千帆AI加速器_线上加速营_免费大模型案例课程_任务规划类Agent应用开发实战
去学习 0 5 电商购物助手综合测试效果 综合测试，全面验证Agent功能 去学习 第五章 健康膳食规划师 0 1 健康膳食规划师项目概述 介绍健康膳食规划师项目的主要功能及最终效果 去学习 0 2 完成基础配置 完成Agent基础配置，实现基础功能 去学习 0 3 功能1：创建知识库指导慢性病人群的饮食 通过创建知识库，让Agent能够指导常见慢性病人群的饮食 去学习 0 4 功能2：创建数据库指导健康饮食
模型相关 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档
模型是散的，是一堆的时候怎么命名 可以参见 PaddlePaddle模型部署 12.YOLOV4、YOLOV5、PPYOLO可以在edgeboard跑吗，一些没有的op可以自己写吗，就是有些激活函数edgeboard没有的，然后需要加到网络模型当中的，这个要怎么操作
模型 - 边缘服务器ECS | 百度智能云文档
如YOLOv7网络，则填入yolov7。 --precision : 参数为精度参数，是用浮点还是int8，这里使用的浮点 所以填写的为fp，如果是int8则填写int。 --platform : 参数要与选择的盒子类型对应。如RK3576类型，则填入rk3576。
005-分类算法 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
算子参数 参数名称 是否必选 参数描述 默认值 目标函数 是 待优化的目标函数： binary：logistic binary：logitraw binary：logistic 评估指标 否 评价指标：auc aucpr error logloss error 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。
千帆AI加速器_线上加速营_免费大模型案例课程_大模型精调最佳实践与经验分享
2.模型精调） 利用收集好的数据在平台上进行精调 去学习 0 5 模型精调最佳实践（3.效果评估） 分析和比较不同精调方法的效果 去学习 0 6 最佳实践总结 总结作文自动点评或批改项目的精调过程和经验 去学习 第三章 小说人物角色扮演 0 1 小说人物角色扮演项目概述 介绍小说人物角色扮演项目的背景及意义 去学习 0 2 模型精调最佳实践（1.数据准备） 分享如何收集数据并进行预处理 去学习 0
零售版服务介绍 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
品计数，纵深商品计数和占地面积 4 + 商品陈列场景识别：场景类型支持：普通货架、挂钩货架、斜口篮货架、端架、立式冰柜、卧式冰柜、冷风柜、地堆、割箱、地龙、小端架、吧台 5 + 商品陈列翻拍识别：识别商品陈列照片是对手机屏幕翻拍的可能性 货架拼接服务 基于百度EasyDL深度学习算法
配置视觉任务 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
深度学习模型的成功很大程度上要归功于大量的标注数据集。通常来说，通过增加数据的数量和多样性往往能提升模型的效果。当在实践中无法收集到数目庞大的高质量数据时，可以通过配置数据增强策略，对数据本身进行一定程度的扰动从而产生 新 数据。模型会通过学习大量的 新 数据，提高泛化能力。 你可以在「默认配置」、「手动配置」、「自动搜索」三个选项进行选择，完成数据增强策略的配置。
[AI行业案例]-百度大脑助力Flyme系统安全便捷
百度大脑文本审核技术基于深度学习及大规模样本训练的人工智能文本审核技术，一站式准确检测识别文本中夹杂的色情、推广、辱骂、违禁违法等垃圾内容，为应用提供更可靠的内容安全保障。 百度大脑图像审核技术基于深度学习的智能内容审核方案，准确识别图片和视频中的涉黄、微商广告、恶心等内容，也能从美观和清晰等维度对图像进行筛选，实现快速精准的审核，解放审核人力。
千帆AI加速器_线上加速营_免费大模型案例课程_企业级RAG案例场景实战
搭建知识库完成电力行业规范查询功能 去学习 0 4 实现居民电费查询功能 搭建知识库实现居民电费查询功能 去学习 第二章 企业招聘的智能小助手 0 1 面向企业招聘的智能小助手案例背景 介绍企业招聘知识库典型应用场景 去学习 0 2 实现企业简历优选创建知识库 搭建企业招聘智能体基础部分 去学习 0 3 完成企业简历优选功能 搭建知识库完成企业简历优选功能 去学习 0 4 实现岗位市场薪资分析功能
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API 的典型调用代码 去学习 0 3 百度智能云千帆大模型平台 API 典型调用代码 通过案例分享并讲解百度智能云千帆 API的典型调用代码 去学习 0 4 案例实操：OpenAI API与千帆API的区别 通过实操案例对比OpenAI API与千帆API的区别 去学习 0 5 GPTs与千帆AppBuilder的介绍 分别介绍GPTs与千帆AppBuilder的功能与特点 去学习 第三章 从
