青秀区房价走势大数据分析与预测  内容精选
  • 校园管理 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档

    校园报表 校园报表展示该校园的事件数量、事件占比、事件走势、校园排名、设备统计等信息。 在添加设备后报表页面会显示校园数据; 点击左侧校园列表可切换校园数据。 6. 校园事件记录 展示各校园设备检测的事件记录。单条记录展示事件名称、事件图像、抓拍时间、事件描述、抓拍通道等信息。 点击具体事件可以快捷筛选对应事件记录列表; 支持分时段筛选查看事件记录; 鼠标悬停导出按钮,显示两种导出方式。

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  • 门店管理 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档

    门店报表 报表展示该门店的事件数量、事件占比、事件走势、门店排名、设备统计等信息。 在添加设备后报表页面会显示门店数据; 点击左侧区域列表可切换门店数据。 6. 门店事件记录 展示各门店设备检测的事件记录。单条记录展示事件名称、事件图像、抓拍时间、事件描述、抓拍通道等信息。 点击具体事件可以快捷筛选对应事件记录列表; 支持分时段筛选查看事件记录; 鼠标悬停导出按钮,显示两种导出方式。

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  • 区域管理 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档

    区域报表 区域报表展示该区域的事件数量、事件占比、事件走势、区域排名、设备统计等信息。 在添加设备后报表页面会显示区域数据; 点击左侧区域列表可切换区域数据。 6. 区域事件记录 展示各区域设备检测的事件记录。单条记录展示事件名称、事件图像、抓拍时间、事件描述、抓拍通道等信息。 点击具体事件可以快捷筛选对应事件记录列表; 支持分时段筛选查看事件记录; 鼠标悬停导出按钮,显示两种导出方式。

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  • 区域管理 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档

    区域报表 区域报表展示该区域的事件数量、事件占比、事件走势、区域排名、设备统计等信息。 在添加设备后报表页面会显示区域数据; 点击左侧区域列表可切换区域数据。 6. 区域事件记录 展示各区域设备检测的事件记录。单条记录展示事件名称、事件图像、抓拍时间、事件描述、抓拍通道等信息。 点击具体事件可以快捷筛选对应事件记录列表; 支持分时段筛选查看事件记录; 鼠标悬停导出按钮,显示两种导出方式。

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  • 厂区管理 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档

    厂区报表 报表展示该厂区的事件数量、事件占比、事件走势、厂区排名、设备统计等信息。 在添加设备后报表页面会显示厂区数据; 点击左侧区域列表可切换厂区数据。 6. 厂区事件记录 展示各厂区设备检测的事件记录。单条记录展示事件名称、事件图像、抓拍时间、事件描述、抓拍通道等信息。 点击具体事件可以快捷筛选对应事件记录列表; 支持分时段筛选查看事件记录; 鼠标悬停导出按钮,显示两种导出方式。

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  • 数据增强 - ModelBuilder

    依赖模型的自监督式数据增强 登录到 千帆模型操作台 ,在左侧功能列数据处理中选择数据增强,选择 数据增强 ,进入数据增强的主任务界面。 创建数据增强任务 在数据处理-数据增强页面中,选择“创建任务”。 1) 基本信息填写 : 处理前数据集:存放增强前的源数据,至少存在10条标注数据。 处理后数据集:存放增强后的数据。 注意 :泛文本无标注数据 不支持 增强操作。

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  • 数据清洗 - ModelBuilder

    面向post-pretrain场景的数据清洗 登录到 本平台 ,在左侧功能列数据处理中选择 数据清洗 ,进入数据清洗的主任务界面,整体流程如下: 1.选择数据集 在数据处理-数据清洗页面中,选择“创建任务”。 处理前数据集:存放被清洗的泛文本源数据。 处理后数据集:存放清洗后的数据

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  • 山西数据标注基地

    数据标注师让 AI 学会“思考” 百度山西数据标注基地数据标注师的工作就是教会AI认识数据,有了足够多、足够好的数据,AI才能学会像人一样去感知、思考和决策,更好地为人类服务。百度山西数据标注基地为山西人工智能产业发展奠基。

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  • 数据筛选 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档

    数据筛选 作用范围 目前数据筛选功能对「维度」和「度量」字段进行筛选。可以在以下地方设置数据筛选: 数据模型级别 在创建数据模型时,可以对该模型进行数据筛选,之后基于该数据模型的所有的数据可视化图表也都将应用此处设置的筛选条件。 图表级别 在报表或屏编辑页面中,选中一个图表,绑定数据模型时,可以设置对应的数据筛选,该筛选设置只针对这一个图表生效,和其他图表无关。数据模型的筛选不支持计算度量。

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  • EasyDL结构化数据介绍 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    EasyDL结构化数据介绍 简介 Hi,您好,欢迎使用百度EasyDL结构化数据 目前EasyDL结构化数据支持训练以下模型: 表格数据预测 通过机器学习技术从表格化数据中发现潜在规律,从而创建机器学习模型,并基于机器学习模型处理新的数据,为业务应用生成预测结果 时序预测 通过机器学习技术从历史数据中发现潜在规律,从而对未来的变化趋势进行预测

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