以java为例,可使用Base64.encodeBase64String(IOUtils.toByteArray(new FileInputStream(filePath)))方法获得图像文件的Base64字符串。 返回 返回头域 除公共头域,无其它特殊头域。 返回参数 无,返回200状态码则代表成功。 返回错误 请参考 附录 。
头发分割 通过AI算法,识别视频中的头发区域,可实现染发、换发型等效果 环境特效 SLAM放置 通过即时定位与跟踪算法,在实景中放置3D模型动画 空间粒子特效 模型粒子特效,能模拟现实中的雨、雪、落叶、飞花、流星等自然景观,以及魔法球、光环、火焰、冬去春来、花瓣雨、控雨等特效 触屏手势粒子 触屏绘制烟花或气泡状的图像、写字,出粒子效果 天空顶 星空、粉色天空等穹顶效果,360空间氛围渲染 分屏 设置分屏滤镜
公有云部署:训练完成的模型存储在云端,可通过独立Rest API调用模型,实现AI能力与业务系统或硬件设备整合具有完善的鉴权、流控等安全机制,GPU集群稳定承载高并发请求。 私有服务器部署:将训练完成的模型部署在私有CPU/GPU服务器上,支持私有API和服务器端SDK两种集成方式,可在内网/无网环境下使用模型,确保数据隐私。
数据质量用户需尽量自己把控,避免出现一些错误,或者无意义的内容。虽然平台也可以提供数据质量筛选的能力,但不可避免出现错筛的情况。 数据质量可以通过ppl、reward model,文本质量分类模型等方式进行初步评估。经过人工进行后续筛选。 选择SFT的超参数 EPOCH 影响比 LR 大,可以根据数据规模适当调整EPOCH大小,例如小数据量可以适当增大epoch,让模型充分收敛。
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打开需要引用该 sdk 的 module 的 build.gradle,在最后增加: java repositories{ jcenter() maven { url https://raw.githubusercontent.com/bdhttpdns/BDHttpDnsSDK/master } } 在dependencies下增加: java dependencies{ compile 'com.baidu
我们以计划为单位,每个计划都可以设定明确的开始、结束时间,便于您更好的把控每一个迭代周期。
BufferedReader ; import java . io . IOException ; import java . io . InputStream ; import java . io . InputStreamReader ; import android . app . Activity ; import android . os .
Json ; import java . util .
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