在线标注工具介绍 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
点击后返回 实景图集库 ，如果当前图片的标注信息未保存，将会丢失 全部 该Tab显示图集下的所有图片，包含无标注信息、待确认、有标注信息的所有图片 无标注信息 该Tab显示图集下的所有未标注的所有图片， 该Tab下的图片不会参与模型训练 待确认 该Tab显示 辅助标注 功能预标注后的图片， 该Tab下的图片不会参与模型训练 ，关于辅助标注的功能详情请见 产品文档 有标注信息 该Tab显示手动标注和在
智能数据API - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
error_msg： 错误描述信息，帮助理解和解决发生的错误。 例如Access Token失效返回： { "error_code": 110, "error_msg": "Access token invalid or no longer valid" } 需要重新获取新的Access Token再次请求即可。
表格数据预测介绍 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
下面将详细介绍每一步的操作方式和注意事项。如果文档没有解决您的问题，请在百度云控制台内 提交工单 反馈。
实景图管理API - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
error_msg： 错误描述信息，帮助理解和解决发生的错误。 例如Access Token失效返回： { "error_code": 110, "error_msg": "Access token invalid or no longer valid" } 需要重新获取新的Access Token再次请求即可。
016-统计分析组件 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
也就是说，相关系数矩阵的第 i 行第 j 列元素是矩阵第 i 列和第 j 列对应变量的相关系数。组件支持皮尔森（pearson）相关系数和斯皮尔曼（spearman）相关系数。 输入 输入是一个数据集，选择任意几列数据，所有选择的列都必须是数字类型。 输出 输出数据之间的相关系数矩阵。
Linux集成文档-Python - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
Linux集成文档-Python 简介 本文档介绍 EasyDL 的 Linux Python SDK 的使用方法，适用于 EasyDL 和 BML。
015-图算法 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
算子参数 参数名称 是否必选 参数描述 默认值 相似性阶数 是 顶点之间的相似度，当设置相似度为all时，为一阶相似度和二阶相似度的拼接，输出的embedding维度为设置维度的二倍。 second embedding维度 是 embedding维度，当设置相似度为all时，为一阶相似度和二阶相似度的拼接，输出的embedding维度为设置维度的二倍 范围：[2, inf)。
表格预测模型介绍 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
表格数据预测模型目前支持回归和分类两种类型的模型，其中分类模型包括二分类和多分类模型。 回归 回归模型通常用来预测一个数值，其反映的是变量或属性间的依赖关系，建模过程即求解将一个或多个变量映射到一个实数值的函数。它可以应用到市场营销的各个方面，如销量预测、价格预测等场景中。 分类 分类是找出一组对象的共同或差异点以将其划分为相同或不同的类，其目的是通过分类模型，将数据项映射到某个给定的类别。
Linux集成文档-Python - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
测试 Demo 图片预测 输入对应的模型文件夹（默认为 RES ）和测试图片路径，运行： python3 demo.py { model_dir } { image_name.jpg } 测试效果： 4.
网络选型参考 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
网络选型参考 图像分类任务网络选型参考 大多数情况建议使用 ResNet50和SE-ResNeXt50，模型效果稳定，并且预测时间较短。
