时序时空数据库TSDB

Linux集成文档-Python 简介 本文档介绍Linux Python SDK 的使用方法。 网络类型支持：图像分类，物体检测 硬件支持： Linux x86_64 CPU Linux x86_64 Nvidia GPU 语言支持：Python 3.5, 3.6, 3.7 Release Notes 时间 版本 说明 2021.8.23 1.0.0 第一版！ 快速开始 1. 安装依赖 根据引擎

查看更多>>

SKU单品图数据要求 简介 训练一个定制商品检测模型需要准备两类数据：SKU单品图片和实景图片。本文档将详细介绍训练一个定制商品检测模型的数据要求，如规格、大小、尺寸等，并提供相应的图片样例。另外，可以参考 实景图标注规范文档 文档内容，了解各个业务场景的数据如何正确标注。 点击下载 数据采集与标注规范长图 ，一张图看懂如何采集和标注数据，让您不走弯路，获得一个高精度的商品检测模型。 SKU单品图

查看更多>>

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

查看更多>>

门店查看和编辑 本文档介绍门店管理功能中的门店查看功能。 门店库详情 门店导入完成后，在门店库列表「操作」列点击「查看」即可进入门店库详情页面，页面包含门店库基本信息和门店列表。 门店信息 在门店列表的「操作」列中点击「查看/编辑」按钮，进入门店详情页。门店信息会展示门店导入时填入的内容，非必填项如果未填写，则会显示「-」。 点击「编辑」按钮，即可以对门店信息进行修改。 门脸图片 门脸图片为对应门

查看更多>>

EasyDL结构化数据介绍 简介 Hi，您好，欢迎使用百度EasyDL结构化数据 目前EasyDL结构化数据支持训练以下模型： 表格数据预测 通过机器学习技术从表格化数据中发现潜在规律，从而创建机器学习模型，并基于机器学习模型处理新的数据，为业务应用生成预测结果 时序预测 通过机器学习技术从历史数据中发现潜在规律，从而对未来的变化趋势进行预测。 可视化操作 无需机器学习专业知识，模型创建-数据上传

查看更多>>

时序预测模型介绍 时序预测模型介绍 时序预测模型是基于包含时间特征的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。当完成模型训练后，系统不仅提供了常见的评估指标而且会生成可视化的预测序列效果图，帮助用户检查模型的好坏。对于达到业务要求的时序预测模型，可以部署为在线服务，通过远程调用的方式对新的时间数据进行预测。 应用场景 销量预测：基于历史销量数据预测当期的销售量，进

查看更多>>

物体检测创建模型 在导航【模型训练】中，点击训练模型，填写模型名称、所属行业、应用场景等信息，即可进入数据准备环节 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

查看更多>>

文本创作数据标注 文本创作数据标注 图中所示，模型输出文本框中，您可直接编辑模型输出文本，如图所示： 编辑完成后，点击‘下一篇’按钮自动保存并进入下一篇数据

查看更多>>