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  • 常见问题 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    每个公有云API有累计10000点的免费调用额度,如需付费使用,请在 控制台 进行线上购买 数据相关问题 需要上传多少张图片才能训练出效果较好的模型? 每个分类至少需要准备20张以上。如果想要较好的效果,建议每个分类准备不少于100张图片。 上传图片的总量有限制吗? 每个账号下所有数据集的图片总数不能超过200万张。

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  • 状态码类数据 - 内容分发网络CDN | 百度智能云文档

    查询延时 一般情况下,状态码查询时延为10分钟。 查询粒度和时间跨度 支持的查询时间跨度为90天。可输出5分钟、1小时粒度的数据。 当查询范围为一个月内时,可输出5分钟粒度数据,当范围为一个月以上时,只能输出1小时粒度的数据。 当查询分地区运营商数据时,5分钟粒度最多展示15天范围,1小时粒度最多展示3个月。 其他 分地区运营商数据均为边缘节点的数据,不包括中间节点的数据。

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  • Java REST Client - ElasticsearchBES | 百度智能云文档

    异步调用方法,一般方法名以async结尾,依赖于监听实现。当有请求返回或是错误返回时,该监听会通知到对应的方法进行处理。 本章节为您讲解Java Client的用法(建议优先使用REST Client),包括: High Level REST Client Low Level REST Client

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  • 产品定价 - 媒体内容审核VCR | 百度智能云文档

    计费项 说明 视频审核计费 按视频时长计费 语音审核计费 按音频时长计费 图片审核计费 按图片张数计费 文本审核计费 按接口调用次数计费 直播审核计费 按直播时长计费 计费方式和账单 后付费方式(按量计费) 账单周期一般为1小时,即每小时结算一次账单。特殊情况可采用月账单。 账单时间是北京时间整点,出账单时间是当前计费周期结束后1小时内。

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  • 训练任务失败错误排查 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    训练任务失败错误排查 表格预测一般是由于任务类型选择错误引起的。当训练任务失败时,请您检查选择的任务类型与目标列是否匹配,以下为各个任务类型对应的目标: 算法类型 目标列 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。

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  • 人员识别 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档

    举例:对于抽帧频率,针对正常人员行走的场景,一般默认1秒5帧,太低的抽帧频率可能会导致跟踪不准确,最终会影响到计数准确率。 运行时间 1. 用于控制该算法的运行时间段,仅在该时间段内才会运行算法,若无时间控制需求,可按照默认00:00 ~23:59设置。 2. 举例:设置运行时间为早上8点到下午5点,则此技能运行的时间为每天的早上8点到晚上5点。

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  • 人员识别 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档

    举例:对于抽帧频率,针对正常人员行走的场景,一般默认1秒5帧,太低的抽帧频率可能会导致跟踪不准确,最终会影响到计数准确率。 运行时间 1. 用于控制该算法的运行时间段,仅在该时间段内才会运行算法,若无时间控制需求,可按照默认00:00 ~23:59设置。 2. 举例:设置运行时间为早上8点到下午5点,则此技能运行的时间为每天的早上8点到晚上5点。

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  • 烟火检测 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档

    所有设置完成后,点击页面右下方的保存按钮即可,第一次点击保存按钮可能会等待一段时间,请耐心等待WEB页面返回(一般在2到3分钟,这个时候模型正在初始化)。 2.2 WEB展示 进入左侧菜单栏的【实时视频】; 右侧会展示实时上报的事件信息。

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  • 校正程序 - 机器人视觉 | 百度智能云文档

    若黄色和红色点太多,代表采集的照片很差(一般因为晃动、模糊、光照等原因),则需删除原校正文件夹,重新校正 除了看点的颜色以外,还需看点的覆盖率,如果图像采集的好的话(镜头视角的各个部位都被二维码覆盖过),应该看到点均匀地密布在结果图上,如下图所示 当两张结果图都出现后,代表程序运行结束,按ESC退出

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  • 拓扑图 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档

    效果如下图: 拓扑图的数据绑定 下面介绍使用 SQL 方式绑定数据时的配置: 要表达一个拓扑图,我们只需要表达 2 点: 各个 结点的具体信息 结点与结点间 连接的信息 所以如果用 SQL 的方式来得到上述的效果,我们的使用场景一般会是这样: 将结点信息和连接信息分别存在2个mysql表中 ,比如这样: 我们只需要将 2 个表的数据关联起来即可: 接下来我们将上述数据依次与 拓扑图 进行绑定刷新图表即可

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