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。
[AI行业案例]-文字识别技术实现传图下单，提升寄件效率
使用产品 通用文字识别 支持与交流 AI社区 教学视频 文档中心 SDK下载 文字识别技术实现传图下单，提升寄件效率 价值成果 得益于百度云服务的快速响应及AI文字识别的超高准确率，平均寄件下单时间从5分钟减少到10秒，大大提升寄件的用户体验。 案例故事 核心诉求 在快递100下单时，发现很多用户的寄、收件信息在一张图片上。
用零代码开发实现物体检测 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
用零代码开发实现物体检测 示例说明 物体检测模型主要用于检测图中每个物体的位置、类型。适合图中有多个主体要识别、或要识别主体位置及数量的场景。本文以螺丝螺母识别模型在macOS客户端中的使用为示例演示物体检测模型训练全过程。 实现步骤 只需八步即可完成自定义AI模型的训练及发布的全过程。
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。
用零代码开发实现实例分割 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
用零代码开发实现实例分割 示例说明 对比物体检测，实例分割支持用多边形标注训练数据，且模型可像素级识别目标。适合图中有多个主体、需识别其位置或轮廓的场景。本文以工件分割模型在macOS客户端中的使用为示例演示实例分割模型训练全过程。 实现步骤 只需八步即可完成自定义AI模型的训练及发布的全过程。
获取从角色同步状态 - 云数据库 SCS_云缓存
获取从角色同步状态 请求说明 获取从角色同步状态。 请求结构 Plain Text 复制 1 GET /v2/group/{groupId}/syncStatus HTTP/1.1 2 Host: redis.{region}.baidubce.com 3 Authorization: authorization string 请求头域 除公共头域外，无其它特殊头域。
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。
代码解释器Agent对话 - 千帆AI应用开发者中心-API参考qianfan-api | 百度智能云文档
该 Agent 会自动分析用户需求，生成代码并运行，基于运行结果回答问题。 权限说明 调用本文API，需使用API Key鉴权方式。使用API Key鉴权调用API流程，具体调用流程，请查看 认证鉴权 。 请求参数 Headers 参数 除公共头域外，无其它特殊头域 Body 参数 query string 输入的对话信息。 必选 file_ids array 文件ID列表。
用零代码开发实现语义分割 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
用零代码开发实现语义分割 示例说明 对比实例分割，语义分割指将每个像素点归属为对象类的过程。适用于分割目标主体单一的场景，简单举例来说语义分割能够识别出图片中哪些像素是归属于“人”的标签，但无法区分“不同的人”。本文以在macOS客户端中的使用为示例演示实例分割模型训练全过程。 实现步骤 只需八步即可完成自定义AI模型的训练及发布的全过程。
用零代码开发实现图像分类 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
用零代码开发实现图像分类 示例说明 图像分类模型主要用于识别一张图中是否是某类物体/状态/场景，适合图片中主体或状态单一的场景。本文以害虫识别模型在macOS客户端中的使用为示例演示图像分类模型训练全过程。 实现步骤 只需八步即可完成自定义AI模型的训练及发布的全过程。
