开发者可通过频繁调用模型,生成示例代码、排查语法错误、理解新框架用法,加速学习进程;同时,借助多模型的深度推理能力,快速验证算法思路,构建原型,减少试错成本,提升学习和开发效率。
子算法 边缘服务器ECS为用户提供算法编排服务,用户可以依照需求,自定义添加、编辑、管理多合一算法。 子算法是多合一算法的素材,用于合成多合一算法。 路径 登录 ECS控制台 。 点击左侧导航栏“算法仓库”,选择 算法管理 。 点击 子算法 ,查看、管理子算法。 子算法列表 展示全部子算法,展示方式包括:所有算法、所有版本。
注册算法 接口描述 本接口用于注册算法。
自定义算法 边缘服务器ECS提供自定义算法功能,支持用户按需添加、编辑、维护自定义算法。 路径 登录 ECS控制台 。 点击左侧导航栏“算法仓库”,选择 算法管理 。 点击 自定义算法 ,添加、管理、查看本账户的自定义算法。 添加自定义算法 支持用户自主添加自定义算法,添加方式包括:表单创建、Yaml创建。 点击 添加自定义算法 按钮,进入自定义算法添加页面。
如需进行修改,用户可通过输入query,用自然语言描述给出修改意见,或在页面中直接编辑大纲。大纲各项层级内容均支持增加、删除及修改。 任务拆解及执行 确认大纲后,规划Agent将对各级大纲以及调研内容进行任务拆分及规划,并输出待办清单,由深度搜索Agent执行。
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算子参数 参数名称 是否必选 参数描述 默认值 学习率 是 学习率 范围:[0.01, 1.0]。 0.10 词向量维度 是 词向量维度 范围:[50, 500]。 100 上下文窗口 是 训练词向量考虑的上下文窗口大小 范围:[3, 15]。 5 迭代轮数 是 算法运行的 epoch 数,迭代几轮训练集 范围:[1, 100]。
LPA LPA算法是一种基于图的半监督学习方法,其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系建立关系完全图模型,在完全图中,节点包括已标注和未标注数据,其边表示两个节点的相似度,节点的标签按相似度传递给其他节点。 输入 输入数据集,包括源顶点列,目标顶点列。
查询算法列表 接口描述 本接口用于查询算法列表。
算法 含义 适用场景 缺点 支持距离算法 linear 线性计算所有向量数据 召回率100% 查询时间与数据量成正比 通常用于小数据量场景或效果对照 大数据量下效率较低 查询大量消耗cpu 欧式距离(l2) 余弦距离(cosine) 内积(innerproduct) hnsw 基于hnsw算法对数据进行近似计算 单机数据量小 对召回率要求高 对查询速度要求高 全内存 消耗内存大 欧式距离(l2) 余弦距离