用BML实现表格预测 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
最长训练时间：该时长指算法求解阶段的最长时长，若超过该时长，算法仍未得到结果，系统会强制结束训练任务。 6、任务配置完成后，点击【提交训练任务】。 7、提交训练任务后，会进入任务列表页面，待训练状态由【训练中】变为【训练完成】时，训练结束。 8、发布模型选择自动发布时，训练结束，模型就会发布到模型仓库中。点击【评估报告】，可以查看任务结果。
使用Keepalived在VPC实现高可用架构 - 私有网络VPC | 百度智能云文档
clientToken=$TOKEN" } case "$1" in master) del_backup_eni_ip set_master_eni_ip ;; backup) ;; esac 注：changed_ip.sh $role $master_eni $backup_eni $ip role: 切换的角色，目前脚本仅实现了 master master_eni
用BML实现实例分割 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
用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 用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！
用BML实现文本分类 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
自然语言处理领域也是这样，大量的任务可以用文本分类的方式来解决，比如垃圾文本识别、涉黄涉暴文本识别、意图识别、文本匹配、命名实体识别等，有着极其广泛的应用场景： 投诉信息分类：训练客服投诉信息的自动分类，将每个用户投诉的内容进行分类管理，节省大量客服人力。 媒体文章分类：训练网络媒体文章的自动分类，进而实现各类文章的自动分类。
用BML实现图片分类 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
用BML实现图片分类 目录 1. 图片分类简介 2. 平台入口 3. 准备数据 3.1 抽油机工况分类数据介绍 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 用BML实现图片分类：以抽油机工况分类为例 图片分类简介 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！ 图像分类是经典的计算机视觉任务，也是所有计算机视觉任务的基础。
数据加密 - 文件存储CFS | 百度智能云文档
数据加密 为了更好地保障CFS文件系统中存储数据的安全性和合规性，文件存储CFS支持文件系统加密。当您开启文件系统加密功能后，CFS会对写入文件系统的数据进行加密，读取数据时，CFS文件存储自动将加密数据解密后返回给用户。本文主要介绍文件系统加密的使用限制、加密方式和相关操作。
用BML实现物体检测 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
用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 用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！
用BML实现序列标注 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
用BML实现序列标注 目录 1. 序列标注简介 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 用BML实现序列标注：以快递单信息处理为例 序列标注简介 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！
不同地域IDC和VPC通过专线实现互通 - 专线ET | 百度智能云文档
不同地域IDC和VPC通过专线实现互通 概览 通过物理专线，您可以在本地数据中心（IDC）和百度智能云私有网络（VPC）间建立私网通信，构建混合云。然后将本地的IT基础架构无缝地扩展到百度智能云上，借助百度智能云海量的计算、存储、网络、CDN资源，应对业务波动，提高应用的稳定性。
用BML实现文本实体抽取 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
文本实体抽取是一项重要的自然语言处理任务，主要是实现对文本进行内容抽取，并识别为自定义的实体类别。 例如：对内容中的关键实体进行识别和抽取，如金融研报信息识别，法律案件文书实体抽取，医疗病例实体抽取等多种应用场景。 下文中将以简历信息抽取为例，分步骤向您详细介绍如何使用百度BML全功能AI开发平台开发您自己的文本实体抽取模型。
