应用引擎

39;BGR', feedShape: { fw: config.resize[0], fh: config.resize[1] } }); ... // init runner await runner.init(); ... // predict and get result await runner.predict(img); 更多可参考 PaddleJS工程页 小程序开发

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wget https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/archive/refs/heads/release/2.3.zip && unzip 2.3.zip 安装环境 在终端环境中，安装该版本的 PaddleClas 代码包依赖的 paddlepaddle-gpu ，执行如下命令： python -m pip install paddlepaddle-gpu

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拼接方式介绍 货架拼接服务支持三种拼接方式： 图片拼接-手机端实时拼接：拍摄图片进行拼接，可实时获得拼接结果 图片拼接-云端非实时拼接：拍摄图片进行拼接，需要2~3分钟获得拼接结果 视频拼接-云端非实时拼接：拍摄视频进行拼接，需要2~3分钟获得拼接结果 下面为货架拼接的效果图： 使用方式介绍 货架拼接服务提供以下三种使用方式： 云服务API，面向云端非实时拼接方式，可参考货架拼接文档 API调用方法 可二次开发的

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文心大模型是百度发布的产业级知识增强大模型，是千行百业AI开发的首选基座大模型。文心大模型既包含基础通用的大模型，也包含了面向重点领域和重点任务的大模型，还提供丰富的工具与平台，支撑企业与开发者进行高效便捷的应用开发。“知识增强”是文心的核心特色，文心能够同时从大规模知识和海量多元数据中持续学习，如同站在巨人的肩膀上，训练效率和理解准确率都得到大幅提升，并具备了更好的可解释性。

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测试前的准备 Linux ARM的硬件及开发环境 详情参考下方文档 EasyDL平台的Linux ARM SDK 以图像分类为例，前往 操作台 训练模型后，选择发布为Linux ARM的通用设备端SDK，发布成功后即可从平台下载 用于激活通用设备端SDK的序列号 前往 控制台 申请用于激活通用设备端SDK的序列号 首次使用SDK或者更换序列号、更换设备时，需要联网激活。

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SDK 能够接受 HTTP_PROXY 的环境变量通过代理处理自己的网络请求。如 export HTTP_PROXY = http://192.168.1.100:8888 ./easyedge_demo .. .

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自动搜索作业简介 自动搜索作业简介 超参搜索是机器学习/深度学习技术中的关键一环，无论是机器学习的树模型参数、特征选择、还是深度学习的学习率/权重衰减等等，甚至于网络结构的选择，都会涉及到搜索最优参数的需求。传统的人工超参搜索需要有经验的工程师耗费大量的时间和精力进行手动调优，而自动超参搜索能够在节省人力的情况下，自动地进行超参调优，更有效率地寻找最优解。 本模块提供的自动搜索作业，旨在帮助用户实

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神经网络训练搜索 了解神经网络训练搜索 1 概述 神经网络训练搜索又名神经网络结构搜索 (Neural Architecture Search, NAS)，是自动机器学习 (Automated Machine Learning, AutoML) 的子领域。 神经网络训练搜索NAS本质上是优化问题，其目的是不通过人工，实现最优网络模型设计和选择自动化。使用者不需要具备丰富的专家经验，降低了网络模型设

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