[AI行业案例]-告别手机、交通卡，全国首个地铁3D“刷脸”进站落地济南
百度大脑与资深合作伙伴博雅英杰希望能为济南地铁共同打造出3D“刷脸”通行设备，以实现人脸识别3D算法首次赋能在城市轨道交通行业，实现全程刷脸通行，彻底摆脱忘带钱、卡、手机的尴尬情况发生，让进站变得更加快捷。 解决方案 在乘客首次使用刷脸乘车之前，需要通过手机APP进行“人脸图片+姓名+身份证号”的身份验证。同时，在线调用公安验证API接口，配合在线活体检测API接口完成实名认证。
计费概述 - 内容审核平台 | 百度智能云文档
如果您需要将预充值的钱（余额）提现，可参照 提现流程 。 大客户价格 如果您和百度单独签署了模型定制/大客户折扣价格，则实际价格以合同中的内容为准。了解模型定制/大客户折扣价格，可咨询您的商务经理或点击 商务咨询 。
节约公网成本_解决方案实践
预付费+带宽包：适用于波峰有周期性的场景，预付费用于日常使用，比如10:00-12:00，高峰的时候买个带宽包绑定预付费的EIP实例或者共享带宽，比如带宽包100Mbps，用2个小时，高峰叠加的100Mbps只需要付2小时的钱。
基于 Notebook 的 NLP 通用模板使用指南 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
enc", ## 待预测模型的路径，相对路径 "PADDLE_USE_GPU": 1, ## 是否使用GPU进行训练，1为使用GPU "PADDLE_IS_LOCAL": 1, ## 是否单机预测，必须设置为1，目前文心的python版本预测仅支持单机 "num_labels": 2, ## 必填参数，表示分类模型的类别数目是多少
精研科技
联合打造视觉检测设备 百度智能云团队凭借沉淀多年的AI能力，联合精研科技与微亿智造团队，合力打造了“外观缺陷视觉检测设备”。在人工智能的加持下，减轻质检员大量高重复性、高频次的工作，提升工作幸福感。 更多精选案例 点击下载 使用产品/方案 智能工业质检解决方案 相关案例 宝武集团 徐工挖机 这样一台设备，一小时可以检测3000个零件。一个工人可以看三台设备，一小时就可以检验9000个零件，远远超
AI 应用的全流程存储加速方案技术解析和实践分享
方向二：不管敌人有多强大，让我自己变得更强肯定没错 硬件层面，就是开启 “买买买” 模式，花更多的钱，使用更高规格更快的硬件来支撑训练。例如，存储介质方面使用更多的内存、更快更多的 SSD 硬盘等，网络方面升到 100G/200G 的高速 TCP/RDMA 网络。 软件方面，对软件架构做一些升级来提高整个软件系统的扩展能力，缩短软件栈的 I/O 路径长度。
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
init 接口会根据此值预分配 GPU 资源，建议结合实际使用控制此值，使用多少则设置多少。注意：此值的增加会降低单次 infer 的速度，建议优先考虑 batch inference 和 multi predictor。 PREDICTOR_KEY_GTURBO_FP16 ：默认是 fp32 模式，置 true 可以开启 fp16 模式预测，预测速度会有所提升，但精度也会略微下降，权衡使用。
基于 Notebook 的通用模板使用指南 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
采用了模块解耦设计，用户可以组合配置模块实现检测器，并可自由修改覆盖各模块配置，本文以 configs/yolov3/yolov3_darknet53_270e_coco.yml 为例： yolov3_darknet53_270e_coco.yml 主配置入口文件 coco_detection.yml 主要说明了训练数据和验证数据的路径 runtime.yml 主要说明了公共的运行参数，比如说是否使用GPU、每多少个
006-回归算法 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
算子参数 参数名称 是否必选 参数描述 默认值 特征采样策略 是 选择特征采样： 所有特征 自动选择 总特征树以二为底的对数 定值 三分之一的特征 总特征数的一定比例 总特证数的平方根 自动选择 特征采样数 是 每次分裂子树时，考虑多少个特征 范围：[1, inf)。 10 比例 是 每次分裂子树时，考虑的特征数占总特征数的比例 范围：[0.001, 0.999]。
从Kafka同步数据 - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
例如，我们可能想知道我们已使用了多少特定主题或分区。为此，Kafka 表引擎公开了几个虚拟列。通过修改我们的架构和物化视图的 select 语句，这些可以作为目标表中的列保留下来。 首先，在向目标表添加列之前，我们执行上面描述的停止操作。 DETACH TABLE github_queue; 下面我们添加信息列来识别源主题和该行源自的分区。
