物体检测数据标注说明 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
物体检测数据标注说明 目录 标注操作说明 标注技巧说明 上传图片 标注操作说明 在数据集查看详情页面可以点击开始标注，进入到标注页面。 添加标签 点击右侧添加标签，输入不同分类名称，完成标签添加。 标签格式说明：目前平台标签名称只支持数字/字母/下划线，暂时不支持中文 标注方式 根据左侧选定的当前图片，在左侧选择标注工具针对目标区域构建矩形框。 点击下一张图片/切换图片即可完成保存 注意，在标注过
通用类模型API参考 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
通用类模型API参考 通用接口规范参考 自定义作业产出的模型进行公有云部署时，不具有统一的标准接口规范，根基不同的算法框架，提供通用接口规范参考。 Paddle：请在 《Paddle框架API调用文档》 中查看Paddle框架模型的API参考 TensorFlow：请在 《Tensorflow框架API调用文档》 中查看TensorFlow框架模型的API参考 Pytorch：请在 《Pytorc
物体检测API调用文档 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
number 置信度 +location 否 object 目标物体所在位置 ++points 否 list(object) 目标物体所在四边形的顶点信息 +++x 否 number 顶点横坐标 +++y 否 number 顶点纵坐标 error_code 否 number 错误码，当请求错误时返回 error_msg 否 string 错误描述信息，当请求错误时返回 在线调试 EasyDL零基础开发平台提供了
基于 Notebook 的通用模板使用指南 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
部署在线服务 基于 Notebook 的通用模板使用指南 本文采用物体检测模型的开发过程为例，介绍通用模板从创建 Notebook 任务到引入数据、训练模型，再到保存模型、部署模型的全流程。
视觉任务设备端SDK使用说明 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
使用SDK SDK的激活与使用分以下四步： ① 在【我的服务】-【服务详情】内下载SDK： ② 在 BML控制台 获取序列号 按设备获得授权并使用SDK时，每部署一个项目，即可新增2个序列号： Android或iOS操作系统的SDK可以选择按产品线激活，序列号与包名（Package Name/Bundle ID）绑定： ③ 本地运行SDK，并完成首次联网激活 通过左侧导航栏查看不同操作系统SDK的开发文档
短文本匹配API调用文档 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
短文本匹配API调用文档 本文档主要说明定制化模型发布后获得的API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 进入 BML社区交流 ,与其他开发者进行互动 加入BMLL官方QQ群（群号:868826008）联系群管 接口描述 基于自定义训练出的短文本匹配模型，实现个性化短文本相似度计算。模型训练完毕后发布可获得定制API 接口鉴权 1、在 BML——控制台 创建
TableStorage-HBase-Client开发示例 - 云数据库 TableStorage | 百度智能云文档
TableStorage-HBase-Client开发示例 配置示例 下面是hbase-site.xml示例： <?xml version="1.0"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?
视觉任务Jetson专用SDK集成文档 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
EdgePredictorConfig 的具体使用方法可以参考开发工具包中的demo工程。
数据集管理API - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
数据集管理API 本文档主要说明当您线下已有大量的已经完成标注的图片数据，如何通过调用API完成图片及标注的便捷上传和管理。 EasyDL图像数据集管理API在管理不同模型数据类型之间是通用的。上传不同模型类型数据，只是在部分接口入参存在差异，使用及接口地址完全一致。 数据集创建API 接口描述 该接口可用于创建数据集。 接口鉴权 同模型上线后获取的API： 1、在 EasyDL控制台 创建应用
表格数据预测介绍 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
表格数据预测介绍 简介 Hi，您好，欢迎使用百度EasyDL定制化训练和服务平台。 定制表格数据预测模型，旨在帮助用户通过机器学习技术从表格化数据中发现潜在规律，从而创建机器学习模型，并基于机器学习模型处理新的数据，为业务应用生成预测结果。本文介绍 表格数据预测 模型，根据预测数据的不同，可以分为如下几种类型： 回归：目标列是连续的实数范围，或者属于某一段连续的实数区间。如在销量预测场景中，销量值
