相同图片搜索

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如何用可视化工具调用 如何使用 Postman 调用图像增强与特效服务 API 本文提供了通过可视化工具 Postman 调用 黑白图片上色 API 的样例，帮助您零编码快速体验并熟悉图像增强与特效服务。 视频教程请参见 如何用可视化工具调用API服务（视频版） 。 1.

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如何用代码调用服务 如何使用代码调用服务 API 1. 准备开发环境 我们选择用 Python 来快速搭建一个原型，关于如何安装 Python。可以参考下表列出的不同操作系统的安装方法进行安装。

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开放标注数据列表 1、接口地址：GET {IP}:{PORT}/open/v{versionId}/label/list 2、入参 参数名 类型 是否可空 备注 pn int 是 页码，默认是1 ps int 是 页面大小，默认是20 startTime string 否 开始时间 endTime string 否 结束时间 matchType int 是 匹配类型：-1 未匹配，0 已匹配。

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即开即用 无须购买硬件服务器、部署安装软件，既可以节省硬件成本费用及运维成本。 您可通过云数据库 RDS 控制台或者API创建数据库实例，几分钟后即可使用。 简单易用 您可通过云数据库 RDS 控制台或者API进行实例管理、账号管理、数据库管理、备份等操作。 百度智能云负责云数据库 RDS 的日常维护和管理，为您的业务保驾护航。

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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。

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用BML实现表格预测 目录 1. 表格预测简介 2. 平台入口 3. 准备数据 3.1 数据要求 3.2 创建及导入数据集 4. 训练模型 4.1 AutoML模式 4.2 专家模式 5. 模型分析和调优 6. 部署模型 6.1 公有云部署 用BML实现表格预测：以空气质量预测为例 表格预测简介 亲爱的开发者您好，欢迎使用百度BML全功能AI开发平台开启您的AI开发之旅！

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