手部关键点识别 - 人体分析 | 百度智能云文档
手部关键点识别 手部关键点识别 对于输入的一张图片（可正常解码，且长宽比适宜），检测图片中的手部，输出每只手的坐标框、21个骨节点坐标信息。 当前接口主要适用于图片中单个手部的情况，图片中同时存在多个手部时，识别效果可能欠佳。
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手部关键点识别 手部关键点识别 对于输入的一张图片（可正常解码，且长宽比适宜），检测图片中的手部，输出每只手的坐标框、21个骨节点坐标信息。 当前接口主要适用于图片中单个手部的情况，图片中同时存在多个手部时，识别效果可能欠佳。
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返回说明 返回参数 字段 是否必选 类型 说明 hand_num 是 uint32 检测到的人手数目 hand_info 否 object[] 手部关节点信息 +location 否 object 手部坐标信息 ++left 否 int 手部区域离左边界的距离 ++top 否 int 手部区域离上边界的距离 ++width 否 int 手部区域的宽度 ++height 否 int 手部区域的高度 +
安装SDK工具包 对象存储（BOS）
7 | |____BCEError.h // BCE通用的错误码 8 | |____BCERegion.h // BCE提供服务的区域 9 | |____BCERequest.h // BCE网络请求类 10 | |____BCEResponse.h // BCE网络响应类 11 | |____BCEResponseMetadata.h // BCE网络响应元数据类 12 | |____BCESTSCredentials.h
混合检索：多表多路检索 - 百度胜算 | 百度智能云文档
103 只被向量路召回，所以 docs 侧列为 NULL 。 102 只被 BM25 路召回，所以 doc_embeddings 侧列为 NULL 。 ON 只负责指定“哪个 key 表示同一个对象”，不表示必须两边都存在。 多列 ON 表示复合 row-key，例如 ON a.tenant_id = b.tenant_id AND a.id = b.doc_id 。
AIAK- Training Pytorch版 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
应用场景 AIAK-Training PyTorch版主要适用于计算机视觉模型，例如：Swin Transformer、Faster R-CNN、Mask R-CNN、YOLOV7、STDC等。 使用示例 1. 创建训练任务 选择PyTorch下的AIAK-Training镜像，并指定模型网络代码文件、数据集文件、输出文件等各自的BOS存储路径。
交叉透视表 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档
填充样式：默认为正数红色，负数绿色，当使用「开启阈值对比」时，此时如果选择「正数红色，负数绿色」，那么符合条件的值显示红色，不符合条件的值显示绿色；选择「正数绿色，负数红色」，那么符合条件的值显示绿色，不符合条件的值显示红色 阈值自定义：将同环比的「差异百分比」或者「差异值」与设置的阈值按照指定的规则进行比较 阈值比较规则设置：支持>、>=、C;、C;=、=、!
解绑实例 - 广目混合云运营管理平台BHCMP | 百度智能云文档
解绑实例 用户可以在弹性公网实例列表中执行解绑操作，也可以在云服务器、负载均衡、NAT网关、VPN网关等实例列表中执行解绑操作。 前提条件 当列表实例状态为已绑定时，可执行解绑操作。 操作步骤 登录管理控制台。 选择“产品导览 > 专有云 > 广目混合云管理平台 > 网络资源 > 弹性公网”，进入弹性公网页面。 在弹性公网页面，选择列表实例，单击操作栏“解绑”，弹出解绑窗口。
快速开始搭建 Simpler 仿真环境并调用 - 百度百舸 · AI计算平台 | 百度智能云文档
请检查： 仿真服务器是否已启动（ curl http://C;仿真服务器IP>:8100/tasks 应返回任务列表） 两台开发机是否在同一 VPC 网络下 / 正确配置了 BLB BLB 是否正确配置了 8100 端口的监听 防火墙是否放行了 8100 端口 Q4：可以用自己训练的 RT-1 模型吗？ 可以。
经典版声音分类上传数据集 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
经典版声音分类上传数据集 上传数据要求说明 这里我们对上传数据的要求不仅是格式上的要求，更重要的是介绍怎样的数据可以更有效 提升模型效果 设计分类 首先想好分类如何设计，每个分类为你希望识别出的一种结果，如要识别猫狗的叫声，则可以以“猫”、“狗”等分别作为一个分类；如果安防监控通过声音判断是否出现异常状态，可以以“正常”“不异常”设计为两类，或者“正常”“异常原因一”、“异常原因二”、“异常原因三”
