Tensorflow2.3.0代码规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
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。
XGBoost 1.3.1代码规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
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。
用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
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。
PaddlePaddle 2.1.1代码规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
PaddlePaddle 2.1.1代码规范 PaddlePaddle 2.1.1代码规范 基于PaddlePaddle2.1.1框架的MNIST图像分类，训练数据集paddle_train_data.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。
TensorFlow 1.13.2代码规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
TensorFlow 1.13.2代码规范 TensorFlow 1.13.2代码规范 基于TensorFlow1.13.2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。
自定义智能体 - 智能代码助手公有云COMATE | 百度智能云文档
自定义Subagent 定义自定义Subagent，用于封装专业知识、落实团队规范或自动化重复性流程。
代码解释器Agent对话 - 千帆AI应用开发者中心-API参考qianfan-api | 百度智能云文档
代码解释器Agent对话 { debugUrl :{ url : https://qianfan.baidubce.com/v2/agent/code_interpreter/run , href : , method : POST }, debugDesc : 本接口用于调用“代码解释器”智能体。该 Agent 会自动分析用户需求，生成代码并运行，基于运行结果回答问题。
用零代码开发实现图像分类 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
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。
用零代码开发实现语义分割 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
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。
Linux命令行机器人之---(4.)100行代码挑战开发一个完整的命令行机器人 千帆社区
二、ApiFox模拟请求 我有一个习惯就是能用api工具来测一下的，就尽量测一下，因为有很多因素可能在代码阶段出现问题，这个阶段就是先排除官方的API是完全没问题的。那么再出现问题，就是自己代码的问题了。 使用APIFox心中呢个一个POST请求： 在Params参数中填入参数名为access_token,值为自己获取到的key.
