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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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不同地域IDC和VPC通过专线实现互通 概览 通过物理专线，您可以在本地数据中心（IDC）和百度智能云私有网络（VPC）间建立私网通信，构建混合云。然后将本地的IT基础架构无缝地扩展到百度智能云上，借助百度智能云海量的计算、存储、网络、CDN资源，应对业务波动，提高应用的稳定性。

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disabled_storage_engines参数实现表引擎自动转换 背景 disabled_storage_engines参数是5.7.8版本新引入的参数，它用来设置在CREATE TABLE时被禁用的存储引擎。

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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。

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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。

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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。

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视频中心 Kubernetes 实现应用的高可用 播放量： 249 5 快来反馈此视频是否对您有帮助吧 无帮助 Kubernetes 实现应用的高可用 介绍Kubernetes探针与Deployment的使用 容器引擎服务 CCE 相关视频 查看更多 > Docker 入门实战 Kubernetes 工作原理及使用 Kubernetes 应用部署 更多资源和工具 百度智能云向用户提供丰富全面的产品和业务文档

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