人脸离线识别SDK Linux ARM版

Pytorch框架API调用文档 本文档主要说明使用Pytorch框架训练的模型部署到公有云后获得的API如何使用，如有疑问可以通过以下方式联系我们： 在百度智能云控制台内 提交工单 进入 BML社区交流 ,与其他开发者进行互动 接口描述 基于Pytorch深度学习框架训练出的模型，模型训练完毕，发布到模型仓库并部署到公有云后可获得定制API 接口鉴权 在BML-控制台创建应用 应用列表获取AK/

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文本实体抽取数据导入 1. 创建数据集 您可以在左侧导航栏中中，选择“数据总览”并点击主内容区域的按钮「创建数据集」，选择数据类型为“文本”，标注类型选择“文本实体抽取”。标注模板中使用默认选项”文本实体抽取“。 img 2.导入未标注文本数据 进入到新创建的文本实体抽取数据集中。如果您手中的数据是未标注数据，可以选择数据标注状态为“无标注信息”。平台暂不支持上传有标注信息的数据。 img 本地上

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Sklearn服务代码文件示例 Sklearn服务代码文件示例 在模型仓库中导入基于Sklearn库的机器学习模型时，除需导入模型文件外，也需要导入服务代码文件，其中服务代码文件用于在线部署模型时进行模型文件的加载以及进行必要的预处理和后处理逻辑。 Sklearn模型服务代码示例如下所示： #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # ******

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TensorFlow 2.3.0 TensorFlow 基于tensorflow框架的MNIST图像分类任务示例代码，训练数据集点击 这里 下载 单机训练（计算节点数为1），示例代码如下： tf train demo import tensorflow as tf import os mnist = tf . keras . datasets . mnist work_path =

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物体检测数据标注说明 目录 标注操作说明 标注技巧说明 上传图片 标注操作说明 在数据集查看详情页面可以点击开始标注，进入到标注页面。 添加标签 点击右侧添加标签，输入不同分类名称，完成标签添加。 标签格式说明：目前平台标签名称只支持数字/字母/下划线，暂时不支持中文 标注方式 根据左侧选定的当前图片，在左侧选择标注工具针对目标区域构建矩形框。 点击下一张图片/切换图片即可完成保存 注意，在标注过

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如何发布表格数据预测API 训练完毕后可以在左侧导航栏中找到【发布模型】，依次进行以下操作即可发布公有云API： 选择模型 选择部署方式「公有云部署」 选择版本 自定义服务名称、接口地址后缀 申请发布 申请发布后，通常的审核周期为T+1，即当天申请第二天可以审核完成。如果需要加急、或者遇到莫名被拒的情况，请在百度云控制台内 提交工单 反馈。 发布模型界面示意： 接口赋权 在正式使用之前，还需要做的

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物体检测服务器API集成文档 本文档主要说明定制化物体检测模型发布为服务器API（通过部署包实现）后如何使用。如还未训练模型，请先前往 EasyDL 进行训练。 如有疑问可以通过以下方式联系我们： 在百度智能云控制台内 提交工单 进入 EasyDL社区交流 ,与其他开发者进行互动 部署包使用说明 部署方法 EasyDL定制化物体检测模型的服务器API通过EasyPack实现，目前提供单机一键部署的

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1.新能能源发电量预测 项目说明 业务背景 在 碳达峰 、 碳中和 背景下，风电、光伏等新能源电力并网量显著提升，并逐步在企业园区自备电厂推广使用。新能源精准调度可以最大限度节约新能源、提高新能源利用率。 业务难题 新能源调度的核心依据来自对一段时间内的新能源发电量预测，精准预估发电量可以保证能源调度的合理性。能源作为消费类产品，它的发电量受天气等环境因素影响较大，波动较大，对电网稳定性、能源调度

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