视觉任务服务器端LinuxSDK集成文档-C++ - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
注意： 如果使用 VideoConfig 的 display 功能，需要自行编译带有GTK选项的opencv，默认打包的opencv不包含此项。
视觉任务EdgeBoard(VMX)专用SDK集成文档 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
注意： 如果使用 VideoConfig 的 display 功能，需要自行编译带有GTK选项的opencv，默认打包的opencv不包含此项。
配置专家模式表格数据预测任务 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
配置专家模式表格数据预测任务 表格预测任务支持AutoML和专家两种运行方式： AutoML模式：全流程自动建模，用户只需设置数据集、目标列以及制定任务类型即可，而无需关注数据处理以及算法配置等过程，系统会自动完成建模过程，并从中挑选最优的模型作为训练任务的运行结果。 专家模式：高度开放的建模方式，用户可以进行特征工程
TensorFlow 1.13.2代码规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
TensorFlow 1.13.2代码规范 TensorFlow 1.13.2代码规范 基于TensorFlow1.13.2框架的MNIST图像分类，训练数据集tf_train_data2.zip点击 这里 下载。 如下所示是其超参搜索任务中一个超参数组合的训练代码，代码会通过argparse模块接受在平台中填写的信息
用BML评价短文本相似度 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
用BML评价短文本相似度 目录 1. 短文本相似度简介 2. 平台入口 3. 准备数据 3.1 数据规范 3.2 创建及导入数据集 4. 训练模型 5. 校验模型 6. 部署模型 用BML评价短文本相似度：以新冠疫情相似句对判定为例 短文本相似度简介 亲爱的开发者您好，欢迎使用百度BML全功能AI开发平台开启您的AI开
如何获取视觉任务软硬一体产品 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
如何获取视觉任务软硬一体产品 为进一步提升前端智能计算的用户体验，BML推出了多款软硬一体方案。将高性能硬件与BML脚本调参任务训练出的图像分类/物体检测模型深度适配，可应用于工业分拣、视频监控等多种设备端离线计算场景，让离线AI落地更轻松。 了解不同方案 方案获取流程如下： Step 1： 在BML脚本调参任务中训练
文本实体抽取私有API调用说明 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
文本实体抽取私有API调用说明 接口描述 基于自定义训练出的文本分类模型，实现个性化文本识别。模型训练完毕后发布可获得定制化实体抽取API。 如有其它问题，请在百度智能云控制台内 提交工单 反馈。 请求说明 请求示例 HTTP 方法： POST 请求URL： 请首先在 定制化训练平台 进行自定义模型训练，完成训练后可在
如何发布视觉任务设备端SDK - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
如何发布视觉任务设备端SDK 训练完毕后，可以在左侧导航栏中找到【EasyEdge本地部署】，选择通用小型设备，点击【发布新服务】 只需勾选业务场景需要的操作系统与硬件芯片，即可将模型封装成可离线计算的设备端SDK。 部署模型界面示意： 设备端SDK目前已全面支持Android、iOS、Windows、Linux操作系
XGBoost 1.3.1代码规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
XGBoost 1.3.1代码规范 XGBoost 1.3.1代码规范 基于XGBoost 1.3.1框架的结构化数据的回归问题。 如下所示是其超参搜索任务中一个超参数组合的训练代码，代码会通过argparse模块接受在平台中填写的信息，请保持一致。另外该框架支持发布保存模型为pickle和joblib格式，并且在发布
配置AUTOML模式表格数据预测任务 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
配置AUTOML模式表格数据预测任务 表格预测任务支持AutoML和专家两种运行方式： AutoML模式：全流程自动建模，用户只需设置数据集、目标列以及制定任务类型即可，而无需关注数据处理以及算法配置等过程，系统会自动完成建模过程，并从中挑选最优的模型作为训练任务的运行结果。 专家模式：高度开放的建模方式，用户可以进行
