Pytorch 1.7.1 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
Pytorch 1.7.1 Pytorch 训练代码 基于Pytorch框架的MNIST图像分类示例代码，数据集请点击 这里 下载。
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。
1.5.1版本 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档
FZ5B_install_1.5.1 FZ9A（已停售） FZ9A_install_1.5.1 FZ9B（已停售） FZ9B_install_1.5.1 升级方法 1、从官网中下载待升级的软核包FZxx_install_x.x.x，拷贝到edgeboard的workspace中。
1.8.1版本 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档
软核下载 硬件版本 软核升级包 FZ3A FZ3A_install_1.8.1 FZ3B FZ3B_install_1.8.1 FZ5C FZ5C_install_1.8.1 FZ5D FZ5D_install_1.8.1 FZ9D FZ9D_install_1.8.1 软核升级方法 1、从官网中下载待升级的软核包FZxx_install_x.x.x，拷贝到edgeboard的workspace中。
Pytorch 1.7.1代码规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
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。
1.如何开发amis自定义组件扩展包 - 爱速搭低代码平台 | 百度智能云文档
1.如何开发amis自定义组件扩展包 如何开发amis自定义组件扩展包 本视频对如何开发amis自定义组件扩展包进行了介绍
PaddlePaddle 2.1.1代码规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
in range(buffer_size): yield images[num * buffer_size + i, :], int(labels[num * buffer_size + i]) return reader def reader_load(args): """reader_load""" # 每次读取训练集中的500个数据并随机打乱
XGBoost 1.3.1代码规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
XGBoost 1.3.1代码规范 XGBoost 1.3.1代码规范 基于XGBoost 1.3.1框架的结构化数据的回归问题。 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。另外该框架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。
Embedding-V1 - ModelBuilder
Embedding-V1 Embedding-V1是基于百度文心大模型技术的文本表示模型，将文本转化为用数值表示的向量形式，用于文本检索、信息推荐、知识挖掘等场景。本文介绍了相关API，本接口不限制商用。 功能介绍 根据输入内容生成对应的向量表示。
预留实例券解绑标签 - 弹性裸金属服务器 | 百度智能云文档
unbind Host: bbc.bj.baidubce.com Authorization: bce-auth-v1/f81d3b34e48048fbb2634dc7882d7e21/2015-08-11T04:17:29Z/3600/host/74c506f68c65e26c633bfa104c863fffac5190fdec1ec24b7c03eb5d67d2e1de { // 预留实例券ID
