移动直播 SDK

config.set_config(params::PREDICTOR_KEY_SERIAL_NUM, "1DB7-1111-1111-D27D"); 具体支持的运行参数配置列表可以参考开发工具包中的头文件的详细说明。 相关配置均可以通过环境变量的方法来设置，对应的key名称加上前缀 EDGE_ 即为环境变量的key。

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config.set_config(params::PREDICTOR_KEY_SERIAL_NUM, "1DB7-1111-1111-D27D"); 具体支持的运行参数配置列表可以参考开发工具包中的头文件的详细说明。 相关配置均可以通过环境变量的方法来设置，对应的key名称加上前缀 EDGE_ 即为环境变量的key。

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全部客户案例 - 移动设计院 移动设计院 中国移动通信集团设计院有限公司，创建于1952年，在全国设有21家分公司，职工4000余人，服务于通信咨询与设计领域的最前沿。

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文本分类数据导入与标注 1. 创建数据集 您可以在左侧目录导航栏中选择【数据总览】并点击按钮“创建数据集”，对话框中选择数据类型为“文本”，标注类型选择“文本分类”，当前的文本分类的数据标注模板默认为单文本单标签格式。 2.导入未标注文本数据 进入到新创建的文本分类数据集中，如果您手中的数据是未标注数据，可以导入“未标注”中。平台提供两种方式导入数据，一种是从本地上传，一种是已有数据集导入 通过已

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公有云服务调用数据反馈 开通云服务调用数据反馈功能后，可查找云服务模型识别错误的数据，纠正结果并将其加入模型迭代的训练集，实现训练数据的持续丰富和模型效果的持续优化。 具体使用流程如下： Step 1 为已部署在公有云的模型开通服务 在数据服务- 云服务调用数据 中创建新的数据反馈，阅读并同意服务条款： Step 2 查找模型识别错误的数据，将其加入数据集并纠正标注 通过选择调用时间、分类/标签，

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文字识别任务公有云部署 模型仓库中的文字识别模型，发布为公有云部署时储在云端，可通过独立Rest API调用模型，实现AI能力与业务系统或硬件设备整合。 BML具有完善的鉴权、流控等安全机制，并配置丰富的资源集群稳定承载高并发请求。 并且支持查找云端模型识别错误的数据，纠正结果并将其加入模型迭代的训练集，不断优化模型效果 公有云部署 模型部署流程 将训练完成的模型发布到模型仓库，在模型仓库中的『版

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如何获取物体检测软硬一体产品 为进一步提升前端智能计算的用户体验，EasyDL推出了多款软硬一体方案。将高性能硬件与EasyDL图像分类/物体检测模型深度适配，可应用于工业分拣、视频监控等多种设备端离线计算场景，让离线AI落地更轻松。 了解不同方案 方案获取流程如下： Step 1：在EasyDL训练专项适配所选硬件的图像分类/物体检测模型，迭代模型至效果满足业务要求 Step 2：发布模型时选择

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声音分类模型效果评估报告说明 模型评估报告内容说明 模型训练完成后我们可以在模型列表中看到模型效果及查看模型评估报告的入口。进入模型评估报告页面，我们可以看到整体报告内容中包含以下几个区域内容： 模型基本信息 在这个部分可以选择应用类型（声音分类目前仅支持云服务）、训练版本、相应版本提交的音频数量、相应版本提交的分类数量。 整体评估 在这个部分可以看到模型训练整体的情况说明，包括基本结论、准确率、

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