多分辨率支持,静态方法,BVideoView类 函数 参数 备注 public static int getMediaInfo(Context ctx, String path, String token) path 视频路径 token 加密口令 使用token加密时,用该方法启用多分辨率探测 注意: 多分辨率探测独立于视频播放。
该方法是异步方法,调用后,安全增强级采集SDK自身执行人脸采集和实名认证逻辑。
PredictWrapper类必需存在,且必需包含preprocess和postprocess两个方法。 PredictWrapper的preprocess和postprocess方法,是用户自定义模型服务请求预处理和预测结果后处理的入口。
根据代理模型和采集函数的不同,贝叶斯搜索方法也有许多实现形式,其中TPE(Tree-structured Parzen Estimator)是一种全局探索能力较佳的方法,采用核密度估计方法(KDE, Kernel Density Estimation)生成代理模型,采用EI(Expected Improvement)作为其采集函数生成新采样点。
是 Access-Control-Request-Method 在实际请求中将会用到的方法,只允许一个方法。类型:字符串。取值为“PUT/GET/DELETE/POST/HEAD”,无默认值。 是 Access-Control-Request-Headers 在实际请求中会用到的除了简单头部之外的Headers,多个headers用逗号分割。类型:字符串。默认值:无。
本文,我们将概述利用LLM作为教师的蒸馏方法。根据这些方法是否将LLM的涌现能力(EA)提炼成小语言模型(SLM)来对这些方法进行分类。 因此,我们将这些方法分为两个不同的类别:标准 KD 和基于 EA 的 KD。 为了直观地表示,下图提供了LLM知识蒸馏的简要分类。 标准知识蒸馏 Standard KD旨在使学生模型学习LLM所拥有的常见知识,如输出分布和特征信息。
yapUtils.Sign yapUtils封装了请求SDK接口的签名方法。
yapUtils.Sign yapUtils封装了请求SDK接口的签名方法。
标签名:支持按应用名、部署组名或区域进行筛选 逻辑关系:支持等于、不等于、包含、不包含 标签值:选择筛选的应用名称或者部署组名称 请求的服务筛选条件:支持指定服务或方法筛选,或者全部服务和方法筛选。当某条请求同时匹配多条熔断规则时,只会命中最细粒度的规则。 服务名:被访问的服务名称 方法:被访问的方法(需要手动输入完整的方法名,不支持正则匹配) 熔断方式:自动熔断或者手动熔断。
交互数据获取 手势在屏幕上的原生touch和识别后的手势数据都可以在脚本中设定更新回调,获取每一次手势的交互数据,touch更新配置方法如下: local input_controller = scene:get_input_controller() local touch_controller = input_controller:get_touch_controller() touch_controller