应用引擎

满足推理阶段数据敏感性要求、更快的响应速度要求 支持iOS、Android、Linux、Windows四种操作系统，基础接口封装完善，满足灵活的应用侧二次开发 软硬一体方案 高性能硬件与模型深度适配，多种方案可选。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。

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FPGA软件驱动开发 FPGA软件驱动开发 编译驱动 修改driver/Makefile中的KERNELDIR变量，使之指向当前内核的编译目录，一般为/lib/modules/$(uname -r)/build目录或/usr/src/kernels/$(uname -r)。

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数据去重策略说明 重复样本的定义 一个样本包括文本内容和标签。重复样本的定义，是指您上传的数据中，存在两个样本的文本内容完全一致。则被判定为两个样本是重复样本。例如： 文本内容1 文本内容2 是否相似 今天北京的空气不错 北京今天万里无云 1 今天北京的空气不错 北京今天万里无云 0 今天北京的空气不错 北京今天万里无云 1 上表三个样本均为重复样本，前两个样本虽然标签不一，但文本内容一致，也为重

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实例分割API参考文档 本文档主要说明定制化模型发布后获得的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 加入BML官方QQ群（群号:868826008）联系群管 接口描述 基于自定义训练出的实例分割模型，实现个性化图像识别。模型训练完毕后发布可获得定制实例分割API 接口鉴权 1、在 BML——控制台 创建应用

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自然语言处理任务简介 EasyDL专业版平台将支持代码级的NLP任务包括文本分类任务、短文本匹配任务、序列标注任务、文本实体抽取任务。同时平台集成了 百度大脑文心 的ERNIE2.0预训练模型，可以选择ERNIE-Base、ERNIE-Large、ERNIE-Tiny三种类型的预训练模型。 预训练模型ERNIE ERNIE 是一个从海量无监督数据中学习大量知识的超大预训练模型，通过将 ERNIE

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014-自然语言处理组件 自然语言处理组件 Word2Vec Word2Vec 是一种经典的词向量算法，能够从大量文本中学习出各个词语的向量表示，其利用神经网络，可以通过训练，将词映射到 K 维度空间向量，甚至对于表示词的向量进行操作还能和语义相对应，由于其简单和高效引起了很多人的关注。 输入 输入一个数据集，输入列是分词的结果，用这个数据集训练词向量。 输出 输出python模型，可用于将输入的

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其中字段的具体含义请参考开发文档 cost_ms Number 预测耗时ms，不含网络交互时间 开发板使用技巧 查询L4T或JetPack版本 有时候我们可能不记得自己的板子刷的是哪个JetPack版本了，可以通过下面这条命令查询L4T的版本。

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部署在线服务 基于 Notebook 的通用模板使用指南 本文采用物体检测模型的开发过程为例，介绍通用模板从创建 Notebook 任务到引入数据、训练模型，再到保存模型、部署模型的全流程。

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