物体检测LinuxSDK集成文档-C++ - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
运行SDK报错 Authorization failed 情况一：日志显示 Http perform failed: null respond 在新的硬件上首次运行，必须联网激活。 SDK 能够接受 HTTP_PROXY 的环境变量通过代理处理自己的网络请求。如 export HTTP_PROXY = http://192.168.1.100:8888 .
C++示例 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档
由于FPGA预处理输入数据要求WC(width和channel)乘积是16的倍数，所以我们先计算wc对齐的大小， 再算出wc需要跳跃多少个数mod。image2Tensor调用完成后，预处理的数据填充到PaddleTensor中，以HWC和float16格式存储。
C++示例 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档
C++示例 示例目录结构 系统配置文件描述 模型配置文件描述 C++示例运行 编译 执行 C++接口调用 CxxConfig PaddlePredictor Tensor 示例目录结构 edgeboard-191: ~/workspace/PaddleLiteDemo# ls C++ README.md configs python res C++ : C++语言编写的demo 源码 python
C++示例 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档
C++示例 示例目录结构 edgeboard-191:~/root/workspace/PaddleLiteDemo# ls C++ README.md configs python res C++ : C++语言编写的demo 源码 python : python语言编写的demo 源码 configs : 存放了示例运行需要的配置文件 res : 存放了模型相关文件和图片文件 系统配置文件描述
物体检测服务器端SDK集成文档-Linux-C++ - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
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。如序列号配置的环境变量key为 EDGE_PREDICTOR_KEY_SERIAL_NUM ，如指定CPU线程数的环境变量key为 EDGE_PREDICTOR_KEY_CPU_THREADS_NUM 。 注意：通过代码设置的配置会覆盖通过环境变量设置的值。
图像分割服务器端SDK集成文档-Linux-C++ - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
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。如序列号配置的环境变量key为 EDGE_PREDICTOR_KEY_SERIAL_NUM ，如指定CPU线程数的环境变量key为 EDGE_PREDICTOR_KEY_CPU_THREADS_NUM 。 注意：通过代码设置的配置会覆盖通过环境变量设置的值。
图像分类服务器端SDK集成文档-Linux-C++ - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
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。如序列号配置的环境变量key为 EDGE_PREDICTOR_KEY_SERIAL_NUM ，如指定CPU线程数的环境变量key为 EDGE_PREDICTOR_KEY_CPU_THREADS_NUM 。 注意：通过代码设置的配置会覆盖通过环境变量设置的值。
C++示例 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档
config/yolov3/screw.json //执行yolov3模型视频预测程序 C++接口调用 具体详情请查看API文档 C++接口文档 C++ API std::shared_ptr CreatePaddlePredictor(const ConfigT&);`, `56680656670285990000`) > CreatePaddlePredictor template <
C++开发示例 - 云数据库 TableStorage | 百度智能云文档
我们在这里定义了一个根据 HttpRequest 生成认证字符串的函数，具体实现见本页最下方的百度智能云认证字符串 C++ 实现。
目标跟踪服务器端SDK集成文档-Linux-C++ - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
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。如序列号配置的环境变量key为 EDGE_PREDICTOR_KEY_SERIAL_NUM ，如指定CPU线程数的环境变量key为 EDGE_PREDICTOR_KEY_CPU_THREADS_NUM 。 注意：通过代码设置的配置会覆盖通过环境变量设置的值。
