不同地域IDC和VPC通过专线实现互通 概览 通过物理专线,您可以在本地数据中心(IDC)和百度智能云私有网络(VPC)间建立私网通信,构建混合云。然后将本地的IT基础架构无缝地扩展到百度智能云上,借助百度智能云海量的计算、存储、网络、CDN资源,应对业务波动,提高应用的稳定性。
用BML实现表格预测 目录 1. 表格预测简介 2. 平台入口 3. 准备数据 3.1 数据要求 3.2 创建及导入数据集 4. 训练模型 4.1 AutoML模式 4.2 专家模式 5. 模型分析和调优 6. 部署模型 6.1 公有云部署 用BML实现表格预测:以空气质量预测为例 表格预测简介 亲爱的开发者您好,欢迎使用百度BML全功能AI开发平台开启您的AI开发之旅!
用零代码开发实现实例分割 示例说明 对比物体检测,实例分割支持用多边形标注训练数据,且模型可像素级识别目标。适合图中有多个主体、需识别其位置或轮廓的场景。本文以工件分割模型在macOS客户端中的使用为示例演示实例分割模型训练全过程。 实现步骤 只需八步即可完成自定义AI模型的训练及发布的全过程。
用BML实现文本实体抽取 目录 1. 文本实体抽取简介 2. 平台入口 3. 准备数据 3.1 数据规范 3.2 创建及导入数据集 4. 训练模型 5. 校验模型 6. 部署模型 用BML实现文本实体抽取:以简历信息抽取为例 文本实体抽取简介 亲爱的开发者您好,欢迎使用百度BML全功能AI开发平台开启您的AI开发之旅!
用零代码开发实现语义分割 示例说明 对比实例分割,语义分割指将每个像素点归属为对象类的过程。适用于分割目标主体单一的场景,简单举例来说语义分割能够识别出图片中哪些像素是归属于“人”的标签,但无法区分“不同的人”。本文以在macOS客户端中的使用为示例演示实例分割模型训练全过程。 实现步骤 只需八步即可完成自定义AI模型的训练及发布的全过程。
用零代码开发实现物体检测 示例说明 物体检测模型主要用于检测图中每个物体的位置、类型。适合图中有多个主体要识别、或要识别主体位置及数量的场景。本文以螺丝螺母识别模型在macOS客户端中的使用为示例演示物体检测模型训练全过程。 实现步骤 只需八步即可完成自定义AI模型的训练及发布的全过程。
视频中心 Kubernetes 实现应用的高可用 播放量: 249 5 快来反馈此视频是否对您有帮助吧 无帮助 Kubernetes 实现应用的高可用 介绍Kubernetes探针与Deployment的使用 容器引擎服务 CCE 相关视频 查看更多 > Docker 入门实战 Kubernetes 工作原理及使用 Kubernetes 应用部署 更多资源和工具 百度智能云向用户提供丰富全面的产品和业务文档
由于模式缺陷,IC卡信息与后台数据库存在数据误差,导致对账困难。
2、同时,传统考勤还存在高峰期排队现象严重、无法实现多设备联动、考勤设备无法很好的适应多环境、多场景等问题。 3、此外,传统考勤的数据统计一般都是纸质签到或者本地数据库记录,存在数据汇总时间长、准确性低等问题。 解决方案 得力在人脸云考勤机算法选型初期,曾对比市场上23家供应商产品,从产品、算法、市场、服务等角度,最终选择百度大脑人脸离线识别SDK。
Web 端上传 SDK 对于浏览器上传音视频的场景,智能点播平台提供了Web端上传SDK。