创建自动搜索作业 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
搜索策略： 自动搜索作业目前提供了5种搜索算法，见搜索算法简介。 参数配置： 选择搜索策略后，参数配置表格会提供对应的参数进行选择，其中关于搜索算法的参数说明见搜索算法简介。 非搜索参数的说明如下： 数据采样比例：超参搜索需要进行多个模型的训练，因此为了提高效率，减少总的搜索耗时，可以设置训练集的数据采样比例。
图片数字水印提取接口 - 音视频处理MCP | 百度智能云文档
算法1（文字编码嵌入算法） ：仅支持嵌入文字，其将水印以编码形式嵌入，提取结果为字符串。该算法可抵抗一定程度的裁剪、遮挡、截屏、图片压缩等攻击，水印容量大，但不可抵抗缩放攻击。 注： 算法0提取结果固定为图片，必须在target字段中配置输出地址。算法1提取结果为字符串，无需配置target。
配置AUTOML模式表格数据预测任务 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
选择节点数：如果设置为1，则系统以单机算法进行建模，如果设置为大于1的值，则系统将使用分布式算法。单机算法比分布式算法更丰富。在单机资源满足要求的情况下，可优先使用单节点进行建模。 最长训练时间：该时长指算法求解阶段的最长时长，若超过该时长，算法仍未得到结果，系统会强制结束训练任务。 配置示例如下所示： 基本信息部分： 添加数据部分： 单击“提交训练任务”，开始执行模型训练。
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但通过函数计算就可以将其包装成新的技术服务，无需额外部署负载均衡的能力，服务端渲染采用的接受度更强，渲染速度也更快。其次是批量任务。通过在函数内编写批量处理逻辑，再通过函数工作流实现多个批量逻辑的组合。 以文本批量核对为例，通过函数计算实现文本核对资源弹性化，可以抽取共性的数据获取、数据加工等关键文本核对步骤为函数，实现弹性执行。另外，还能实现定时或Kafka消息触发的方式触文本核对任务执行等。
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
进化算法 进化算法是一种效果较好的算法，应用此算法时也需要进行较多的选项设置 「迭代轮数」:进化算法运行中迭代的轮数，范围5-50； 「扰动间隔」:进化算法每隔几个epoch就会进行随机扰动，利用随机因素防止算法结果收敛于局部最优解； 「扰动比例」：类似于染色体交叉的形式，迭代中一个种群内最好与最坏的个体依据扰动比例进行交叉； 「随机初始化概率」：在扰动中，有一定概率对个体的超参数进行初始化； 「种群个体数量
创建IPsec VPN隧道 - 私有网络VPC | 百度智能云文档
默认值为28800秒 IPsec配置 配置项 说明 加密算法 选择第二阶段协商的加密算法。支持aes、aes192、aes256和3des，其中3des安全性较低，不推荐使用 认证算法 选择第二阶段协商的认证算法。
SM4_ENCRYPT - Baidu Palo/Doris 使用文档
x3C;init_vector> 为算法中使用到的初始向量，仅在特定算法下生效，如不指定，则 PALO 使用内置向量 <encryption_mode> 为加密算法，可选值见于变量 返回值 返回二进制的加密后的数据 示例 使用默认算法 SQL 复制 1 set block_encryption_mode=''; 2 select TO_BASE64(SM4_ENCRYPT
套件概览 - 边缘服务器ECS | 百度智能云文档
套件概览 边缘服务器ECS将多款应用、算法等组件进行整合包装，成为套件，帮助用户一站式满足场景化需求。 在边缘服务器上部署套件，可以快速使用、管理该方案所需的应用和算法。多款应用与算法相互配合，借助各自能力，为用户提供各个场景下的AI、运维等解决方案能力。 边缘服务器ECS为用户提供多款套件，涵盖智慧零售、智慧工地、智慧高速等多种应用场景。 路径 登录 ECS控制台 。
AES_DECRYPT - Baidu Palo/Doris 使用文档
x3C;init_vector> 为算法中使用到的初始向量，仅在特定算法下生效，如不指定，则 PALO 使用内置向量 <encryption_mode> 为加密算法，可选值见于变量 返回值 如果解密成功：返回解密后的数据，通常是明文的二进制表示。 如果解密失败：返回 NULL。
IPsec VPN网关 - 边缘计算节点BEC | 百度智能云文档
DH分组 支持的算法：Group2、Group5、Group14、Group24（推荐使用）、disabled（表示不使用DH密钥交换算法），选择第一阶段协商的Diffie-Hellman密钥交换算法。 SA生存周期（秒） 设置第一阶段协商出的SA的生存周期。默认值为28800秒。 高级配置：IPsec配置 配置项 说明 加密算法 选择第二阶段协商的加密算法。
