XGBoost服务代码文件示例 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
21 在处理异常数据或者请求时，推荐在`PredictWrapper`中的自定义预处理preprocess和后处理postprocess函数中抛出`CustomException`类， 22 并为`message`指定准确可读的错误信息，以便在服务响应包中的`error_msg`参数中返回。
百度智能云千帆AppBuilder中百度AI搜索组件的技术实践与应用解析 千帆社区
今天小编将从技术实现、配置方法及应用场景出发，带大家深度感受百度AI搜索组件如何在AppBuilder中的发挥价值。 一、功能概述：多开发类型的搜索组件配置框架 百度智能云千帆AppBuilder支持 自主规划Agent 、 工作流Agent 、 代码调用多种开发类型 ，每种类型下均提供多样化的百度AI搜索与其他工具组合方式，覆盖从简单搜索到复杂多工具调用的全场景需求。
Sklearn 0.23.2代码规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
Sklearn 0.23.2代码规范 Sklearn 0.23.2代码规范 基于Sklearn 0.23.2框架的结构化数据的多分类问题，训练数据集sklearn_train_data.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，请保持一致。
Pytorch 1.7.1代码规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
Pytorch 1.7.1代码规范 Pytorch 1.7.1代码规范 基于Pytorch 1.7.1框架的MNIST图像分类，训练数据集pytorch_train_data.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，请保持一致。
PaddlePaddle 2.1.1代码规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
PaddlePaddle 2.1.1代码规范 PaddlePaddle 2.1.1代码规范 基于PaddlePaddle2.1.1框架的MNIST图像分类，训练数据集paddle_train_data.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，请保持一致。
Tensorflow2.3.0代码规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
Tensorflow2.3.0代码规范 Tensorflow 2.3.0代码规范 基于Tensorflow2.3.0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，请保持一致。
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，并且在发布至模型仓库时需要选择相应的模型文件。
场景开发工具及示例代码 - AR开放平台 | 百度智能云文档
场景开发工具及示例代码 场景开发工具及示例代码 AR场景开发： GitHub 该目录下含有：case-debug、case-lua-sdk、case-sample以及case-shader，随版本迭代更新。 case-debug：调试工程，可以通过调试工程本地调试查看场景开发效果。 case-lua-sdk/scripts：脚本库，路径位于ar文件夹下，不需要做修改。
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，请保持一致。
中移在线_共塑智能服务新标杆 _智能通信服务
当前，在线营销服务对客户特征和诉求的实时洞察及基于洞察结果的千人千面能力提出更高要求，现有能力存在以下问题： 一是深度分析能力弱，模型实时性及重点场景覆盖度不足，难以及时，精准捕捉客户意图，分析深度较营销服务动态要求有明显距离，且对于互联网等渠道的支撑覆盖不足； 二是底层技术架构不统一，在智能模型孵化环节缺少集中的工具能力，存在标注数据、模型算子难以复用，研发效能低，一线自主操作智能化应用的门槛高等问题
