Sklearn 0.23.2代码规范 Sklearn 0.23.2代码规范 基于Sklearn 0.23.2框架的结构化数据的多分类问题,训练数据集sklearn_train_data.zip点击 这里 下载。 如下所示是其超参搜索任务中一个超参数组合的训练代码,代码会通过argparse模块接受在平台中填写的信息,请保持一致。
日志审计 日志审计页面 旨在帮助企业排查信息安全问题、追溯操作源头,日志审计表单内展示了企业用户在管理后台中的全部操作记录。企业管理员可以查看企业用户的操作时间、邮箱、操作类型以及具体操作内容。 可以通过筛选时间段和操作类型,快捷筛选出所需的日志内容(数据默认保留半年,仅可筛选近半年内的时间范围)。 选择日期点击下载日志后,即可下载当前时间段的操作日志。
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。
Pytorch 1.7.1代码规范 Pytorch 1.7.1代码规范 基于Pytorch 1.7.1框架的MNIST图像分类,训练数据集pytorch_train_data.zip点击 这里 下载。 如下所示是其超参搜索任务中一个超参数组合的训练代码,代码会通过argparse模块接受在平台中填写的信息,请保持一致。
代码管理 在应用名称右侧选择“代码管理”进入代码管理页面,代码管理支持打包上传、SVN和GIT三种方式。 系统保留最近10个版本的代码,用户可根据版本号选择对应的版本部署到某一个具体的环境中。 当应用删除时,对应的代码及其历史版本都将删除。 打包上传 如果创建应用时选择的代码管理方式是打包上传,进入代码管理页面后执行如下操作。 注意: 打包上传暂不支持断点续传,打包上传文件没有大小限制。
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。
用零代码开发实现图像分类 示例说明 图像分类模型主要用于识别一张图中是否是某类物体/状态/场景,适合图片中主体或状态单一的场景。本文以害虫识别模型在macOS客户端中的使用为示例演示图像分类模型训练全过程。 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。
运行代码 在 AI Agent 研发领域,让大模型直接生成并执行代码,已成为提升 Agent 自主性与落地能力的核心手段。然而,代码一旦在本地运行,便等同于“敞开了大门”——恶意注入、环境破坏、跨租户攻击等风险随之而来。 业界通行的破局思路是“上云+隔离”:把代码关进容器或虚拟机,即使“爆炸”也只在沙盒内。
代码解释器Agent对话 { debugUrl :{ url : https://qianfan.baidubce.com/v2/agent/code_interpreter/run , href : , method : POST }, debugDesc : 本接口用于调用“代码解释器”智能体。该 Agent 会自动分析用户需求,生成代码并运行,基于运行结果回答问题。