实时跟踪 Targets 此类描述targets json 字段 Fields targets ARKit ARKit 模型节点属性配置 targets pitch_min 使用空间坐标系放置的情况下,模型的最小俯角 targets pitch_max 使用空间坐标系放置的情况下,模型的最大俯角 targets distance 模型在空间中的深度信息 targets id slam 模型唯一标识符
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随机种子 随机种子(Random Seed),是在随机数生成算法中设定的一个初始值,用于确保随机数生成的可重复性。通过设置随机种子,可以在相同的算法和参数下,生成相同的随机数序列。 学习率调整计划 学习率调整计划(schedulerType),用于在训练过程中动态调整学习率,以优化模型的收敛速度和性能。根据模型的训练情况和任务需求,选择合适的学习率调整方式。
了解详情 智能文档分析平台 主要针对企业文档数据分析场景,通过机器学习/深度学习技术,为企业客户提供智能化的文档解析、文档审查、文档比对解决方案。 了解详情 语言处理应用技术 以多场景技术应用为导向,提供可直接应用于产品策略的NLP技术能力,让您的产品更好地理解语言、理解用户。 了解详情 知识理解 基于知识图谱丰富的数据体系,提供对文本语义中实体、概念等深度理解解析能力,能力包含实体标注。
tensorflow框架API调用文档 本文档主要说明使用TensorFlow框架训练的模型部署到公有云后获得的API如何使用,如有疑问可以通过以下方式联系我们: 在百度智能云控制台内 提交工单 进入 BML社区交流 ,与其他开发者进行互动 接口描述 基于TensorFlow深度学习框架训练出的模型,模型训练完毕,发布到模型仓库并部署到公有云后可获得定制API 接口鉴权 在BML-控制台创建应用 应用列表获取
服务处于更新中的状态 部署失败 由于暂无资源、模型文件不正确等导致模型部署失败,从而无法提供预测服务 模型待编辑 尚未配置资源的模型处于该状态 公有云部署支持的模型类型 模型仓库中的如下类型的模型支持共有云部署: 来自BML训练任务的模型,包括脚本调参、Notbeook以及自定义作业 对于用户从本地导入的模型,则如下类型的模型支持公有云部署: 框架为PaddlePaddle、TensorFlow、PyTorch的深度学习模型