时序时空数据库TSDB

表格预测模型介绍 表格数据预测模型介绍 表格数据预测模型是基于结构化数据进行建模，系统会基于用户上传的数据使用预置算法进行模型构建与训练。表格数据预测模型目前支持回归和分类两种类型的模型，其中分类模型包括二分类和多分类模型。 回归 回归模型通常用来预测一个数值，其反映的是变量或属性间的依赖关系，建模过程即求解将一个或多个变量映射到一个实数值的函数。它可以应用到市场营销的各个方面，如销量预测、价格预

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如何发布为API 在完成 模型训练 后，可将训练好的模型发布为可调用的服务API。 点击模型列表内对应模型「操作」列中的「申请发布」，或是在左侧导航栏点击 发布模型 可以进入发布模型页面，如上图所示。在对应选项中选择和输入相应内容发起模型发布的申请： 选择模型（必选） 选择需要发布的模型， 只能选择已经完成训练的模型 选择服务 视频分类仅支持发布为云服务API 选择版本（必选） 选择需要发布的模型

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模型加速整体说明 功能简介 当您发布时纯离线服务时，平台已结合最新的量化、剪枝、蒸馏技术，推出丰富的模型压缩加速方案，以提高您的SDK部署效率。 覆盖范围：服务器、通用小型设备、专项适配硬件均支持该功能。 具体原理：针对目标芯片，对模型做深度优化压缩加速，加速后模型在推理速度、内存占用、体积大小等指标上表现更优。发布加速模型可能需要一段时间，同时会有微小的精度损失。发布完成后可通过性能报告对比具体

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图像分割创建模型 在导航【创建模型】中，选择任务场景，填写模型名称、联系方式、功能描述等信息，即可创建模型。 其中任务场景分为 实例分割 和 语义分割 语义分割： 图像分割指将每个像素点归属为对象类的过程。其中，语义分割适用于分割目标主体单一的场景，简单举例来说语义分割能够识别出图片中哪些像素是归属于“人”的标签，但无法区分“不同的人” 实例分割： 图像分割指将每个像素点归属为对象类的过程。其中，

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免训练迭代模式 免训练迭代模式 整体介绍 免训练迭代模式是EasyDL针对于“需要高频迭代模型，但模型训练时间成本太高”的用户使用场景推出的新型模型迭代模式，在常规模型训练完成后开启免训练迭代模式，即可在「免训练模式数据底库」中通过增删数据来迭代模型的预测能力。值得一提的是，该模式下新增一类标签数据也可以短时间内马上获得新标签预测能力的模型 注： 1. 免训练迭代模式仅适合短期内快速获得具备一定精

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图像分类创建模型 在导航【模型训练】中，点击训练模型，填写相关信息，即可创建训练模型。 操作示例： 注：1. 创建模型后可持续新增模型版本，因此不必每次训练模型都创建模型 2.目前单个用户在每种类型的模型下最多可创建10个模型，每个模型均支持多次训练。 3.如果您是企业用户，建议您按照真实企业信息进行填写，便于EasyDL团队后续更好的为您服务

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实景图管理API 简介 本文档主要说EasyDL零售版的定制商品检测服务中的实景图管理API如何使用，如有疑问可以通过以下方式联系我们： 在百度智能云控制台内 提交工单 ，咨询问题类型请选择 人工智能服务 进入 EasyDL社区交流 ，与其他开发者进行互动 加入EasyDL零售版官方QQ群（群号:1009661589）联系群管 接口鉴权 进入EasyDL零售版的百度智能云控制台 应用列表页面 ，如

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数据集智能标注 使用智能标注功能可降低数据的标注成本。启动后，系统会从数据集所有图片中筛选出最关键的图片并提示需要优先标注。通常情况下，只需标注数据集30%左右的数据即可训练模型。与标注所有数据后训练相比，模型效果几乎等同 整体流程以物体检测的智能标注流程为例: 创建智能标注任务 启动物体检测数据集的智能标注前，请先检查以下是否已满足以下条件： 所有需要识别的标签都已创建 每个标签的标注框数不少于

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