用BML实现实例分割 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
适合图中有多个主体、需识别其位置或轮廓的场景。其主要应用场景有： 专业检测：应用于专业场景的图像分析，比如在卫星图像中识别建筑、道路、森林，或在医学图像中定位病灶、测量面积等。 智能交通：识别道路信息，包括车道标记、交通标志等。 下文中将以自动驾驶道路实例分割任务为例，分步骤向您详细介绍如何使用百度BML全功能AI开发平台开发您自己的实例分割模型。
数据去重策略说明 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
平台去重策略 平台提供了可去重的数据集，即对您上传的数据进行重复样本的去重。注意：当您确定了数据集为去重或非去重的属性后，便不可修改。 当您创建了一个去重的数据集时，在后续上传数据的过程中，平台可通过检验您当前上传的样本与已上传到此数据集下的样本是否相同，如果相同，则会使用新的样本替代旧的样本。
使用Notebook开发模型 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
单击Notebook左侧页签中的“数据集”。 在操作面板中，单击“导入数据集”，系统在弹出框中显示已创建的数据集及其标注情况，如下所示： 勾选待导入数据集前的复选框并单击“确认”，开始导入数据集，如下所示： 数据集导入操作是单向的，且当数据服务中的数据集有更新时，不会自动同步，需要手动重新刷新。 训练模型 用户可以在Notebook或终端中编写模型训练代码，并完成模型的训练。
009-Python算法组件 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
要获得最佳速度，请将其设置为实际CPU内核数，而不是线程数（大多数CPU使用超线程为每个CPU内核生成2个线程）。如果数据集很小，请不要将其设置得太大 范围：[0, inf) 0 字段参数 参数名称 是否必选 参数描述 默认值 特征列 是 训练和预测使用的特征列，可以是数值、数值数组、类别类型；当包含类别特征时，需要对类别特征进行标识，且类别特征不能包含空值。
从本地导入模型 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
对于表格数据预测在上传时不作校验，请自行保证文件的正确性。 不同类型的模型在部署时接口格式是不同的，请确保一个模型下的各个版本的模型类型一致。 单击“提交”，完成模型导入。
模型训练计费说明 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
Notebook 启动后实时计费，请保证账户余额充足，如果不用请及时停止。 使用 BML 前需保证账户无欠款。 计费公式 费用=训练机型单价×节点数×使用时长 时长计量方法：只包括任务状态为“运行”时的统计时间。 价格详情 预置模型调参+自定义作业 在预置模型调参，自定义作业两种建模方式任务配置过程中，您可以选择运行环境及节点数。目前自定义作业暂时只支持单节点。
静态网站托管 - 广目混合云运营管理平台BHCMP | 百度智能云文档
请不要为 404 页面设置 meta Content-Disposition:attachment 。 操作步骤 登录管理控制台。 在页面左上角选择“产品导览 > 专有云 > 广目混合云管理平台 > 存储资源 > 对象存储”，进入对象存储页面。 在对象存储页面，选择“Bucket列表 > 配置管理 > 高级配置”，进入高级配置页面。
表格预测任务简介 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
二分类：目标列是离散值，且只有两种可能的取值。如在精准营销场景中预测一个用户是否为潜在购买用户，其目标列仅存在“True”和“False”两种取值，解决该问题的模型属于二分类模型。 多分类：目标列是离散值，并具有有限的可能取值。如在用户分类场景中，根据用户的历史消费数据，将用户划分到不同消费偏好的类别中，解决该问题的模型属于多分类模型。
004-查看特征重要性 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
004-查看特征重要性 对于LR二分类、LR多分类、广义线性回归、XGBoost二分类、XGBoost多分类、XGBoost回归等算子组件，支持 在算子运行成功后 ，查看其重要特征。 实验运行成功后，鼠标右键点击相应的算子组件，如“XGboost多分类“，选择“查看特征重要性”，即可显示前50个重要的特征。
批量预测计费说明 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
仅为实际训练过程耗时（即状态为运行中-训练阶段持续时间） 余额不足提醒与欠费处理 余额不足提醒 根据您历史的账单金额，判断您的账户余额（含可用代金券）是否足够支付未来的费用，若不足以支付，系统将在欠费前三天、两天、一天发送续费提醒短信，请您收到短信后及时前往控制台财务中心 充值 。
