瀑布图 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档
瀑布图 瀑布图采用绝对值与相对值结合的方式，适用于表达多个数据点之间的数值变化关系或演变过程。 注意：瀑布图的 X 轴长度有限不适合展示数据量过多的数据。SQL 建模方式绑定数据不支持使用「颜色图例」进行分组。 瀑布图的数据绑定 使用 SQL 绑定数据时，先选择要使用的 SQL 模型再绑定字段，点击「刷新图表」即可查看图表，点击「调试」可查看 SQL 语句和结果数据。
千帆AppBuillder如何访问GaiaDB - 云原生数据库 GaiaDB_关系型数据库_MySQL上云_数据库-帮助文档
千帆AppBuillder如何访问GaiaDB 概述 百度智能云千帆AppBuilder（以下简称AppBuilder）是基于大模型的企业级大模型应用开发管理平台，提供开箱即用的RAG/Agent/工作流/UI Builder等应用开发工具链，预置了百度AI搜索、iRAG等应用开发特色组件，以及文档理解、图像理解、语音识别等传统AI组件，同时支持零代码、低代码、全代码开发方式，旨在降低大模型应用开发门槛
Schema设计原则 - 云数据库HBase
HBase表设计不应当和RDBMS表设计类似。 对于拥有1或2个列族的表来说，50-100个region是比较合适的。注意region是列族的连续段。 保持列族名称尽可能短。每个值都会存储列族的名称(忽略前缀编码)。它们不应该像在典型的RDBMS中一样具有自我记录和描述性。
如何连接副本集实例实现读写分离和高可用 - 云数据库 DocDB for MongoDB | 百度智能云文档
如何连接副本集实例实现读写分离和高可用 MongoDB副本集实例通过多个数据副本来保证数据的高可靠，通过主从切换机制来保证服务的高可用。需要注意的是，您需要使用正确的方法连接副本集实例来保障高可用，您也可以通过设置来实现读写分离。 使用须知 副本集实例的Primary节点并不是固定的。
配置健康检查屏蔽异常源站 - DDoS防护服务DDoS | 百度智能云文档
配置健康检查屏蔽异常源站 1.背景 DDoS高防防护通过反向代理的方式为客户提供高防防护服务，具备海量防御带宽的同时可以隐藏真实源站。用户的请求首先到达高防，由高防清洗掉攻击以及其他异常请求后将正常的用户请求转发到源站。在向源站转发时，支持配置源站健康检查策略，对健康检查判断为异常的源站不进行转发，以保障客户业务正常响应。
高性能和多级高可用，云原生数据库 GaiaDB 架构设计解析 | 百度智能云
业务的数据规模不管多大，都可以平稳快速地运行在数据库系统上，而不需要用户去过分关注分区、索引、事务模型等信息。就像十年前如何在机器之间存储海量小文件还是一个后端研发工程师的必修课，而随着 S3 存储的出现，用户再也不需要考虑如何通过哈希等方式来保证单个文件夹不会保存太多文件一样。 GaiaDB 是从百度智能云多年数据库研发经验积累中逐渐迭代而来。
[AI行业案例]-UNIT结合语音每晚陪伴2000万人入眠
使用产品 智能对话定制与服务平台UNIT 语音识别 语音合成 语音唤醒 支持与交流 AI社区 教学视频 文档中心 SDK下载 UNIT结合语音每晚陪伴2000万人入眠 价值成果 1、小睡眠上线后，立即吸引到65%用户启动并使用语音助手功能； 2、小睡眠上线后，减少30%人工客服咨询量（主要解决中老年使用问题）； 3、问卷调查显示，70%用户表示语音交互功能新颖，提升APP使用体验。
高性能和多级高可用，云原生数据库 GaiaDB 架构设计解析 - 云原生数据库 GaiaDB_关系型数据库_MySQL上云_数据库-帮助文档
业务的数据规模不管多大，都可以平稳快速地运行在数据库系统上，而不需要用户去过分关注分区、索引、事务模型等信息。就像十年前如何在机器之间存储海量小文件还是一个后端研发工程师的必修课，而随着 S3 存储的出现，用户再也不需要考虑如何通过哈希等方式来保证单个文件夹不会保存太多文件一样。 GaiaDB 是从百度智能云多年数据库研发经验积累中逐渐迭代而来。
结构设计与发布 - 数据库智能驾驶舱 DBSC | 百度智能云文档
根据流程配置，管理员可以要求针对非基准数据库的变更只能基于该 SQL 脚本，不允许执行其他变更。 数据库 选择一个数据库作为结构设计与发布流程的基准数据库。 执行人 结构设计与发布流程中，变更审批通过后的 SQL 语句执行人。 说明 ： 执行人 列表中的可选项取决于如下两种情况： 当前数据源配置了开发规范：列表中的选项基于当前规范中配置的 SQL 任务执行人配置 规则。
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。
