sap数据仓库开发与应用课综  内容精选
  • 训练作业API - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    trainset_path string 数据集配置项:训练数据集 + evalset_path string 数据集配置项:评估数据集 + evalset_path string 数据集配置项:评估数据集 resource_config map 资源池配置项 + node_count int 节点数 + resource_name string 资源池名称 + max_duration int 最大运行时间

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  • 音视频处理 MCT价格详情

    密钥管理服务 SSL证书 云堡垒机 应用加固与安全检测 人脸识别 人体分析 语音技术 文字识别 语言处理技术 图像识别 图像搜索 图像增强 全功能AI开发平台 BML 零门槛AI开发平台 EasyDL 知识理解 内容审核平台 MapReduce 流式计算 BSC 数据可视化 Sugar BI Elasticsearch 数据仓库 Palo Doris版 日志服务 BLS 消息服务 数据湖管理与分析平台

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    密钥管理服务 SSL证书 云堡垒机 应用加固与安全检测 人脸识别 人体分析 语音技术 文字识别 语言处理技术 图像识别 图像搜索 图像增强 全功能AI开发平台 BML 零门槛AI开发平台 EasyDL 知识理解 内容审核平台 MapReduce 流式计算 BSC 数据可视化 Sugar BI Elasticsearch 数据仓库 Palo Doris版 日志服务 BLS 消息服务 数据湖管理与分析平台

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  • 表格预测任务简介 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    表格预测任务简介 脚本调参支持多种表格预测任务,训练得到的模型可以应用到广泛实际场景中。 表格预测模型类型 表格预测帮助用户通过机器学习技术发现已有数据中的规律,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。脚本调参中提供的表格数据预测支持创建回归、二分类、多分类三种类型的机器学习模型。 回归:目标列是连续的实数范围,或者属于某一段连续的实数区间。

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  • 调用API - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    模型训练完毕后发布可获得定制API 接口鉴权 1、在 EasyDL——控制台 创建应用 2、应用列表页获取AK SK 请求说明 请求示例 HTTP 方法: POST 请求URL: 请首先进行自定义模型训练,完成训练后可在服务列表中查看并获取url。

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  • 镜像管理简介 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    镜像使用流程 第一步:在资源池中绑定镜像仓库; 第二步:在镜像管理中构建镜像; 第三步:在训练或预测中使用自定义镜像。 关联产品 需要注意的是:构建的镜像存储在百度容器镜像服务CCR中。您在镜像管理中构建镜像之前,需要先在百度CCR镜像服务中开通企业版镜像服务,创建实例。并在资源池管理中绑定镜像仓库

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  • 创建自动搜索作业 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    说明:自动搜索作业支持发布pb格式的模型文件到模型仓库,因此代码中需要保存pb格式的模型 Pytorch 从BOS中选择源代码并输入源代码的主文件名。说明:选取的代码为启动服务的推理代码,具体说明点击这里(链接到pytorch代码示例中的推理代码部分) Sklearn/XGBoost 模型文件格式:支持发布pickle格式或joblib格式模型到模型仓库

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  • 自定义驱动开发指南 - 智能边缘BIE | 百度智能云文档

    Mode:标识该属性是读写或只读 Vistor:属性的扩展字段,驱动使用该信息向子设备读取写入数据 PropertyVisitor Modbus、Opcua、IEC104:是系统驱动使用,开发自定义驱动无需使用 Custom:该字段也以字符串保存属性的扩展信息,驱动根据实际进行相应解析。

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  • 声音分类API调用文档 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    声音分类API调用文档 接口描述 声音分类模型完成模型发布后可以获得定制的声音分类API,实现基于定制的声音分类模型,调用API输入15s以内的音频数据,返回自定义的分类结果。 接口鉴权 创建应用 进入 BML控制台 概览页,在已上线的定制接口下,可以看到已发布上线的声音分类API。在正式调用之前,首先点击 创建应用 ,定义应用名称、应用类型、应用描述等信息,完成应用创建。

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  • 图像分类训练操作说明 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    高级训练配置目前提供「输入图片分辨率」、「epoch」、「数据不平衡优化」三个配置项 输入图片分辨率:可以根据具体应用场景选择输入图片分辨率,如目标主体在图片中较小,就可适当增加输入图片分辨率,增强目标在数据层面的特性。推荐值为该类算法任务输入图片分辨率普遍最优值。 epoch:训练集完整参与训练的次数。

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