XGBoost 1.3.1代码规范 XGBoost 1.3.1代码规范 基于XGBoost 1.3.1框架的结构化数据的回归问题。 如下所示是其超参搜索任务中一个超参数组合的训练代码,代码会通过argparse模块接受在平台中填写的信息,请保持一致。另外该框架支持发布保存模型为pickle和joblib格式,并且在发布至模型仓库时需要选择相应的模型文件。 xgboost1.3.1_autosear
如何获取视觉任务软硬一体产品 为进一步提升前端智能计算的用户体验,BML推出了多款软硬一体方案。将高性能硬件与BML脚本调参任务训练出的图像分类/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BML脚本调参任务中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。 查看硬
PaddlePaddle 2.1.1代码规范 PaddlePaddle 2.1.1代码规范 基于PaddlePaddle2.1.1框架的MNIST图像分类,训练数据集paddle_train_data.zip点击 这里 下载。 如下所示是其超参搜索任务中一个超参数组合的训练代码,代码会通过argparse模块接受在平台中填写的信息,请保持一致。 PaddlePaddle2.1.1_autosear
Tensorflow2.3.0代码规范 Tensorflow 2.3.0代码规范 基于Tensorflow2.3.0框架的MNIST图像分类,训练数据集tf_train_data2.zip点击 这里 下载。 如下所示是其超参搜索任务中一个超参数组合的训练代码,代码会通过argparse模块接受在平台中填写的信息,请保持一致。 tensorflow2.3_autosearch.py示例代码 # -*
随着人工智能技术的快速发展,特别是在自然语言处理、机器学习等领域取得的显著进展,为开发一款能够提供个性化、智能化推荐服务的雪山攀登助手提供了可能。百度千帆AppBuilder作为百度智能云推出的低代码/无代码应用开发平台,凭借其强大的AI能力和丰富的组件库,成为开发此类应用的理想选择。 二、设计思路 1.
创建并启动Notebook 1、在 BML 左侧导航栏中点击『Notebook』 2、在 Notebook 页面点击『新建』,在弹出框中填写公司/个人信息以及项目信息,示例如下: 填写基础信息 填写项目信息 3、对 Notebook 任务操作入口中点击『配置』进行资源配置,示例如下: 选择开发语言、AI 框架,由于本次采用 PaddleDetection 进行演示,所以需要选择 python3.7、
登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 公众号智能运营助手祝你一臂之力——百度千帆AppBuilder 大模型开发 / 技术交流 2024.06.06 2804 看过 引言: 在移动互联网时代,公众号已成为我们获取信息、交流互动的重要平台。然而,如何高效、便捷地运营一个公众号,让它更好地服务于我们的工作和生活呢?
链码开发及部署 IDE环境准备 本文采用Go语言开发Fabric链码,Golang IDE请读者自行准备。 链码实现 编写链码的Golang基础语法请读者自行阅读或参考完整源码,这里主要介绍便签板合约的主要实现。
登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 1 基于AppBuilder开发小学道法教案生成助手,赋能教师高效备课 AI原生应用开发 / 技术交流 LLM 文心大模型 有奖征文 2024.04.14 1429 看过 前言 前段时间看到了社区大佬JavaRoom的创意设计,给我带来很多灵感,同时也正好由于我的父母是教师,所以这里我就借此契机开发了一个更能 贴近一线教学场景、满足教师个性化需求的小学道法教案生成助手
5 产品优化 创建模型数量上调至30,进一步满足用户创建多个模型的开发诉求。 2022年06月 序号 功能模块 功能描述 1 场景应用 EasyDL新增支持「场景范例」,包含工业制造、智慧城市、电商等多行业场景算法,辅助用户快速上手体验AI开发流程。