Code Interpreter: 代码解释器模式,模型可以在一个 Jupyter 环境中执行代码并获取结果,以完成复杂任务。 需要注意,在 Code Interpreter 模式中,代码解释器环境调用本地的 Jupyter,执行环境没有隔离,在多用户使用的场景下其实使用的是同一个环境,会导致混淆。
等待模型训练成功后,可以通过“生效到测试环境”将模型生效到测试环境。待模型在测试环境中通过了用户的测试后,用户可点击“生效到正式环境”,将模型生效到正式环境,在正式环境中提供服务。 测试环境与正式环境都只能同时在一个模型生效。每个类目最多维护30个历史版本的模型。
在智慧视频类场景下,用户往往面临着设备数量多、视频监控难、算法调度复杂的难题。Lucky平台为用户提供了设备、视频、算法的一体化管理平台,通过一站式的服务,帮助用户解决了视频类场景下的管理问题。
以视频任务为例 选择任务类型 选择任务类型选择EdgeBoard算法【车牌识别】 任务配置 填写任务相关的配置,带“*”为必填项,确定需要部署的模型和对应的摄像头,以及模型推理的帧率,其余按需填写即可。 画面框定 画面框定是指在检测区域中框定一个闭合区域,后续只分析框定区域。在车牌识别软硬一体设备中,画面框定功能可选,没有画面框定的情况下会分析整个图像,不需要画面框定时,直接确认即可。
2、产品介绍 百度大脑拥有完善的产品矩阵,提供多种形态的人脸识别和人体分析能力,同时还支持客户定制化训练算法模型。人脸口罩检测与识别能力支持公有云、私有化部署、离线SDK三种产品形态也支持定制化算法模型训练。 2.1 公有云人体口罩检测 百度大脑支持基于人体分析的口罩检测,该能力适用于安防、监控场景下用户是否佩戴口罩属性地判断。
示例如下: 注意:创建通用类型时,可支持选择PaddlePaddle、Tensorflow、Pytorch等多框架;创建图像分类-单图单标签、图像分类-单图多标签等非通用类型时,为保障示例代码的正常运行,仅支持选择PaddlePaddle框架。 完成信息填写后单击“下一步”,配置notebook启动实例。
覆盖月活线上7亿+活跃设备,线下3亿真实用户数据,具商旅文行业深度行业数据库。为企业带来数字化、可视化、智能化的效率提升。
环境来运行BIE边缘计算框架 ARM64架构 Ubuntu 18.04及以上版本 Raspberry Pi OS(64-bit),刚发布beta版本 ARMv7l架构 Raspberry Pi OS(32-bit) kubernetes环境要求 边缘节点的需要安装kubernetes环境: 对于 小型边缘盒子 ,因为资源比较紧张,建议使用k3s。
但对同一台设备,可把win32下的 license.ini 和 license.key 拷贝到x64下,则x64环境,该设备也等同于激活,可以使用。 Q:证件照等图片检测不到人脸,但实际是有人脸的?
单击 敏感列 页签,这里会列出当前账号下所有数据源中的敏感列,您可以做如下操作: 查看当前账号下所有敏感列。 修改敏感列的 数据类型 和 脱敏算法 。 修改敏感列的 敏感级别 : 敏感级别 修改为 普通 后,该列将自动从 敏感列 列表移除。 说明 如果敏感列太多不方便查找,您可以在页面右上方通过筛选数据源、数据库、数据表、列名,快速定位到目标敏感列。