遍历 递归子文件夹 Linux  内容精选
  • 快速入门 - 图像识别 | 百度智能云文档

    2.将下载的 aip-php-sdk-version.zip 解压后,复制AipImageClassify.php以及lib/*到工程文件中。 3.引入AipImageClassify.php 新建AipImageClassify AipImageClassify是图像识别的PHP SDK客户端,为使用图像识别的开发人员提供了一系列的交互方法。

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  • 快速入门 - 文字识别OCR

    OCR └── lib ├── AipHttpClient.php //内部http请求类 ├── AipBCEUtil.php //内部工具类 └── AipBase //Aip基类 支持PHP版本:5.3+ 使用PHP SDK开发骤如下 : 1.在 官方网站 下载php SDK压缩包 2.将下载的 aip-php-sdk-version.zip 解压后,复制AipOcr.php以及lib/*到工程文件

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  • 百度智能云-BCC之远程连接

    视频中心 BCC之远程连接 播放量: 5901 22 快来反馈此视频是否对您有帮助吧 无帮助 BCC之远程连接 介绍如何快速连接BCC实例,主要包括Linux环境下连接Liunx实例、Windows环境下连接Linux实例和在Windows环境下连接Windows实例。

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  • 纯离线SDK简介 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    纯离线SDK简介 本文档主要说明定制化模型发布后获得的SDK如何使用,如有疑问可以通过以下方式联系我们: 在百度智能云控制台内 提交工单 前往 官方论坛 交流,与其他开发者进行互动 SDK说明 SDK支持iOS、Android、Linux、Windows四种操作系统。

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  • EasyDL文本介绍 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    私有API的特点如下: 将训练完成的模型部署在私有CPU/GPU服务器上,可在内网/无网环境下使用模型,确保数据隐私 将模型以Docker形式在本地服务器(仅支持Linux)上部署为http服务,可调用与公有云API功能相同的接口 可纯离线完成部署,服务调用便捷 私有API支持的Linux发行版本如下: Ubuntu: 14、16、18 Centos:7.0及以上 redhat:7.2以上 suse

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  • 预测服务 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档

    在相应的文件上右键可以新增、修改、删除预测服务。 点击查看数据,即可看到数据的预测结果。 页面级的预测服务添加完成后,会在相应的维度和度量区域中添加预测字段,同样在文件上右键可以修改、删除预测服务。 预测服务在图表中使用 预测字段在图表中使用和其他字段一样,直接拖入即可。 对于 内置预测服务 ,如果需要对算法的参数进行快速的调整,可以直接在字段上右键「修改预测服务」。

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  • 14. 智能垃圾箱 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    提示:为方便开展模型训练,示例数据已经在本地通过文件分隔进行好分类。请选择“有标注信息”-“本地导入”-“上传压缩包”-“以文件命名分类”,上传压缩包【garbage.zip】,并确认。 第四步,在数据总览中可以看到数据已经导入,点击右侧的查看与标注就可以去标注上传的原始图片数据。如果上传的是EasyDL提供的示例数据,则无需标注。

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  • 创建伸缩组 - 弹性伸缩AS | 百度智能云文档

    Linux实例和Windows实例均支持数据注入功能: - Linux实例可使用User-Data脚本。通过以下示例,实例创建成功后可在/root/test文件中看到 Welcome to Baidu AI Cloud。 示例: #!/bin/sh echo Welcome to Baidu AI Cloud.

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  • Python - 函数计算CFC | 百度智能云文档

    os.environ["BCE_ACCESS_KEY_SECRET"] config = BceClientConfiguration(credentials=BceCredentials(AK, SK), endpoint=host) cfc_client = CfcClient(config) #下面是您要发布的zip包的 base64-encoded, 注意zip包压缩时不能包含顶层文件目录

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  • 模型部署 - 百舸异构计算平台AIHC | 百度智能云文档

    当您进行推理服务部署时,因其他因素(如OOM、POD被驱逐等)导致模型转换失败后,您需要手动清理PFS中/mnt/model/triton文件,并尝试重新进行推理服务部署。 在模型进行较长的上下文输入输出时,模型最后的输出出现大量乱码的原因是?

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