多用户访问控制 - 百度千帆·数据智能平台DataBuilder | 百度智能云文档
新建数据湖存储、编辑数据湖存储、删除数据湖存储 数据架构： 主题设计：查看主题、主题域列表，创建和管理主题、主题域 标准设计：查看数据标准，创建和管理数据标准 查看数据指标，创建和管理数据指标 查看数仓规划、查看数据模型列表、编辑数仓规划；创建和管理数据模型 数据治理： 数据地图：搜索数据、创建和管理元数据采集任务，查看、创建和管理数据标签 数据质量：查看质量总览，创建和管理质量规则、规则模版、质量作业
Prompt最佳实践：如何编写一个合格的Prompt 千帆社区
遗憾的是，提示工程仍然是一门经验性的学科，我们暂时没有理论支持来指导我们如何设计出好的提示。因此，我们只能通过不断探索和积累 经验性的结论和方法 来学习和发展提示工程。 二、Prompt构成 提示的形式千差万别，理论上我们可以设计出无数的提示。然而，本文将会介绍常见的提示方式，这些提示利用大型语言模型辅助我们完成特定的语言任务。
手把手带你用Python和文心一言搭建《AI看图写诗》网页项目（附上完整项目源码） 千帆社区
网页项目（附上完整项目源码） 大模型开发 / 技术交流 LLM API 文心大模型 2023.12.12 13202 看过 一、实现思路 1、设计一款网页实现接受上传图片和接收文心一言令牌Token功能 2、Python调用百度智能云的图片识别接口，识别图片类别和内容 3、Python调用文心一言接口
定时分析日志数据_解决方案实践
设计作业 撰写作业程序。本文使用的MapReduce样例程序的代码已上传至： https://github.com/BCEBIGDATA/bmr-sample-java ，您可通过GitHub克隆代码至本地设计自己的程序。 编译程序生成jar包，具体可参考编译Maven项目。 上传编译生成的jar包到对象存储BOS（具体操作详见 对象存储BOS入门指南 ）。
百度云原生数据库GaiaDB的HTAP与多地多活技术实践 | 百度智能云
接下来是存储层的架构设计，对于分布式存储系统来讲，核心就是数据分区算法与数据引擎设计。数据分区算法的核心在于如何在尽量降低映射获取时延的同时，将内存消耗控制在可接受的范围内，同时又尽量避免数据的大规模搬运。对于实时性要求越高的系统，分区算法的设计应该层级越少、规则越简单，避免引入过多的切换消耗。而数据引擎的设计优化方向则集中在Base数据的读取优化以及增量数据（WAL）的可靠性/一致性保证上。
提示词使用指南 - 秒哒公有云MIAODA | 百度智能云文档
如果你有更高的期待， 比如 “支持按食材筛选食谱”“给 3 种首页布局方案参考”， 也可以直接写出来，让输出更有亮点。
百度AI搜索V2接口：支持DeepSeek+多模态检索，完备度业界领先! 千帆社区
三、应用场景：从个人开发到企业级应用的全覆盖 百度AI搜索V2接口的功能设计贴合实际开发场景，无论是个人开发者的小型项目，还是企业级的大型AI应用，都能找到对应的落地场景，其核心应用场景主要集中在AI Agent、RAG应用、内容创作、企业级信息管理四大领域，每一个场景都能充分发挥接口的核心优势。 1.
新春限时秒杀｜千帆大模型全新百亿Tokens包4折起！赠文小言会员；工信部教考中心认证培训限量9折 千帆社区
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MongoDB 4.2 新特性概览 - 云数据库 DocDB for MongoDB | 百度智能云文档
分片架构与索引增强 分片集群支持了可变分片键（Mutable Shard Keys），内核允许修改非 _id 字段的分片键值，并自动处理数据在分片间的迁移，彻底解决了因分片键设计不当导致的数据倾斜问题。同时，Balancer 的启停状态实现了与 AutoSplit 逻辑的自动联动。
Prompt提示工程上手指南:基础原理及实践(一) 千帆社区
链式（Chain-of-thought）Prompting ： 在这种方法中，prompt被设计为引导模型展示其思考过程，尤其是在解决复杂问题时。 这有助于提高模型输出的透明度和可解释性。 模板式（Template-based）Prompting ： 在这种情况下，prompt是根据特定的模板或结构来设计的，这些模板旨在有效地激发模型的正确响应。
