迭代式开发干啥用的  内容精选
  • 云原生平台

    实现业务从需求管理、代码开发、集成测试到交付上线全流程的自动化运营。帮助企业降低开发、测试、运维人员的沟通协作成本,大幅提升研发效率,满足业务敏捷迭代的需求。 开箱即 : 提供开箱可用的SaaS化产品,分钟级别创建从代码仓库到发布流水线的全套工具。流水线与云资源编排无缝集成,实现编译、测试、发布等任务全自动运行。

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  • 区域医疗知识服务平台_解决方案

    灵活重组的服务方式 提供通用的知识加工组件,能够支持以搭积木地方,按照应用场景需要快速构建知识服务体系,提供知识服务,满足应用开发需要。 即刻启动区域医疗中心建设 如果您有区域医疗中心建设需要,请提交您的需求,将有解决方案专家与您联系,定制专属解决方案。 获取您的定制方案

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迭代式开发干啥用的  更多内容
  • 免训练迭代模式 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    免训练迭代模式 免训练迭代模式 整体介绍 免训练迭代模式是EasyDL针对于“需要高频迭代模型,但模型训练时间成本太高”的用户使用场景推出的新型模型迭代模式,在常规模型训练完成后开启免训练迭代模式,即可在「免训练模式数据底库」中通过增删数据来迭代模型的预测能力。值得一提的是,该模式下新增一类标签数据也可以短时间内马上获得新标签预测能力的模型 注: 1.

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  • 迭代计划 - 效率云 | 百度智能云文档

    迭代计划 项目经理、产品经理、开发负责人、测试负责人等角色充分沟通后,明确出下一迭代要完成哪些卡片,接下来我们就利用iCafe来管理这个迭代计划 原则:在计划盒中管理下一迭代要做的需求卡片,并根据总工时、卡片数动态调整 为迭代新建计划“迭代1” 一定要输入“开发时间”和“结束时间”,下一期我们会将计划的追踪,没这两个时间都没法追踪啦 将需求池中已经确定了要做的卡片拖入“迭代1” 利用Ctrl 或 Shift

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  • 千帆AppBuilder连夜上新3款应用,都有? 千帆社区

    登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 4 1 千帆AppBuilder连夜上新3款应用,都有? AI原生应用开发 / 技术交流 LLM 文心大模型 插件应用 2024.03.21 6084 看过 就在昨天,千帆AppBuilder平台更新了3款好玩的应用:【封神智读助手】【西游取经指南】【今日说法】,应用中心可玩性更强啦!

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  • BML评价短文本相似度 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    BML评价短文本相似度 目录 1. 短文本相似度简介 2. 平台入口 3. 准备数据 3.1 数据规范 3.2 创建及导入数据集 4. 训练模型 5. 校验模型 6. 部署模型 BML评价短文本相似度:以新冠疫情相似句对判定为例 短文本相似度简介 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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  • BML实现物体检测 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    BML实现物体检测 目录 1. 物体检测简介 2. 平台入口 3. 准备数据 3.1 道路交通电子眼检测数据介绍 3.2 创建及导入数据集 4. 训练模型 5. 模型分析和调优 6. 部署模型 7. 公有云调用 7.1 使用流程 BML实现物体检测:以道路交通电子眼检测为例 物体检测简介 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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  • BML实现实例分割 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    BML实现实例分割 目录 1. 实例分割简介 2. 平台入口 3. 准备数据 3.1 自动驾驶道路实例分割数据介绍 3.2 创建及导入数据集 4. 训练模型 5. 模型分析和调优 6. 部署模型 BML实现实例分割:以自动驾驶道路实例分割为例 实例分割简介 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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  • 零代码开发实现实例分割 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    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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  • BML实现开源大模型的预训练(Post-pretrain) - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    BML实现开源大模型的预训练(Post-pretrain) 目录 1. 准备工作(通过notebook或者本地IDE实现) 1.1. 环境创建 1.2. 代码下载 1.3. 目录创建 1.4. 准备预训练模型权重 1.5. 准备训练数据 2. 训练Pipeline说明 2.1. Step1:数据预处理 2.2. Step2:模型格式转换(HF->Megatron) 2.3.

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