使用 app_tracking 直接控制步科底盘 步科Dilili智慧桌是一款采用双轮驱动的实验机器人平台。其控制系统已经集成到了程序包中。 首先将步科底盘控制USB线连接到PC端,修改读写权限: sudo chmod a+rw /dev/ttyUSB0 然后启动 app_tracking 程序: .
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一、前提条件 有一个可测试的边缘节点设备 边缘节点连接至云端管控控制台,边缘节点安装可以参考 快速入门 有一个 图像分类模型 ,本实验用的是一个 图像分类模型Image_Classification_Paddle2_MobileNetV2.zip 。该模型支持 分类识别 猴子、鸡、狗、猫等上百种生物。
FPGA实例以及GPU实例默认使用一块本地磁盘,根据配置指定本地盘大小,具体请参考 GPU型BCC可选规格配置 以及 FPGA型BCC可选规格配置 。 adminPass String 否 RequestBody参数 待指定的实例管理员密码,8-16位字符,英文,数字和符号必须同时存在,符号仅限 !
使用产品 EasyDL零门槛AI开发平台 EasyDL助力宁波“智能垃圾分类”推进“塑料减排” 智能硬件 宁波搭把手生态数字科技有限公司是一家基于城市生活垃圾智慧感知设备研发,提供城市固废全流程数字化、智慧化治理方案的技术型公司。
缺点:具体任务中需要进行大量实验选择合适的 Prompt,在部分任务中存在性能不理想的问题。
一、前提条件 有一个可测试的边缘节点设备 边缘节点连接至云端管控控制台,边缘节点安装可以参考 快速入门 有一个 物体检测模型 ,本实验用的是一个 物体检测-Object_Detection_Paddle15_MobileNetV1_SSD 。
于是,马上找了Langchain的例子实验起来。 今天我用ErnieBotChat中的文心大模型4.0(Ernie-Bot-4,或者称为competions_pro),结合langchain的LLMChain和ConversationBufferMemory来构建多轮对话(必须是有记忆的)。 由于这是开放者社区,看文章的估计都有比较好的基础了,我就直接上代码了。
于是,马上找了Langchain的例子实验起来。 今天我用ErnieBotChat中的文心大模型4.0(Ernie-Bot-4,或者称为competions_pro),结合langchain的LLMChain和ConversationBufferMemory来构建多轮对话(必须是有记忆的)。 由于这是开放者社区,看文章的估计都有比较好的基础了,我就直接上代码了。
选择开启自动超参搜索后,算法会多次实验,自动搜寻出适合模型训练的各种参数,来达到高精度的模型效果。 注:开启自动超参搜索后会增加3倍以上的训练时间,请根据实际需求考虑后选择 高级训练配置* 高级训练配置开关默认关闭,建议对深度学习有一定了解的用户根据实际情况考虑使用。