选填单词需要根据<单词>来做【词性转换】,保证大部分[标准答案]都需要对{单词}做词性转换 2. 词性转换需要覆盖时态语态、主谓一致、动词不定式、过去分词、现在分词、名词化、副词化、形容词化等。确保每类题目最少出现一次 3. 难度要略高于【参考试题】,生成的题目不能和【参考试题】类似 4. 生成单词填空题后,需要给出【标准答案】,【标准答案】中要注明词性转换的结果 5.
直接回复“当前知识库找不到对应答案,我可以尝试用我的常识来回答你”。
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/SK
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100004 请求参数格式错误 100005 已存在同名内容 100006 数据版本不一致 100999 处理失败 授权错误状态(101) 状态编号 说明 101001 token错误 101002 无权限,访问被拒绝 101003 没有相关操作权限 FAQ&闲聊(102) 状态编号 说明 102001 一个渠道最多只能配置一条答案 102002 已存在相似问题 102003 相同的答案下有多个标准问
EdgeBoard正是面向不懂FPGA开发和深度学习的用户,由百度完成FPGA逻辑设计,驱动设计并封装底层的功能。封装深度学习相关内容,用户只需调用Paddle-Mobile或者Paddle-Lite API接口,编写少量的业务代码即可完成神经网络在终端设备上的运行。从模型生产、配套硬件、软件开发到实际场景运用,全链路支持。
回答内容 list list questions.answer 答案列表 text string questions.answer.list 答案内容 type string questions.answer.list 答案类型 url string questions.answer.list 图片地址,当answer.list.type=4时,出现此字段 示例: { "time"
array 否 渠道答案 [],固定值 editVersion int 否 faq版本号 list或者detail接口获取 answer object 否 答案 答案对象 ,详见answer子数据 answer子数据 名称 类型 必填 中文名 说明 list array 是 列表 列表 ,详见list子数据 type integer 是 类型 0,固定 list子数据 名称 类型 必填 中文名 说明
其中,各指标的解释如下: 答案来源分布:机器人的答案中,各个来源所占的比例。 问答库问答总数:当前问答库中标准问题的数量。 问答库有效问答占比:指定时间范围内有命中的标准问数量/问答库问答总数。反映问答库中有多少问答是被用户真实提问到的,用来衡量问答库构建的有效性和健康度。 数据明细 在指定时间、指定设备范围内,问答库中各个标准问、自定义技能中各个意图的命中明细,支持按命中次数排序。
镜像使用 GPU专用镜像使用说明 GPU专用镜像中,会集成GPU驱动、CUDA、cuDNN、主流深度学习框架等,具体信息如下: GPU专用镜像 CUDA版本 cuDNN 深度学习框架版本 Ubuntu 16.04 LTS amd64 (64bit)-CUDA9.2 CUDA 9.2 cuDNN 7.1.4 无 Ubuntu 16.04 LTS amd64 (64bit)-CUDA8.0 CUDA 8.0