第一次训练后,通过调取服务接口测试模型效果,根据测试结果,不断补足识别效果达不到的需求的SKU实景图,这个过程可参考 模型优化方法文档 和使用 模型优化工具 处理识别效果不佳的实景图片。
赔偿方案 对于本服务,如服务可用性低于标准,您有权按照如下条款约定获得赔偿: 3.1 赔偿标准 客户百度智能云账号下未达到服务指标的,按照以下列表标准进行赔偿。
4.6 测试 至此我们已经完成所有的配置操作,我们来测试以下数据流向是否为: 物理设备 --> IoT Core --> 规则引擎 --> 用户 Kafka 。 这里我们还是通过 MQTT 模拟器 MQTT.fx 来进行演示,使用教程参考: 使用 MQTT 模拟器连接及收发消息 。 点击 kafka 主题,看到监控确实有数据写入,配置成功!
产品名 全局 华北-北京 华北-保定 华南-广州 华东-苏州 华东-上海 金融华中-武汉 中国香港 百度慧推 SPP ✅ 云呼叫中心 CCC ✅ 百度效率云 Devops ✅ 简单消息服务 SMS ✅ 应用性能管理服务 APM ✅ 问卷调研服务 ✅ 人工测试 ✅ 移动App测试 ✅ 云市场服务相关产品信息。
可以看到此模型可以识别 人 和 狗 这两种物体,我们可以找一张遛狗的 测试图片 。 浏览器校验 本案例当中的AI推断服务提供了web操作界面,所以可以通过web界面上传上述测试图片。打开浏览器,访问: http://[边缘节点IP地址]:8088/ 。如果能够打开界面,表示边缘推断服务正常启动。
上传至百度IoT Core 一、前提准备 一个能获取设备数据的连网边缘节点(本demo采用应用案例中的modbus采集温湿度传感器demo节点为测试节点。) 百度IoT Core账户 二、整体流程 边缘端和iot core的消息流如下图所示。本demo中配置消息流从broker topic 到 iotcore topic。
方案概述 下载 Terraform工具 ,准备基础环境 编写.tf文件, 配置基础属性 通过Terraform相关命令完成对SMS-Signature的生命周期管理 配置步骤 环境准备 准备一台可以连接到Internet的PC或者笔记本电脑 登录 Terraform官网 选择对应系统进行下载,解压后是一个2进制可执行文件,需要进行环境变量配置 进入配置文件 vi ~/.bash_profile 添加环境变量
方案概述 下载 Terraform工具 ,准备基础环境 编写.tf文件, 配置基础属性 通过Terraform相关命令完成对SMS-Template的生命周期管理 配置步骤 环境准备 准备一台可以连接到Internet的PC或者笔记本电脑 登录 Terraform官网 选择对应系统进行下载,解压后是一个2进制可执行文件,需要进行环境变量配置 进入配置文件 vi ~/.bash_profile 添加环境变量
比如设备相似、音调相似、环境相似等等 识别错误的音频人耳是否能明显分辨 发布模型为API通过调用接口充分测试 将声音分类模型发布为API后,调用接口进行批量测试,在测试过程中同样重点关注上述三点内容。 如何提升模型效果 在充分测试模型效果基础上,如果发现模型效果欠佳,建议根据以下顺序分析并提升模型效果。