按钮 概述 按钮是一种交互组件,用户可以自定义按钮的外观和文字样式,也可以添加超链接以达到跳转页面的效果。 特有属性设置 除了每个组件都拥有的常规静态属性(X, Y, 宽,高,字体等属性)之外,按钮主要还有如下配置项。
在按钮标签元件中,通过对当前值属性添加写绑定,可以达到如下效果: PlayerAPI监听事件 交互事件的监听可以通过 物可视PlayerAPI 中的 onWidgetDOMEvent API。
全屏按钮 很多移动端浏览器都不提供全屏功能,使用这个按钮就能在这些浏览器下切换到全屏模式,方便浏览。 全屏按钮提供了 3 种样式设置: 图标样式,可以切换两种风格的按钮图标 图标大小,用于调整按钮的大小 图标颜色
训练效果监控Tensorboard 概述 TensorBoard是一个用于可视化TensorFlow模型训练过程和结果的工具。它可以帮助开发人员和研究人员更好地理解和调试他们的模型,从而提高模型的性能和效率。百舸异构计算平台AIHC中集成了tensorboard的能力,本文将介绍如何在百舸平台使用Tensorboard。
整体评估中,各指标的释义如下: F1-score:给每个类别相同的权重,计算每个类别的F1-score,然后求平均值 精确率:给每个类别相同的权重,计算每个类别的精确率,然后求平均值 召回率:给每个类别相同的权重,计算每个类别的召回率,然后求平均值 实际效果可以在左侧目录中找到【模型校验】功能进行校验,或者发布为接口后测试。
MCP视频超分功能效果演示 本视频展示了智感超清超分辨率的效果,将360p提升至1080p,并通过智能插帧技术进行帧率上采样,重建超高清画质。
整体评估中,各指标的释义如下: Mean Recall:通过模型计算得到top1、top5、top10匹配结果的召回率平均值,该数值越大表明模型效果越好 Recall@1 :通过模型计算得到top1匹配结果的召回率平均值,该数值越大表明模型效果越好 Recall@5:通过模型计算得到top5匹配结果的召回率平均值,该数值越大表明模型效果越好 Recall@10:通过模型计算得到top5匹配结果的召回率平均值
高精度」算法内置 文心大模型 ,将大数据预训练与多源丰富知识相结合,通过持续学习技术,不断吸收海量文本数据中词汇、结构、语义等方面的新知识,实现模型效果不断进化
高精度」算法内置 文心大模型 ,将大数据预训练与多源丰富知识相结合,通过持续学习技术,不断吸收海量文本数据中词汇、结构、语义等方面的新知识,实现模型效果不断进化
高精度」算法内置 文心大模型 ,将大数据预训练与多源丰富知识相结合,通过持续学习技术,不断吸收海量文本数据中词汇、结构、语义等方面的新知识,实现模型效果不断进化。