模型部署 完成训练的模型可直接发布为公有云API进行使用,并集成至业务系统(例如车联网智能运营平台),结合车联碰撞识别服务预警车主的异常驾驶情况,针对性提供服务。 API请求数据为单次预测所需的时间窗数据,返回为模型时序预测结果。 公有云API调用文档详见: https://ai.baidu.com/ai-doc/EASYDL/1kff9r20o
使用组态组件构建一个和现实环境相同的逻辑结构,将每个组态绑定到数据源的某个字段,一旦异常立即变色,从而实现系统监控。 有关绑定的详细文档可以查看 仪表盘数据绑定 使用方式和技巧 在使用物可视平台时,我们还提供了一些贴心的功能,帮助用户更好地构建自己的可视化产品。 撤销操作和版本管理 物可视平台有自动保存功能,任何操作都会触发自动保存,防止工作成果丢失。
return 返回值定义见libcurl文档 */ static size_t callback ( void * ptr , size_t size , size_t nmemb , void * stream ) { // 获取到的body存放在ptr中,先将其转换为string格式 dehaze_result = std :: string ( ( char * ) ptr , size
return 返回值定义见libcurl文档 */ static size_t callback(void *ptr, size_t size, size_t nmemb, void *stream) { // 获取到的body存放在ptr中,先将其转换为string格式 colourize_result = std::string((char *) ptr, size * nmemb);
return 返回值定义见libcurl文档 */ static size_t callback(void *ptr, size_t size, size_t nmemb, void *stream) { // 获取到的body存放在ptr中,先将其转换为string格式 colorEnhance_result = std::string((char *) ptr, size * nmemb
return 返回值定义见libcurl文档 */ static size_t callback(void *ptr, size_t size, size_t nmemb, void *stream) { // 获取到的body存放在ptr中,先将其转换为string格式 image_definition_enhance_result = std::string((char *) ptr,
aip.baidubce.com/rest/2.0/image-process/v1/stretch_restore"; static std::string stretchRestore_result; /** * curl发送http请求调用的回调函数,回调函数中对返回的json格式的body进行了解析,解析结果储存在全局的静态变量当中 * @param 参数定义见libcurl文档
return 返回值定义见libcurl文档 */ static size_t callback(void *ptr, size_t size, size_t nmemb, void *stream) { // 获取到的body存放在ptr中,先将其转换为string格式 image_quality_enhance_result = std::string((char *) ptr, size
return 返回值定义见libcurl文档 */ static size_t callback(void *ptr, size_t size, size_t nmemb, void *stream) { // 获取到的body存放在ptr中,先将其转换为string格式 demo_result = std::string((char *) ptr, size * nmemb); return
解决方法 参考文档,禁用nouveau模块 https://cloud.baidu.com/doc/GPU/s/0kqm6s30y 链路故障检测 您可依次通过以下几种检测方法,判断当前实例是否存在链路故障。 方法一:检测fabricmanager是否启动 检测步骤 登录实例。