下载解码SDK 在线调试 EasyDL零基础开发平台提供了 示例代码中心(API调试平台)-示例代码 ,用于帮助开发者在线调试接口,查看在线调用的请求内容和返回结果、复制和下载示例代码等功能,简单易用。 错误码 若请求错误,服务器将返回的JSON文本包含以下参数: error_code: 错误码。 error_msg: 错误描述信息,帮助理解和解决发生的错误。
文字识别任务操作流程 文字识别任务操作流程 第一步:点击进入文字识别模型页面 第二步:点击创建 第三步:填写项目基本信息 第四步:点击新建任务 第五步:完善任务信息 填写任务备注 添加数据 配置检测网络 配置识别网络 第六步:配置资源并提交训练 训练结果查看 点击任务列表 点击评估报告 查看评估结果 查看配置详情 查看训练日志 发布模型 点击任务列表 点击发布
SDK 50xx SDK调用异常 请与百度人员联系 报错日志收集 通常 Logcat 可以看见日志及崩溃信息,若设备无法获取日志信息,可使用 Demo 中的 xCrash 工具: // 1.
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EdgeBoard系列硬件可直接应用于AI项目研发与部署,具有高性能、易携带、通用性强、开发简单等四大优点。 详细硬件参数请在 AI市场 浏览。
config.set_config(params::PREDICTOR_KEY_SERIAL_NUM, "1DB7-1111-1111-D27D"); 具体支持的运行参数配置列表可以参考开发工具包中的头文件的详细说明。 相关配置均可以通过环境变量的方法来设置,对应的key名称加上前缀 EDGE_ 即为环境变量的key。
部署方式分为公有云部署和本地部署,因为鞋类照片分类的能力是需要集成应用在手机app中,有多地域、高并发的应用场景诉求。同时具备稳定连接网络的条件,推荐使用公有云在线部署的方式,简单几行代码即可调用。如果业务需要在离线的网络环境下运行,可选择本地部署。在选择算法时可根据应用场景是更加看重识别精度还是识别结果返回的速度,来决定是选择高精度还是高性能算法。
EdgeBoard系列硬件可直接应用于AI项目研发与部署,具有高性能、易携带、通用性强、开发简单等四大优点。 详细硬件参数请在 AI市场 浏览。
2020.02.12 1.1.13 新增口罩模型支持 2020.01.16 1.1.12 预测函数默认使用推荐阈值 2019.12.26 1.1.11 EasyDL 专业版支持 SDK 加速版 2019.12.04 1.1.10 支持图像分割 2019.10.21 1.1.9 支持 EasyDL 专业版 2019.08.29 1.1.8 CPU 加速版支持 2019.07.19 1.1.7 提供模型更新工具