推荐阈值 此接口使用的对比算法,针对带水纹证件照采用了专项的模型处理,可保证水纹信息的影响降到尽可能低。 如比对成功,最终返回的有效数据为一个 对比分值 ,在0~100之间,您可以设定具体的阈值来判断是否验证通过。 人证相似度的推荐阈值为80,对应的误识率为万分之一 。
ERROR_CODE_MISSING_REQUIRED_PARAMETER = 336006 MESSAGE_MISSING_REQUIRED_PARAMETER = Missing required parameter class CustomException ( RuntimeError ) : 进行模型验证和部署服务必需的异常类,缺少该类在代码验证时将会失败 在处理异常数据或者请求时,推荐在
完全匹配策略:即镜像名称及版本是否完全相同。 注意1:镜像tag不能为latest,必须指定一个明确的tag。否则,镜像缓存不会生效。 注意2:如果用户修改了镜像,必须发布一个新的tag。否则,使用的缓存会比较老。 注意事项 创建镜像缓存需要拉取容器镜像,因此创建时长由镜像个数、镜像大小、网络等多种因素决定。 自动创建镜像缓存时采用实例中所声明的容器镜像。
逐步配置信息连接服务 从Kafka官网下载Kafka二进制包: http://kafka.apache.org/downloads.html ,目前已支持了0.10版本。 通过Java访问Kafka服务的用户需使用Java客户端的pom依赖: kafka-client/0.10 ;我们推荐用户使用JDK 7 或JDK 8 版本,最低配置须为Java 1.7.0-b147。
在私有部署中要使用该功能,您需要额外安装部署一套存储系统,用来存储自助取数所生成的 CSV 文件,并且在 Sugar BI 的平台环境变量中加入启用配置(Sugar BI 的 4.0.1 及之后版本才支持)。
Ubuntu系统下载地址和安装说明参考: 1.8.1版本升级 登录系统 ubuntu系统默认创建了两个用户,一个是root用户,一个是普通用户 用户名 密码 备注 root root 推荐直接使用root用户 ubuntu ubuntu 普通用户 有线网络配置 EdgeBoard的Ubuntu系统安装了 NetworkManager /etc/NetworkManager/system-connections
如实际任务场景有需要,则可根据实际需求调整 训练完成后同步发布为模型 任务训练完成后可通过评估、校验验证任务效果,任务效果满足实际使用要求后发布为模型完成模型部署流程,如当前任务已经过多轮迭代且任务效果较有保证可勾选训练完成后同步发布为模型,并输入发布为的模型名称以及版本描述,训练成功后将会自动发布为模型 任务与模型一一对应,如当前任务已有版本发布为模型,则当前任务下的其他版本发布时仅支持发布在当前模型下
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支持高精度检测 2020.03.13 1.1.14 支持声音分类 2020.02.23 1.1.13 支持多阶段模型 2020.01.16 1.1.12 预测默认使用推荐阈值 2019.12.26 1.1.11 支持物体检测高精度算法的CPU加速版,EasyDL 专业版支持 SDK 加速版 2019.12.04 1.1.10 支持图像分割 2019.10.21 1.1.9 支持 EasyDL 专业版
支持高精度检测 2020.03.13 1.1.14 支持声音分类 2020.02.23 1.1.13 支持多阶段模型 2020.01.16 1.1.12 预测默认使用推荐阈值 2019.12.26 1.1.11 支持物体检测高精度算法的CPU加速版,EasyDL 专业版支持 SDK 加速版 2019.12.04 1.1.10 支持图像分割 2019.10.21 1.1.9 支持 EasyDL 专业版