API网关

configs/detection/yolov3/usb_camera.json 注意 ：camera 类型的输入需要接入显示器，需要将显示器设置为 720P，设置方式 startx #开启显示器桌面 xrandr -s 1280x720 #设置显示器分辨率为720p C++接口调用 具体详情请查看PaddleLite API文档 C++接口文档 C++ API std::shared_ptr CreatePaddlePredictor

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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 <

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C++示例 示例介绍 1.1 classification示例目录结构 1.2 detection示例目录结构 1.3 yolov3示例目录结构 1.4 sample_video示例目录结构 连接设备 运行示例 3.1 本地图片预测 3.2 摄像头视频预测 C++接口调用 4.1 FPGA预处理接口 4.2 预测库接口 python接口调用 5.1 python接口目录结构 5.2 安装和使用 5.3

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n , header . c_str ( ) ) ; // 打印返回的content内容，为json格式，具体可参考api文档 // 如果你需要对返回的内容做下一步处理，可以将此content按json格式解析后作为后续使用 printf ( query result: %s.

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如下所示： 在「业务信息」-「详情」-「串联链路-压测API」中，「业务视图」图表展示业务的成功失败情况，如下所示：

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视觉任务LinuxSDK集成文档-C++ 简介 本文档介绍EasyEdge/EasyDL的Linux CPP SDK的使用方法。

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自动超参搜索配置参考 在深度学习建模过程中，除了大规模的数据集，超参数调节也显著影响模型效果。即使对于有经验的算法工程师，有时候也很难把握调节超参数的规律，而对于初学者来说，要花更多的时间和精力。 自动超参搜索应用超参搜索策略，对模型的超参数进行自动调优，在配置训练任务的页面，完成数据集的配置后，可以选择使用自动超参搜索进行配置。

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Linux集成文档-C++ 简介 本文档介绍EasyEdge/EasyDL的Linux CPP SDK的使用方法。

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