b2b网站主要功能  内容精选
  • AppBuilder知识库创建功能升级 千帆社区

    版面分析:当您的文档存在层级结构时,可以开启该功能,打开后会增强对文档层级结构的理解能力,检测文档中的标题、段落、页眉、页脚、图片、表格等元素。同时,启用该功能时,可以开启【切片策略-关联标题及子标题】功能。关闭时,提高文档解析速度。 切片策略 :默认切分将根据文档自动设置切分规则。自定义切片则支持配置标识符、切片最大长度、切片重叠最大字数占比以及选择关联信息内容。

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  • AppBuilder知识库创建功能升级 千帆社区

    版面分析:当您的文档存在层级结构时,可以开启该功能,打开后会增强对文档层级结构的理解能力,检测文档中的标题、段落、页眉、页脚、图片、表格等元素。同时,启用该功能时,可以开启【切片策略-关联标题及子标题】功能。关闭时,提高文档解析速度。 切片策略 :默认切分将根据文档自动设置切分规则。自定义切片则支持配置标识符、切片最大长度、切片重叠最大字数占比以及选择关联信息内容。

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  • 创建并启动Notebook - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    创建并启动Notebook 创建并启动Notebook 在BML中,Notebook支持多种语言以及不同的AI框架,且可灵活切换。 创建Notebook BML提供了多种Notebook类型,每种类型都支持多语言及多框架。 在BML左侧导航栏中单击“Notebook”。 在“Notebook”页面单击“新建”,在弹出框

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  • 创建自动搜索作业 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    创建自动搜索作业 创建自动搜索作业 1. 前提条件 2. 新建作业 3. 使用自动搜索作业训练模型 3.1 基本信息 3.2 算法配置 3.3 数据集配置 3.4 自动搜索配置 3.5 资源配置 3.6 查看搜索结果及可视化 4. 发布模型 前提条件 自定义作业需要依赖于BOS对象存储读取输入文件,创建自定义作业之前需

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  • 网站多语言 - 百度智能门户AIPAGE | 百度智能云文档

    网站多语言 此功能可用于开启/关闭网站的其他多个语言版本,并且可设置网站的默认语言。 另外,开启某个语言版本后,请在设计器中切换语言模式,进入对应语言的设计器对其他语言的站点进行设计制作。切换入口见下方示例图:

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  • 2.功能列表 - 移动域名解析HTTPDNS | 百度智能云文档

    2.功能列表 基于HTTPDNS或DNS的域名解析 在HTTPDNS服务无法访问时,可自动降级到基于DNS的域名解析 支持返回多VIP解析结果 支持对域名解析结果的缓存 可以对缓存的处理策略进行配置 支持网络切换场景的感知及处理 可自动感知网络切换事件,清理并刷新域名解析缓存 清理、刷新缓存策略可配置 适配IPv6网络环境 SDK内部感知当前接入的网络环境状态,在返回域名解析结果时,只给出符合当前网络环境状态的

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  • 使用数据流动功能迁移(极速型L2) - 并行文件存储PFS | 百度智能云文档

    使用数据流动功能迁移(极速型L2) 适用场景 当您遇到以下情况,可以使用数据流动功能实现并行文件存储PFS(极速型L2)与对象存储BOS之间的数据迁移。 数据上云初期,将BOS中的原始数据批量导入至PFS,为AI训练、高性能计算(HPC)、视频渲染等任务提供高性能文件存储支撑。

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  • 时移&回看功能 - 音视频直播 LSS_视频直播解决方案_直播流量包

    您可以在控制台上自助开通时移/回看功能。 配置时移 登录 LSS管理控制台 。 在左侧导航栏点击 域名管理 ,进入域名管理页面。 选择 HLS 播放域名的域名,点击右侧操作栏的 管理 进入域名详情页。 在 高级设置 页签的【时移】行点击 。 注:该功能开启后,对应的所有播放域名的时移/回看功能都生效。 在弹框中配置时移/回看相关配置。 点击 确定 ,完成时移/回看配置。

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  • TensorFlow 2.3.0 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    TensorFlow 2.3.0 TensorFlow 基于tensorflow框架的MNIST图像分类任务示例代码,训练数据集点击 这里 下载 单机训练(计算节点数为1),示例代码如下: Python 复制 1 2 tf train demo 3 4 import tensorflow as tf 5

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  • TensorFlow 1.13.2 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    TensorFlow 1.13.2 TensorFlow 基于tensorflow框架的MNIST图像分类任务示例代码,训练数据集点击 这里 下载 单机训练(计算节点数为1),示例代码如下: Python 复制 1 import os 2 import tensorflow as tf 3 import numpy a

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