生成式人工智能应用工程师

这样才能保证训练出来的模型真实可用，不可以用网络图片替代。 抽烟行为识别其实是识别出人手中握着的烟头，如下图： 数据导入 采集完毕可以根据您的使用习惯选择不同的导入方式来上传数据。可直接上传图片；也可将图片打包成zip压缩包上传；还可先将图片上传到其他网络地址（例如：百度网盘），然后拷贝链接上传。 数据标注 抽烟识别模型输出的信息是图片中是否有抽烟行为，以及烟头具体出现的位置，对应物体检测任务。

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这是因为FZ5A带vcu，给它预留的内存过大导致，如果用不到VCU可以把这部分改小。

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EdgePredictorConfig 的具体使用方法可以参考开发工具包中的demo工程。

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EdgeBoard系列硬件可直接应用于AI项目研发与部署，具有高性能、易携带、通用性强、开发简单等四大优点。 详细硬件参数请在 AI市场 浏览。

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XGBoost服务代码文件示例 XGBoost服务代码文件示例 在模型仓库中导入基于XGBoost库的机器学习模型时，除需导入模型文件外，也需要导入服务代码文件，其中服务代码文件用于在线部署模型时进行模型文件的加载以及进行必要的预处理和后处理逻辑。 XGBoost模型服务代码示例如下所示： #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # ******

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002-查看模型可解释性 对于DecisionTree二分类、DecisionTree多分类和DecisionTree回归等决策树相关算子，支持 在算子运行成功后 ，查看模型训练过程，了解决策树的形成过程。 实验运行成功后，鼠标右键点击相应的算子组件，如“DecisionTree多分类”多分类，选择“查看模型解释”，即可在弹窗中可视化展示决策树。 决策树默认展示前两层，其中灰色底色的为子节点，带箭

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文本实体抽取API调用文档 接口描述 基于自定义训练出的文本分类模型，实现个性化文本识别。模型训练完毕后发布可获得定制化实体抽取API 。 如有其它问题，请在百度智能云控制台内 提交工单 反馈。 请求说明 请求示例 HTTP 方法： POST 请求URL： 完成训练后可在服务列表中查看并获取url。 URL参数： 参数 值 access_token 通过API Key和Secret Key获取的a

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XGBoost框架API调用文档 本文档主要说明使用XGBoost框架训练的模型部署到公有云后获得的API如何使用，如有疑问可以通过以下方式联系我们： 在百度智能云控制台内 提交工单 进入 BML社区交流 ,与其他开发者进行互动 接口描述 基于XGBoost机器学习框架训练出的模型，模型训练完毕，发布到模型仓库并部署到公有云后可获得定制API 接口鉴权 在BML-控制台创建应用 应用列表获取AK/

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