风控蓝军测评

因此我们需要采集在垃圾传送带中主体（具体垃圾）明确的原始图片，并将其具体物品定义为一种标签，例如猪肉垃圾照片被定义为「猪肉」，白菜照片被定义为「白菜」，再在开发应用时，将猪肉和白菜标签对应到「厨余垃圾」的逻辑中。 应用场景中，对于包装为垃圾袋整体扔入垃圾箱的居民，需要及时进行反馈和警告。因此「垃圾袋」要单独被设定为一种标签类别。

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在经历开发阶段一系列调试、验证之后，模型被正式部署到生产环境中，此时模型研发人员面临的挑战才刚刚开始。在开发阶段研发人员使用静态样例集进行训练，但在生产环境中模型需要应对来自真实世界的动态数据。当模型部署在生产环境之后，它可能会在毫无预兆的情况下，业务指标快速下降，开发中的静态训练数据与生产中的动态数据之间的差异，或是特征与输出数据之间变量关系的变化是导致指标下降的主要可能因素。

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拼接方式介绍 货架拼接服务支持三种拼接方式： 图片拼接-手机端实时拼接：拍摄图片进行拼接，可实时获得拼接结果 图片拼接-云端非实时拼接：拍摄图片进行拼接，需要2~3分钟获得拼接结果 视频拼接-云端非实时拼接：拍摄视频进行拼接，需要2~3分钟获得拼接结果 下面为货架拼接的效果图： 使用方式介绍 货架拼接服务提供以下三种使用方式： 云服务API，面向云端非实时拼接方式，可参考货架拼接文档 API调用方法 可二次开发的

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应用场景 销量预测：基于历史销量数据预测当期的销售量，进而帮助厂商制定更合理的生产或备货计划，从而提高利润 交通流量预测：基于给定路段的历史交通量数据推测未来的交通量，为交通运输规划与研究提供决策依据 价格预测：从历史数据中发现商品的变化规律以及影响价格的因素，从而为未来的商业行为提供支持 使用流程 训练模型的基本流程如下图所示，全程可视化简易操作。

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目前，狮桥服务的7000多家商用车经销商以及分布在全国的1300多名销售风控团队，都可通过线上APP发起对客户“狮桥分”的查询流程，无需提供线下征信报告，由系统自动判定客户信用等级，并自动匹配不同产品政策。为提高对客户风险画像的精准度，狮桥与百度开展了联合建模合作。 解决方案 准备好相关建模数据后，狮桥基于联合建模提供的安全隔离域环境，进行数据安全“融合”。

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训练模型 BML上提供了预置模型调参、NoteBook建模、自定义作业三种开发模式，开发难度和开发的灵活性程度不一，分别满足不同水平和需求的开发者。 当前NLP方向仅支持使用者最多的预置模型调参，后续将陆续支持NoteBook建模、自定义作业开发模式。 本文将采用预置模型调参开发模式示意训练模型的基本步骤。

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训练模型 BML上提供了预置模型调参、NoteBook建模、自定义作业三种开发模式，开发难度和开发的灵活性程度不一，分别满足不同水平和需求的开发者。 本文以使用者最多的预置模型调参开发模式为例，示意训练模型的基本步骤。 1、进入bml官方平台点击【预置模型调参】-【计算机视觉模型】，点击【创建】。 2、填写项目信息并点击【新建】。 3、点击【新建任务】。

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部署模型界面示意： 设备端SDK目前已全面支持Android、iOS、Windows、Linux操作系统，同时提供可直接体验的移动端app安装包，以及相应代码包、说明文档，供企业用户/开发者二次开发 如SDK生成失败，或有任何其他问题，欢迎 提交工单 咨询了解

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