百度图像识别基于深度学习及大规模图像训练,准确识别图片中的物体类别、位置、置信度等综合信息。
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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
mac = Mac.getInstance( HmacSHA256 ); mac.init(new SecretKeySpec(signingKey.getBytes(CHARSET_UTF8), HmacSHA256 )); return new String(Hex.encodeHex(mac.doFinal(stringToSign.getBytes(CHARSET_UTF8)))); }
2.5 2.5 K26 图生视频/文生视频 10 无 无 pro 5 5 K26 图生视频/文生视频 5 有 有 pro 6 6 K26 图生视频/文生视频 5 有 无 pro 5 5 K26 图生视频/文生视频 10 有 无 pro 10 10 K26 图生视频/文生视频 10 有 有 pro 12 12 KO1版本 模型版本 功能 版本 类型 积分消耗 单价(元/秒) KO1 图生视频 pro
百度千帆深度研究Agent斩获DeepResearch Bench榜首,赋能企业高效决策 百度千帆社区 320 看过 通用文字识别组件解析:全场景文本提取与智能结构化落地指南 十万个为什么呢 61 看过
String 网卡的MAC地址 vpcId String 网卡所属的vpcId subnetId String 网卡所属的子网ID securityGroupIds List<String> 网卡关联的安全组ID集合 regionId String 网卡所属的节点ID status String 网卡的状态: available:未挂载,inuse:已挂载, attaching:挂载中,
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超分辨率 利用深度学习模型,提升视频画面的细节,将低分辨率重建至高分辨率,例如:SD转HD 、2K转4K等。 以上音视频处理能力均依赖于MCT,详情参考: MCT 功能特性 。
人工智能技术的输出 支持深度学习在云容器上的良好运行,使用容器引擎可以提供完备、稳定、高可用 K8S 集群服务和大规模计算存储能力,同时嫁接 GPU、NPU、FPGA 能力。便于差异化输出百度无人车等 AI 能力,而且还为百度 AI 能力在企业用户的落地解决好极速部署和启动、资源共享和隔离、任务自动调度、故障恢复、标准化模型训练到上线的工作流等场景。