图片嵌入水印 - 音视频处理MCP | 百度智能云文档
输入图片 选择存储在BOS内的图片地址作为待处理图片。 算法选择 二值图片嵌入算法：适用于需要以图片形式嵌入水印的场景。请注意，提取的结果需人工判断水印内容，且对图片压缩等攻击的抵抗能力较弱； 文字编码嵌入算法：适用于需要以文字形式嵌入水印的场景。该算法支持加密，确保只有授权用户能提取水印，适用于对安全性有高要求的应用场景。
广汽本田
具体而言，通过在产线上装设7台球型摄像机实现了全方位检测，展现出“准”、“快”、“全”的惊艳效果： 准：可自动识别多达6款车型，以及同一款车型的不同车灯配置，准确率高达99%； 快：针对单一车型的22种以上车灯，可通过7台相机同步拍摄，同步计算120张细节图片，检测全程仅需1秒； 全：通过高速扫码器自动扫描车头规格纸的二维码自动识别不同型号，根据型号从系统中调取手工配置的产品标准进行检验，并存储过程数据用于质量追溯
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
为结构化/非结构化数据提供低成本、高性能及可靠性的检索、分析平台级产品服务，向量能力方面，支持多种索引类型和相似度距离算法。本文旨在介绍基于LangChain和BES搭建一个简单的基于文档的 QA 问答系统。
磁盘型Redis在RocksDB上的优化实践 | 百度智能云
下图是不同压缩算法压缩速度和压缩比的测试数据。我们在 PegaDB2.0 上对不同的压缩算法进行了对比测试，发现不同的压缩算法对性能影响非常大，特别是 CPU 资源紧张的情况下，会显著增加长尾延迟。 在 PegaDB2.0 中对 L0 层和 L1 层的 SST 不设置压缩，因为这两层数据量较少，压缩这些层级的数据并不能减少很多磁盘空间， 但是 可以通过不压缩这些层级的数据来节省 CPU。
关键概念 - ElasticsearchBES | 百度智能云文档
ANN 算法的优点是速度快、效率高，但是相对于 KNN 算法来说，其结果可能不够精确。 HNSW HNSW（Hierarchical Navigable Small World） 是一种基于图的高维向量相似性搜索算法。通过构建一张图来表示向量之间的相似度关系，并使用一些优化策略来加速搜索过程。
BOS客户端加密_解决方案实践
提供稳定、安全、高效以及高扩展存储服务。
查询JT808设备本地历史录像列表 - 智能视联网平台EVS | 百度智能云文档
由于JT808协议交互的原因，在首次请求时我们无法立即获取到摄像机的本地录像信息，所以此接口提供异步回调的方式通知录像查询结果。 获取查询录像结果方式为：多次请求此接口，第一次请求作为触发查询动作，后续定时请求以获取实际结果。 请求结构 JSON 复制 1 POST /v 1 /device/channel/ 1000001 /localRecording?
百度向量数据库 VectorDB 重磅发布 - 向量数据库
想要提高向量数据库的性能，首先可以采用更新的向量检索算法，其中各类优异的向量检索算法，通常能够通过各类插件被快速应用。想要进一步提升业务性能，则只有回到数据库的架构和核心层面，设计一款专门为向量数据设计的数据库产品。 同时，随着大模型在业务应用范围不断扩大，向量数据库将从支持业务创新，转变为企业成熟业务体系中的一部分。
精准客流统计（端侧） - 智能视联网平台EVS | 百度智能云文档
备注：昨天/近3天/近7天/自定义时间查询的进店人次/人数计数截止至当天的23:59；因原图存储周期默认为1天，仅今天的进店人次/进店人数柱状图支持点击，展示客群画像特征，本应用使用人体相关算法实现店员过滤和顾客去重效果 精准客流统计支持数据回流功能，如果在进店人数中发现未被正确过滤的店员，可以勾选左上角人体图，批量导入人体库（静态店员库），实现店员过滤的精度提升。
产品优势 - 向量数据库
数据库采用分布式架构，具有高可用、高可靠、高性能、强扩展和安全特性，能轻松扩展以支持海量高维向量数据存储和检索，支持包括百度文心在内的主流大语言模型框架集成，适用于各种行业和场景与大模型相关的应用开发，如知识库、RAG类应用、AISearch类应用、内容管理系统、图像识别等。
