视觉任务LinuxSDK集成文档-C++ - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
SDK和opencv都需要在该编译环境中编译。
自动搜索作业代码编写规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
参数说明： 参数 说明 train_dir/test_dir/output_dir 用户在平台中填写的训练集路径、测试集路径、输出路径及其中的文件会同步到代码训练环境中，对应文件名称分别为argparse参数中的default默认值：trian_data/test_data/output，因此请用户切记不要修改这三处的default参数。
C++开发示例 - 云数据库 TableStorage | 百度智能云文档
C++开发示例 我们在写下边的示例代码时，为了简单清楚，便于理解，忽略了一些错误处理，用户基于以下示例开发的时候，可以自行补齐。 一些公共函数 首先我们这里定义一个 HttpRequest 结构，后续的 demo 中我们会使用到这个结构。
文字识别API参考文档 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
filePath ) ; String imgStr = Base64Util . encode ( imgData ) ; String imgParam = URLEncoder . encode ( imgStr , UTF-8 ) ; String param = image= + imgParam ; // 注意这里仅为了简化编码每一次请求都去获取access_token，线上环境
发布模型 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
发布模型 发布模型 当模型已完成配置且通过校验后，可以将其发布到模型仓库中。 说明：图像分类、物体检测类的Notbeook支持该操作，通用型Notebook不支持该操作。 在左侧导航栏中单击“Notebook”。 在已创建的“dogcat分类模型”的模型发布列表中，单击“有效”状态模型版本所在行的“发布”。 在“发布”页面，完成相关配置，如下所示： 单击“确定”。 在模型列表中可以查看模型的发布状
发布模型 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
发布模型 发布模型 训练作业训练完成后支持直接发布模型到模型仓库。 模型列表中，训练完成模型支持『发布』操作，点击『发布』进入发布界面 在发布界面，完成相关配置，如下所示： 2.1 填写下图所示基本信息。『模型类型』和『版本』由系统自动生成，不支持修改。重新发布时，『模型名称和『模型描述』会自动填充，无需再次填写。 2.2 根据算法框架的不同，您还需要在发布界面填写响应的额外配置项信息 算法框架
001-概述 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
001-概述 概述 您可在可视化建模面板中执行以下操作： 运行 AutoML 运行记录
查看模型 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
查看模型 对于来自预置模型调参任务的模型，在导入模型仓库后可以查看其评估报告。 前提条件 已成功导入来自预置模型调参任务的模型。 操作步骤 在左侧导航栏中选择“模型仓库”>“模型管理”。 在模型列表页中，单击已创建的模型“Demo”所在行的“版本列表”，进入“Demo”模型的版本列表页面，如下所示。 在版本列表中，单击“评估报告”即可对应版本的详情页面。 只有来自预置模型调参的模型才具有评估报告。
整体说明 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
整体说明 训练完成后，可将模型部署在公有云服务器上，通过API进行调用。当前表格预测模型仅支持公有云部署，即将模型部署在BML提供的云端机器资源中，您可以通过访问在线API实时获取模型结果。模型部署在BML提供的云端机器资源中，您可以通过访问在线API实时获取模型结果。 公有云API 训练完成的模型存储在云端，可通过独立Rest API调用模型，实现AI能力与业务系统的无缝集成。 具有完善的鉴权、
校验模型 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
校验模型 通过校验功能，可以快速查看模型的评估效果。 从训练任务导入的模型支持模型校验；对于导入的模型，只有PaddlePaddle、TensorFlow、PyTorch以及Sklearn、XGBoost框架/库的模型支持校验，其它框架的不支持校验。 前提条件 已成功导入模型。 操作步骤 在左侧导航栏中选择“模型仓库”>“模型管理”。 在模型列表页中，单击已创建的模型“Demo”所在行的“新建版本
