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如何获取视觉任务软硬一体产品 为进一步提升前端智能计算的用户体验，BML推出了多款软硬一体方案。将高性能硬件与BML脚本调参任务训练出的图像分类/物体检测模型深度适配，可应用于工业分拣、视频监控等多种设备端离线计算场景，让离线AI落地更轻松。 了解不同方案 方案获取流程如下： Step 1： 在BML脚本调参任务中训练专项适配所选硬件的图像分类/物体检测模型 ，迭代模型至效果满足业务要求。 查看硬

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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。 PaddlePaddle2.1.1_autosear

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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。 tensorflow2.3_autosearch.py示例代码 # -*

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随着人工智能技术的快速发展，特别是在自然语言处理、机器学习等领域取得的显著进展，为开发一款能够提供个性化、智能化推荐服务的雪山攀登助手提供了可能。百度千帆AppBuilder作为百度智能云推出的低代码/无代码应用开发平台，凭借其强大的AI能力和丰富的组件库，成为开发此类应用的理想选择。 二、设计思路 1.

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创建并启动Notebook 1、在 BML 左侧导航栏中点击『Notebook』 2、在 Notebook 页面点击『新建』，在弹出框中填写公司/个人信息以及项目信息，示例如下： 填写基础信息 填写项目信息 3、对 Notebook 任务操作入口中点击『配置』进行资源配置，示例如下： 选择开发语言、AI 框架，由于本次采用 PaddleDetection 进行演示，所以需要选择 python3.7、

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链码开发及部署 IDE环境准备 本文采用Go语言开发Fabric链码，Golang IDE请读者自行准备。 链码实现 编写链码的Golang基础语法请读者自行阅读或参考完整源码，这里主要介绍便签板合约的主要实现。

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登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 5 基于LangChain的LLM应用开发——代理 大模型开发 / 技术交流 LLM 2023.11.09 4010 看过 前言 君子性非异也，善假于物也。 普通人使用大语言模型，很容易就把大语言模型当作百科全书。

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登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 1 基于AppBuilder开发小学道法教案生成助手，赋能教师高效备课 AI原生应用开发 / 技术交流 LLM 文心大模型 有奖征文 2024.04.14 1429 看过 前言 前段时间看到了社区大佬JavaRoom的创意设计，给我带来很多灵感，同时也正好由于我的父母是教师，所以这里我就借此契机开发了一个更能 贴近一线教学场景、满足教师个性化需求的小学道法教案生成助手

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