批量预测服务 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
批量预测服务 批量预测是一种进行批量数据推理的方式。用户可以上传批量数据进行推理，在数据处理完成后自动停止。支持设置定时循环任务。 批量预测服务的入口在公有云部署的tab下，点击新建预测即可进入填写批量预测服务的详细表单。 批量预测中提供了定时运行的服务，在填写表单中您可以按照任务需求，按照分钟、小时、天、周、月的维度设置任务间隔周期，发起定时运行任务。 完成表单填写点击提交即可发起一个新的批量预
创建视觉任务 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
创建视觉任务 在任务列表点击【创建项目】，在弹窗中提交以下信息完成项目创建： 完善个人信息 ：填写项目归属、行业、联系方式完成项目创建。 注意：有效的联系方式将有助于后续模型上线的人工快速审核，以及更快的百度官方支持 提交项目信息 :提交模型名称、技术方向、任务类型、应用场景及功能描述，即可完成项目创建。其中 任务类型与配置任务可选的数据类型一一对应 。
配置休眠策略 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
配置休眠策略 公有云部署支持休眠策略，从而实现服务的自动休眠，以帮助用户减少支出。 前提条件 已创建的在线服务支持配置休眠策略。 操作步骤 在左侧导航栏中选择“模型部署”>“公有云部署”。 在服务列表页中，单击已创建服务所在行的“设置休眠策略”。 配置休眠策略，如下图所示： 单击“确定”完成配置。
查看训练结果 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
查看训练结果 在脚本调参任务训练完成后，可以查看任务结果。 在BML左侧导航栏中单击“脚本调参”，进入脚本调参列表页面。 在脚本调参表单中单击“任务列表”，可以进入其任务列表页面，如下所示： 在任务列表中，单击评估报告，可以查看该任务生成的模型的报告信息，如下所示：
015-图算法 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
015-图算法 图算法 FastUnfolding FastUnfolding 算法是基于模块度对社区划分的算法。FastUnfolding 算法是一种迭代的算法，主要目标是不断划分社区使得划分后的整个网络的模块度不断增大。 输入 输入数据集，包括源顶点列，目标顶点列，边权值列（可选）。 输出 输出结果数据集，包括两列：node（源/目标顶点名称），community（社区id），communit
店内陈列洞察 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
店内陈列洞察 场景简介 洞察已铺货的门店店内商品陈列情况，如识别货架中的商品信息，商品计数和陈列顺序等，辅助货架商品陈列合规检查，如铺货率、陈列情况等。 使用步骤流程 1.训练AI识别模型 2.调用云服务API 3.查看商品陈列信息 最佳实践 1.训练AI识别模型 参考文档 快速训练一个模型 , 训练一个支持识别所需SKU的AI模型。 2.调用云服务API 参考文档 服务功能 , 按需求开启云服务
如何提升模型效果 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
如何提升模型效果 如何充分测试模型效果 模型校验 在查看模型评估报告基础上，首先使用模型校验功能测试 未参与过训练 的音频数据进行模型训练，在这一步尽量上传不同类别的数据充分测试，并在测试过程中线下记录识别错误的音频。在测试过程中需要关注以下内容： 不同分类的准确率是否存在明显差异 识别错误的音频是否存在一些共性？比如设备相似、音调相似、环境相似等等 识别错误的音频人耳是否能明显分辨 发布模型为A
纯离线SDK简介 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
纯离线SDK简介 本文档主要说明定制化模型发布后获得的SDK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 前往 官方论坛 交流，与其他开发者进行互动 SDK说明 SDK支持iOS、Android、Linux、Windows四种操作系统。以下为具体的系统、硬件环境支持： 操作系统 系统支持 硬件环境要求 Linux C++ CPU: AArch64 ARMv7l Wi
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Linux Python SDK 的使用方法。 网络类型支持：图像分类，物体检测 硬件支持： Linux x86_64 CPU Linux x86_64 Nvidia GPU 语言支持：Python 3.5, 3.6, 3.7 Release Notes 时间 版本 说明 2021.8.23 1.0.0 第一版！ 快速开始 1. 安装依赖 根据引擎
时序数据集介绍 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
时序数据集介绍 时序数据介绍 时序数据包含有时序特征，常规时序数据是具有一定频率的并且在连续时间范围内的每个采样点上都有一个值。 一个时序数据集可以包含一个或多个时间序列，如下数据集包含一个品牌在A、B两个地区的每日销售数据: datetime,area,sales_quantity 9/3/2018,A,2000 9/3/2018,B,600 9/4/2018,A,2300 9/4/2018,B
