ERNIE-3.5-8K-0329 - ModelBuilder
特点：最具上海城市象征意义的景点之一，长 1.5 公里，左手边是宽阔的中山东一路，路边一字排开着数十栋风格迥异的外国建筑。夜晚，浦江两岸霓虹齐放，适合与爱人漫步。 - 交通：地铁 2 号线、 10 号线在南京东路站出站步行约 15 分钟。 - 开放时间：全天。 2. * * 田子坊 * * ： - 位置：位于浦西，由上海最具特色的石库门里弄演变而来。
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特点：最具上海城市象征意义的景点之一，长 1.5 公里，左手边是宽阔的中山东一路，路边一字排开着数十栋风格迥异的外国建筑。夜晚，浦江两岸霓虹齐放，适合与爱人漫步。 - 交通：地铁 2 号线、 10 号线在南京东路站出站步行约 15 分钟。 - 开放时间：全天。 2. * * 田子坊 * * ： - 位置：位于浦西，由上海最具特色的石库门里弄演变而来。
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特点：最具上海城市象征意义的景点之一，长 1.5 公里，左手边是宽阔的中山东一路，路边一字排开着数十栋风格迥异的外国建筑。夜晚，浦江两岸霓虹齐放，适合与爱人漫步。 - 交通：地铁 2 号线、 10 号线在南京东路站出站步行约 15 分钟。 - 开放时间：全天。 2. * * 田子坊 * * ： - 位置：位于浦西，由上海最具特色的石库门里弄演变而来。
ERNIE-3.5-8K-0701 - ModelBuilder
特点：最具上海城市象征意义的景点之一，长 1.5 公里，左手边是宽阔的中山东一路，路边一字排开着数十栋风格迥异的外国建筑。夜晚，浦江两岸霓虹齐放，适合与爱人漫步。 - 交通：地铁 2 号线、 10 号线在南京东路站出站步行约 15 分钟。 - 开放时间：全天。 2. * * 田子坊 * * ： - 位置：位于浦西，由上海最具特色的石库门里弄演变而来。
标注指南 - 智能工业质检IQI_工业质检_工业互联网
尽量通过仿真、摆拍等方式，在符合业务场景的前提下采集更多数据； B. 可将数据集重复上传，在标注过程中，标注的位置略微差异，这些差异会在一定程度上提高模型的拟合效果。 目标之间的尺度差异如何？ 在业务场景中，可能会存在尺度差异较大的目标类别。如下图所示，是一个检测存档柜状况的场景。每一个图片中，应该含有3个标记用的磁钉和一张光盘，不应该含有1、2、3所指示的杂物异物。
视觉任务EdgeBoard(VMX)专用SDK集成文档 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
C++ SDK 时间 版本 说明 2021.06.29 1.3.1 视频流解析支持分辨率调整 2021.05.14 1.3.0 新增视频流接入支持；展示已发布模型性能评估报告 2020.12.18 1.0.0 性能优化；接口优化升级；推理引擎升级 2020.09.17 0.5.6 新增C++ SDK，支持Linux aarch64和Linux armv7hf（树莓派）架构的硬件接入VMX预测 C++
图像分类EdgeBoard(VMX)专用SDK集成文档 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
C++ SDK 时间 版本 说明 2021.06.29 1.3.1 视频流解析支持分辨率调整 2021.05.14 1.3.0 新增视频流接入支持；展示已发布模型性能评估报告 2020.12.18 1.0.0 性能优化；接口优化升级；推理引擎升级 2020.09.17 0.5.6 新增C++ SDK，支持Linux armv7hf（树莓派）架构的硬件接入VMX预测 C++ SDK适用于Linux x86
物体检测EdgeBoard(VMX)专用SDK集成文档 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
C++ SDK 时间 版本 说明 2021.06.29 1.3.1 视频流解析支持分辨率调整 2021.05.14 1.3.0 新增视频流接入支持；展示已发布模型性能评估报告 2020.12.18 1.0.0 性能优化；接口优化升级；推理引擎升级 2020.09.17 0.5.6 新增C++ SDK，支持Linux armv7hf（树莓派）架构的硬件接入VMX预测 C++ SDK适用于Linux x86
面向高性能计算场景的存储系统解决方案 | 百度智能云
比如说自动驾驶，要从很多的全国的道路采集路况信息，数据收集完了需要做一些预处理，例如给行人、机动车、交通标示牌做标注之类的。做完标注之后，才是真正的训练过程，训练完了之后会产生一些需要部署到生产系统上的模型，所以还要去做模型的管理、模型的部署。假如这些数据分散在不同的存储系统上的话，对使用效率和使用方便程度上来讲，是一个比较大的挑战。所以百度内部使用了一个统一的存储底座来简化数据的管理和流转。
面向高性能计算场景的存储系统解决方案
比如说自动驾驶，要从很多的全国的道路采集路况信息，数据收集完了需要做一些预处理，例如给行人、机动车、交通标示牌做标注之类的。做完标注之后，才是真正的训练过程，训练完了之后会产生一些需要部署到生产系统上的模型，所以还要去做模型的管理、模型的部署。假如这些数据分散在不同的存储系统上的话，对使用效率和使用方便程度上来讲，是一个比较大的挑战。所以百度内部使用了一个统一的存储底座来简化数据的管理和流转。
