[AI行业案例]-告别手机、交通卡，全国首个地铁3D“刷脸”进站落地济南
百度大脑与资深合作伙伴博雅英杰希望能为济南地铁共同打造出3D“刷脸”通行设备，以实现人脸识别3D算法首次赋能在城市轨道交通行业，实现全程刷脸通行，彻底摆脱忘带钱、卡、手机的尴尬情况发生，让进站变得更加快捷。 解决方案 在乘客首次使用刷脸乘车之前，需要通过手机APP进行“人脸图片+姓名+身份证号”的身份验证。同时，在线调用公安验证API接口，配合在线活体检测API接口完成实名认证。
节约公网成本_解决方案实践
预付费+带宽包：适用于波峰有周期性的场景，预付费用于日常使用，比如10:00-12:00，高峰的时候买个带宽包绑定预付费的EIP实例或者共享带宽，比如带宽包100Mbps，用2个小时，高峰叠加的100Mbps只需要付2小时的钱。
计费概述 - 内容审核平台 | 百度智能云文档
如果您需要将预充值的钱（余额）提现，可参照 提现流程 。 大客户价格 如果您和百度单独签署了模型定制/大客户折扣价格，则实际价格以合同中的内容为准。了解模型定制/大客户折扣价格，可咨询您的商务经理或点击 商务咨询 。
基于 Notebook 的 NLP 通用模板使用指南 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
enc", ## 待预测模型的路径，相对路径 "PADDLE_USE_GPU": 1, ## 是否使用GPU进行训练，1为使用GPU "PADDLE_IS_LOCAL": 1, ## 是否单机预测，必须设置为1，目前文心的python版本预测仅支持单机 "num_labels": 2, ## 必填参数，表示分类模型的类别数目是多少
AI 应用的全流程存储加速方案技术解析和实践分享
方向二：不管敌人有多强大，让我自己变得更强肯定没错 硬件层面，就是开启 “买买买” 模式，花更多的钱，使用更高规格更快的硬件来支撑训练。例如，存储介质方面使用更多的内存、更快更多的 SSD 硬盘等，网络方面升到 100G/200G 的高速 TCP/RDMA 网络。 软件方面，对软件架构做一些升级来提高整个软件系统的扩展能力，缩短软件栈的 I/O 路径长度。
视觉任务服务器端LinuxSDK集成文档-C++ - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
init 接口会根据此值预分配 GPU 资源，建议结合实际使用控制此值，使用多少则设置多少。注意：此值的增加会降低单次 infer 的速度，建议优先考虑 batch inference 和 multi predictor。 PREDICTOR_KEY_GTURBO_FP16 ：默认是 fp32 模式，置 true 可以开启 fp16 模式预测，预测速度会有所提升，但精度也会略微下降，权衡使用。
附录 - 域名服务BCD | 百度智能云文档
Luzhou 510600 德阳市 Deyang 510700 绵阳市 Mianyang 510800 广元市 Guangyuan 510900 遂宁市 Suining 511000 内江市 Neijiang 511100 乐山市 Leshan 511300 南充市 Nanchong 511400 眉山市 Meishan 511500 宜宾市 Yibin 511600 广安市 Guangan 511700 达州市
基于 Notebook 的通用模板使用指南 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
采用了模块解耦设计，用户可以组合配置模块实现检测器，并可自由修改覆盖各模块配置，本文以 configs/yolov3/yolov3_darknet53_270e_coco.yml 为例： yolov3_darknet53_270e_coco.yml 主配置入口文件 coco_detection.yml 主要说明了训练数据和验证数据的路径 runtime.yml 主要说明了公共的运行参数，比如说是否使用GPU、每多少个
006-回归算法 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
算子参数 参数名称 是否必选 参数描述 默认值 特征采样策略 是 选择特征采样： 所有特征 自动选择 总特征树以二为底的对数 定值 三分之一的特征 总特征数的一定比例 总特证数的平方根 自动选择 特征采样数 是 每次分裂子树时，考虑多少个特征 范围：[1, inf)。 10 比例 是 每次分裂子树时，考虑的特征数占总特征数的比例 范围：[0.001, 0.999]。
从Kafka同步数据 - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
例如，我们可能想知道我们已使用了多少特定主题或分区。为此，Kafka 表引擎公开了几个虚拟列。通过修改我们的架构和物化视图的 select 语句，这些可以作为目标表中的列保留下来。 首先，在向目标表添加列之前，我们执行上面描述的停止操作。 DETACH TABLE github_queue; 下面我们添加信息列来识别源主题和该行源自的分区。
