代码审计服务

Inline Chat (行内对话)：通过快捷键在代码编辑区唤起对话框，使用自然语言即可对当前选定的代码进行重构、优化或调试。 知识增强 文心快码通过自研的上下文引擎，在代码补全与对话中能自动检索并融合当前代码库与相关技术文档知识。这使得生成的代码不仅语法正确，而且更贴合项目规范与开发要求。

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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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代码示例 Python示例 以查询实例列表接口为例，进行说明。

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场景开发工具及示例代码 场景开发工具及示例代码 AR场景开发： GitHub 该目录下含有：case-debug、case-lua-sdk、case-sample以及case-shader，随版本迭代更新。 case-debug：调试工程，可以通过调试工程本地调试查看场景开发效果。 case-lua-sdk/scripts：脚本库，路径位于ar文件夹下，不需要做修改。

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它将对你的代码进行所有必要的计算和验证，但是不会上传它或者发布一个版本。每次调用该操作时，所提供代码的CodeSha256散列值也将在响应中计算并返回。 暂未支持 响应头域 除公共头域，无其它特殊头域。

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Tensorflow2.3.0代码规范 Tensorflow 2.3.0代码规范 基于Tensorflow2.3.0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。

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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。

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千帆代码解释器的定位，是 把 “代码生成” 与 “代码执行” 合二为一 ，让大模型从 “文本生成器” 升级为 “可运算、可处理、可可视化的计算引擎”，面向开发者、数据分析师、科研人员、教师与办公人群提供轻量化、安全、即时的代码服务。

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