人体分析_基于深度学习的人体识别方案 - 百度AI开放平台
人脸识别 提供人脸属性识别、关键点定位、人脸1：1比对、人脸1：N识别、活体检测等能力 车辆分析 提供车型识别、车辆检测、车流统计、车辆属性识别、车辆外观损伤识别、车辆分割等能力 图像识别 基于深度学习及大规模图像训练，准确识别图片中的物体类别、位置、置信度等综合信息
图像搜索_基于深度学习的以图搜图技术 - 百度AI开放平台
电商场景的图片以商品为主，如果是纯色背景图建议使用商品图片搜索，如果图片中包含比较复杂的背景，建议使用相似图片搜索。建议根据实际场景的图片进行测试，综合评估效果后再选择能力使用。 更多问题请查看 文档中心 或在 AI社区 中进行提问。 为了帮您便捷地解决问题，您也可以在 百度大脑小助手 进行在线问答。
点石隐私计算_多放安全计算_联邦学习
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伙伴学习中心
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大模型原生应用效果运营解决方案 面向大模型原生应用效果提升，构建从Query优化、知识运营到评估反馈的全链路运营体系，持续提升意图识别、回答质量与业务转化效果。
使用TensorRT加速深度学习推理 - GPU云服务器 | 百度智能云文档
使用TensorRT加速深度学习推理 背景介绍 本文介绍如何在GPU云服务环境中下载、安装并使用TensorRT工具。 TensorRT，是Nvdia推出的一套专为深度学习推理打造的SDK。在推理阶段，基于TensorRT的应用可以提供同比单一CPU平台高达40倍的加速效果。
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XGBoost 1.3.1 XGBoost XGBoost框架下，自定义作业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。使用下面代码进行模型训练时，训练程序可以自行加载数据，训练数据选择空文件夹即可。
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深度学习简介
XGBoost 1.3.1代码规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
xgboost1.3.1_autosearch.py示例代码 Python 复制 1 # -*- coding:utf-8 -*- 2 xgboost train demo 3 import xgboost as xgb 4 from sklearn . model_selection import train_test_split 5 from sklearn import datasets
