20万、读QPS达100万。 采用全新的架构设计，包括物理复制、分布式共享存储、计算节点无状态等技术，实现性能的大幅提升。
Redis 容量版与 Redis 社区版的特性对比 - 云数据库 SCS_云缓存
key统计 支持 支持 支持 企业级特性 主从复制一致性 异步复制 支持异步复制和半同步复制 支持异步复制和半同步复制 主从复制优化 社区基准功能，共享复制Buffer(百度云贡献社区) 新增基于AOF的增量复制、渐进式复制 基于RocksDB WAL的增量复制 扩缩容优化 慢(基于Key迁移) 快(基于Slot迁移) 快(基于Slot迁移) 按时间点回档 支持（百度云贡献社区） 支持 支持 自动读写分离
基于 NCCL的RDMA分布式训练示例 - 容器引擎CCE | 百度智能云文档
NGC 提供的基础镜像通常会包含 nccl 依赖库，并且已经预先配置和优化了许多常用的深度学习框架和工具。使用 NGC 基础镜像可以简化您的设置和配置过程，并确保您能够顺利使用 nccl 进行 GPU 加速计算和深度学习任务。 使用前提 已经创建集群，且集群中至少有2台具有RDMA网络的GPU实例。
模型训练 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档
任务详情：展示 任务名称、任务ID、模型类别、适用设备、适用信号、创建时间和任务描述 ，点击「编辑」按钮可编辑任务描述； 版本列表：展示 版本、前序版本、训练状态、训练集、测试集、模型信息、添加时间、训练描述、操作（详情、增量训练和删除） ；详细字段说明见 2. 训练版本管理 1.3 删除训练任务 在【模型训练】中，点击单个任务操作栏「删除」将删除当前训练任务的所有版本，删除后不可恢复。
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百度智能云千帆社区 2024.09.30 5281 1 0 学习课程 免费领燃脂计数跳绳 AI加速器 1月10日 438 0 0 大模型智能客服最佳实践分享 课程学习指南 AI加速器 1月10日 1168 0 0 AI加速器 关注 已关注 相关文章 逻辑编排类场景应用开发实战 学习指南 大模型智能客服最佳实践分享 课程学习指南 这里有一个“小度智能音箱灵动版”待领取 热点话题 智能客服课程免费领！
海淀城市大脑
在百度智慧城市架构里，“数据服务中心”作为百度城市大脑的核心组成部分，是城市的数据中枢，基于海量数据的深度学习助力城市治理实现自我优化。通过人工智能、大数据、知识图谱等技术手段，对城市影像、语音、空间等多源异构数据进行智能化识别、理解、处理和分析，形成“城市数据大脑”，支撑城市的智能运行和主动思考，进一步释放城市中的数据要素价值，促进城市管理精度提升。
变更配置 - 云原生数据库 GaiaDB_关系型数据库_MySQL上云_数据库-帮助文档
变配能力 GaiaDB采用计算和存储分离的架构，所有计算节点共享一份数据，支撑分钟级的原地快速升降配能力。 集群规格的变更配置不会对集群中已有数据造成任何影响。 您可对整个集群所有计算节点进行规格变更配置，暂不支持对集群中的单个节点变更配置。 规格变更的耗时主要与集群计算节点数量有关。此外，规格变更的耗时还与数据库负载、库表数量等因素有关。
