pc网站建设  内容精选
  • 常见问题 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档

    6、开发管理平台突然登录不进去,或者出现报错 1)排查下是否添加了太多任务,CPU占用过高或者内存不足导致程序异常,此时需要重装开发管理平台并适当减少任务数量,同时实时关注总览页面的资源占用情况; 2)排查下是否开启了保存图片功能,造成文件过多,存储空间不足,此时需要登录开发管理平台,查看 /root/workspace/EBM/EdgeManagement_V2.0/data/ 目录下的文件大小,

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  • 集群巡检 - 容器引擎CCE | 百度智能云文档

    检查副本数异常工作负载,排除异常原因,更新副本数。 DaemonSets 状态检测(检查 DaemonSets 数量是否和节点数量一致) 检查 DaemonSets 数量是否和节点数量一致。 如未达到预期副本数,则可能导致相关功能异常。 检查副本数异常原因,排除异常原因,更新副本数。

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  • 图像分割模型发布整体说明 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    纯离线服务的整体支持与评测信息可详见 算法与性能评测大表 本地服务器部署 可将训练完成的模型部署在私有CPU/GPU服务器上,支持服务器API和服务器SDK两种集成方式 模型服务性能表现更好,适用于对性能要求较高的场景,例如工业质检、流水线产品分拣等 通用小型设备 训练完成的模型被打包成适配智能硬件的SDK,可进行设备端离线计算。

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  • 短信发送状态回执码 - 简单消息服务SMS_通知短信_营销短信_验证码短信

    供应商 S:00202 夜间系统审核因非法字符 建议修改短信内容 供应商 S:00203 一分钟拦截 建议1分钟后再发送 供应商 S:00204 已退订 建议联系用户取消退订 供应商 S:00205 因网站无图形验证 建议添加图形验证后联系平台解除拦截 供应商 S:00206 用户每天条数限制 建议24小时后发送 供应商 S:00207 用户名不存在 建议排查提交参数是否正确 供应商 S:00208

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  • 服务使用协议 - 号码认证服务PNVS | 百度智能云文档

    百度公司对本平台服务以及相关服务将尽力维护其安全性及方便性,因下列原因导致的服务或系统不适用、不便利、故障而造成损失的,百度公司不承担违约责任和需要支付任何性质的赔偿: 系统停机维护; 通讯终端或电信设备出现故障不能进行数据传输的; 因台风、地震、海啸、洪水、停电、战争、恐怖袭击等不可抗力之因素,造成系统障碍不能执行业务的; 由于黑客攻击、电信部门技术调整或故障、网站升级、第三方问题等原因而造成的服务中断或者延迟

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  • 图像分类模型发布整体说明 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    纯离线服务的整体支持与评测信息可详见 算法与性能评测大表 本地服务器部署 可将训练完成的模型部署在私有CPU/GPU服务器上,支持服务器API和服务器SDK两种集成方式 模型服务性能表现更好,适用于对性能要求较高的场景,例如工业质检、流水线产品分拣等 通用小型设备 训练完成的模型被打包成适配智能硬件的SDK,可进行设备端离线计算。

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  • 物体检测模型发布整体说明 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    纯离线服务的整体支持与评测信息可详见 算法与性能评测大表 本地服务器部署 可将训练完成的模型部署在私有CPU/GPU服务器上,支持服务器API和服务器SDK两种集成方式 模型服务性能表现更好,适用于对性能要求较高的场景,例如工业质检、流水线产品分拣等 通用小型设备 训练完成的模型被打包成适配智能硬件的SDK,可进行设备端离线计算。

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  • 移动App测试服务用户协议 - 移动App测试服务 | 百度智能云文档

    2.百度MTC保留在您违反国家、地方现行法律法规规定或违反本协议的情况下单方终止为您提供服务的权利,并有权配合国家上级主管部门,对您进行审查,并且在任何情况下,百度MTC对任何间接、偶然、特殊及继起的损害不承担赔偿责任。 3.百度MTC保留在您网站没有经过百度MTC ICP备案就开放的情况下配合国家相关部门解绑资源公网IP的权利。

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  • 文生文SFT最佳实践 - ModelBuilder

    3」解决思路 遇到SFT训练效果不好或出现多次波动的问题,我们解决的思路与顺序为: 数据问题 ,我们需要对用户使用的数据做排查,是否是因为数据的质量或者不平衡导致了训练效果问题。 训练参数问题 ,如果数据没有问题的话,我们需要对异常参数进行排查:用户的问题就出现在数据量过1w+,依然使用了大epoch训练导致模型过拟合。 模型本身问题 ,涉及到我们同学开发的算法问题,用户无法解决。

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  • 理解深度学习: 第六章 训练模型 千帆社区

    通常,批次是从数据集中不重复抽取的。算法遍历所有训练样本直至全部使用完毕,然后再次从完整训练数据集开始抽样。整个训练数据集的单次遍历称为一个 周期 。批次的大小可以从单一样本到整个数据集不等。后者被称为 全批量梯度下降 ,与常规(非随机)梯度下降相同。 SGD的另一解释是,它在每次迭代计算不同损失函数的梯度;由于损失函数依赖于模型与训练数据,因此每个随机选择的批次都会不同。

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