API简介 - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
安全：专属私有网络，独占系统环境，确保数据安全。 MapReduce组件 如果您是初次调用百度智能云产品的API，可以观看 API入门视频指南 ，快速掌握调用API的方法。 接口概览 本节汇总了BMR集群可调用 API，具体接口信息请点击链接查看详细内容。
节点管理 - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
内网IP 节点在内部网络中的 IP 地址。 创建时间 节点创建成功的时间。 操作项 添加节点组：单击可新增节点组，进入新增节点组页面，选择相关配置即可创建。调整节点数量：单击可对相关节点组进行扩缩容。删除：单击可删除节点组，仅支持删除数量为0的节点组。
003-查看模型特征溯源 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
003-查看模型特征溯源 可视化建模提供特征溯源功能，对模型可用特征进行可视化溯源。 如果数据集组件到算法组件的路径中仅包含“数据处理组件（除‘Python数据处理组件’）”或“特征工程组件（除‘Python特征工程组件’）”，则可以生成特征溯源信息。 算法组件运行成功后，点击鼠标右键，选择“特征溯源”查看。 在弹出的
XGBoost 1.3.1 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
XGBoost 1.3.1 XGBoost XGBoost框架下，自定义作业支持发布保存模型为 pickle 和 joblib 格式，并且在发布至模型仓库时需要选择相应的模型文件。使用下面代码进行模型训练时，训练程序可以自行加载数据，训练数据选择空文件夹即可。 pickle格式示例代码 Python 复制 1 # -*
图像分类数据标注说明 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
图像分类数据标注说明 目录 标注操作说明 标注技巧说明 上传图片 标注操作说明 在数据集查看详情页面可以点击开始标注，进入到标注页面。 添加标签 点击右侧添加标签，输入不同分类名称，完成标签添加。 标签格式说明：目前平台标签名称只支持数据/字母/下划线，暂时不支持中文 标注方式 根据左侧选定的当前图片，在右侧标签列表选
TensorFlow 1.13.2 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
TensorFlow 1.13.2 TensorFlow 基于tensorflow框架的MNIST图像分类任务示例代码，训练数据集点击 这里 下载 单机训练（计算节点数为1），示例代码如下： Python 复制 1 import os 2 import tensorflow as tf 3 import numpy a
文本实体抽取数据导入 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
文本实体抽取数据导入 1. 创建数据集 您可以在左侧导航栏中中，选择“数据总览”并点击主内容区域的按钮「创建数据集」，选择数据类型为“文本”，标注类型选择“文本实体抽取”。标注模板中使用默认选项”文本实体抽取“。 img 2.导入未标注文本数据 进入到新创建的文本实体抽取数据集中。如果您手中的数据是未标注数据，可以选择
TensorFlow 2.3.0 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
TensorFlow 2.3.0 TensorFlow 基于tensorflow框架的MNIST图像分类任务示例代码，训练数据集点击 这里 下载 单机训练（计算节点数为1），示例代码如下： Python 复制 1 2 tf train demo 3 4 import tensorflow as tf 5
文本分类数据标注说明 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
文本分类数据标注说明 文本标注 上传未标注文本后，进入到标注页面，您可以逐一查看每一篇未标注的文本，如下图： 设定分类对应的标签 创建标签后，即可以进行对文本的标注，在文本的上方标签字段处，会显示对应的分类标签，完成标注
Blackhole 1.0.0 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
Blackhole 1.0.0 Blackhole 1.0.0 Blackhole是百度自研的高性能数据科学引擎，CodeLab中内嵌了该引擎。通过异构加速计算、超大数据处理、高效数据存储等技术，单机Blackhole在数据分析和机器学习等场景相比开源Pandas/Sklearn性能可提升7倍以上、拥有TB级的单机超大
