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Linux集成文档-Python 简介 本文档介绍Linux Python SDK 的使用方法。 网络类型支持:图像分类,物体检测 硬件支持: Linux x86_64 CPU Linux x86_64 Nvidia GPU 语言支持:Python 3.5, 3.6, 3.7 Release Notes 时间 版本 说明 2021.8.23 1.0.0 第一版! 快速开始 1. 安装依赖 根据引擎
表格预测模型介绍 表格数据预测模型介绍 表格数据预测模型是基于结构化数据进行建模,系统会基于用户上传的数据使用预置算法进行模型构建与训练。表格数据预测模型目前支持回归和分类两种类型的模型,其中分类模型包括二分类和多分类模型。 回归 回归模型通常用来预测一个数值,其反映的是变量或属性间的依赖关系,建模过程即求解将一个或多个变量映射到一个实数值的函数。它可以应用到市场营销的各个方面,如销量预测、价格预
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创建时序数据集 在EasyDL经典版中,您可以在“数据总览”页面,完成数据集创建、数据导入等操作,为模型构建准备好数据。 创建数据集 数据集需要先定义,然后再导入数据。 单击“数据总览”,进入数据集列表页面。 单击“创建数据集”,进入数据集创建页面。 输入数据集名称,单击“完成”结束创建。 完成创建后,可以在数据集列表中查看新建的数据集。系统默认生成V1版本,当前数据内容为空,可以通过导入的方式向
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数据集管理API 本文档主要说明当您线下已有大量的图片数据,如何通过调用API完成图片的便捷上传和管理。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 -公有云部署-应用列表页面创建应
时序数据集介绍 时序数据介绍 时序数据包含有时序特征,常规时序数据是具有一定频率的并且在连续时间范围内的每个采样点上都有一个值。 一个时序数据集可以包含一个或多个时间序列,如下数据集包含一个品牌在A、B两个地区的每日销售数据: datetime,area,sales_quantity 9/3/2018,A,2000 9/3/2018,B,600 9/4/2018,A,2300 9/4/2018,B
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在线标注工具介绍 本文档介绍EasyDL零售版在线标注工具中各个功能的简介。 在线标注工具页面布局 可以使用EasyDL零售版在线标注工具进行标注,在线标注工具提供的多种功能提高标注效率,如下图图所示,下面会对Banner区域(红)、实景图预览区(黄)、图片标注区(蓝)、SKU标签区(绿)四个区域的功能进行介绍。 在线标注工具介绍 Banner区域 从左至右依次为: 返回图集库 点击后返回 实景图