以 NodeJS 函数为例,创建后的目录结构如下: . ├── README.md ├── src < -- 源文件文件夹,存放函数源码和依赖库 │ ├── index.js < -- nodejs 函数源码 │ ├── package.json < -- nodejs 依赖管理文件 │ └── tests < -- 单元测试 │ └── unit │ └── test_handler.js
全国首个地铁3D“刷脸”进站落地济南 在业内的识别速率也是首屈一指,当人站在黄线外刷脸到完全通过闸机只需1.8秒,而使用地铁卡、手机二维码等方式需3秒才可通过闸机,乘客通行速度提升了近一倍 使用产品: 人脸离线识别SDK 人脸识别私有化部署包 明镜实名认证解决方案 查看详情 OCR 让快递下单高效便捷 寄件人上传订单截图,一键录入收/发件人信息,自动进行地址补全。
请求说明 语音数据上传 POST 方式有 2 种: JSON 格式 POST 上传本地音频文件。 RAW 格式 POST 上传本地音频文件。 JSON 方式 音频文件,读取二进制内容后,进行 base64 编码后放在 speech 参数内。
规划步骤有如下几步 准备步骤:将之前录好的地图(pb后缀)放到一个文件夹内,假设此文件夹为 /tmp/navigation, 生成的pb为final.pb。 注意:为保证地图规划的准确性,录制地图时应遍历所有之后规划时可能走的路径,录制地图时未走过的路径,规划时将不会采用。录制此地图时不添加中继点,中继点会在后续编辑地图时加入。
github链接: https://github.com/Baidu-AIP/nodejs-sdk 直接使用node开发包步骤如下 : 1.在 官方网站 下载识别、合成 RESTful API node SDK压缩包。 2.将下载的 aip-node-sdk-version.zip 解压后,复制到工程文件夹中。
模型压缩方式 将训练好的模型按照上述方式配置完成之后,需要压缩成zip格式的压缩包上传到管理平台,注意:压缩时直接选择config和model两个文件夹打包,不能多一层打包目录。
70+ 款标准模型及自定义平台可供选择,可满足 手写/印刷文本、各类卡证票据 等不同类型文字识别需求,同时可提供 自定义/自训练平台 的本地化部署,助您快速搭建企业 AI 中台。 所有模型及平台均可提供 容器化软件部署包 ,可部署于企业的本地服务器或私有云上,CPU/GPU 环境均可部署,主流显卡均可兼容。
Step2 在弹出的对话框中,选择解压后获得的更新镜像的文件夹 eMMCimg 文件夹,并点击 选择文件夹 按钮。 Step3 长按 板卡上的Reset按键 不放开 ,使用USB TypeC连接线将开发板与电脑连接,此时程序识别到设备, 启动烧写 按钮变绿, 再松开 Reset按键,点击启动烧写。 Step4 弹出镜像路径确认对话框,确认后点击 继续烧写 按钮。
如果是aarch64系统,使用SDK包中名称中包含 aarch64_ARM_ 的tar包。 在安装前可通过以下命令查看是32位还是64位 : getconf LONG_BIT 32 测试Demo 模型资源文件默认已经打包在开发者下载的SDK包中。 Demo工程直接编译即可运行。
保存模型 1、进入到保存模型的路径(在训练的输出信息里面会显示模型保存的路径),将模型移动到下图中的 pretrainedmodel 文件夹下。 2、点击生成模型版本。 3、填写相关信息并选中模型文件。 4、生成的模型版本将会在『模型列表』中出现。 制作自定义环境 由于在模型的训练过程中安装了一系列依赖,所以需要在平台环境的基础上安装这些依赖制作自定义环境才可进行后续的部署动作。