修改算法 - 边缘服务器ECS | 百度智能云文档
修改算法 接口描述 本接口用于修改算法。
百度文心千帆大模型平台体验——基于深度学习的图像分类任务 千帆社区
通过这个简单的代码示例，我们可以了解到如何在文心千帆平台上进行基于深度学习的图像分类任务的训练和推理。同时，我们也可以根据自己的需求和数据集进行相应的修改和调整。 结语： 通过本文的阅读，我们对百度智能云的文心千帆大模型平台有更深入的了解。在企业级大模型应用开发领域，文心千帆提供了一整套的工具链和环境，帮助用户实现高性能和高扩展性的大模型训练和推理。
百度文心千帆大模型平台体验——基于深度学习的图像分类任务 千帆社区
通过这个简单的代码示例，我们可以了解到如何在文心千帆平台上进行基于深度学习的图像分类任务的训练和推理。同时，我们也可以根据自己的需求和数据集进行相应的修改和调整。 结语： 通过本文的阅读，我们对百度智能云的文心千帆大模型平台有更深入的了解。在企业级大模型应用开发领域，文心千帆提供了一整套的工具链和环境，帮助用户实现高性能和高扩展性的大模型训练和推理。
009-Python算法组件 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
LightGBM二分类(单机) 提升树是利用加模型与前向分布算法实现学习的优化过程，它有一些高效实现，如XGBoost，GBDT等。其中GBDT采用负梯度作为划分的指标（信息增益），XGBoost则利用到二阶导数。他们共同的不足是，计算信息增益需要扫描所有样本，从而找到最优划分点。在面对大量数据或者特征维度很高时，他们的效率和扩展性很难使人满意。
006-回归算法 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
5 树最大深度 是 xgboost中每棵树的最大深度，树越深通常模型越复杂，更容易过拟合。 范围：[1, inf) 6 迭代次数 是 xgboost迭代次数 范围：[1, 200]。 5 最小叶子节点样本权重和 是 叶子结点需要的最小样本权重和 范围：[0.0, inf)。 1 学习率 是 学习率 范围：[0.0, 1.0]。
算法置信度修改 - 边缘服务器ECS | 百度智能云文档
算法置信度修改 在宿主机/home/work/service/ai/conf.json有各个算法的阈值配置。
005-分类算法 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
输出 输出XGBoost多分类模型，支持查看Top10分类的概率。 算子参数 参数名称 是否必选 参数描述 默认值 评估指标 否 评价指标： merror mlogloss merror 树最大深度 是 xgboost中每棵树的最大深度，树越深通常模型越复杂，更容易过拟合。
深度图+障碍物提示： - 机器人视觉 | 百度智能云文档
深度图+障碍物提示： 开启深度图和障碍物提示，只需要在基本的 app_tracking 后加 -show_depth 参数即可 ./app_tracking -sensor_type XP2 -cam_calib_path xxxxx.yaml -show_depth 开启后，程序将会在新的窗口显示深度图，同时如果前方一米内有障碍物，程序会在命令行窗口打印提示并显示距离，如下图。
千帆AI加速器_线上加速营_免费大模型案例课程_千帆大模型平台深度应用与实战演练
百度智能云千帆AI加速器-清华经管学院MBA《人工智能商业应用》 千帆大模型平台 深度应用与实战演练 * 人已报名 2024.10.11 开营 免费报名 学习指南 企业用户激励 课程介绍 为清华大学经管学院MBA学员设计，旨在通过实战演练，深入掌握千帆大模型平台的使用技巧，从数据处理到模型构建，再到业务场景应用，全方位提升学员在大数据与AI领域的实战能力，助力学员在数字化时代中成为高效的管理者与创新者
提示学习（Prompt-learning） 千帆社区
登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 9 提示学习（Prompt-learning） 大模型开发 / 技术交流 Prompt 2023.10.25 14497 看过 前言 NLP四大范式 第一范式：非神经网络时代的完全监督学习（特征工程） 该阶段需要大量任务相关的训练数据，通过特征工程和算法，比较有代表的算法是朴素贝叶斯Naïve Bayes、支持向量机SVM、逻辑回归LR等； 第二范式：基于神经网络的完全监督学习
