zip压缩  内容精选
  • 核心功能 - 视频创作分发平台VideoWorks | 百度智能云文档

    视频压缩 用户可根据产出文件大小的需求和画质的容忍度,支持4种不同画质的文件大小压缩:流畅(360p)、标清(480p)、高清(720p)、超清(1080p)。 视频提升清晰度 支持4种不同画质的提升:分辨率不变画面增强、高清720p、超清1080p、超高清4k。

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  • 使用流程 - 文字识别OCR

    说明: 预置模板: 系统预置的常用卡证、票据模板,已上传100张训练集图片并已填写分类关键词信息,可直接勾选用于对应图片的自动分类和结构化识别 自定义模板: 已发布的自定义模板 Step 2: 上传训练集/填写分类关键词 点击选中的自定义模板所在行右侧的 「编辑训练集」 按钮,在弹出框中上传一个包含 30 张以上相同版式图片、不超过 200MB 的 ZIP 格式压缩包。

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  • 使用流程 - 文字识别OCR

    说明: 预置模板: 系统预置的常用卡证、票据模板,已上传100张训练集图片并已填写分类关键词信息,可直接勾选用于对应图片的自动分类和结构化识别 自定义模板: 已发布的自定义模板 Step 2: 上传训练集/填写分类关键词 点击选中的自定义模板所在行右侧的 「编辑训练集」 按钮,在弹出框中上传一个包含 30 张以上相同版式图片、不超过 200MB 的 ZIP 格式压缩包。

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  • 快速入门 - 云安全中心CSC | 百度智能云文档

    在云安全中心控制台的左侧导航栏,选择 安全防护->病毒查杀->病毒查杀设置->查杀设置 ,配置病毒查杀的查杀引擎、扫描设置、实时防护设置、压缩文件设置等信息。 打开实时防护,系统会实时监测服务器,发现风险立即告警;若不打开,需要手动扫描发现风险。 打开实时防护压缩文件,系统会扫描压缩文件的安全性;若不打开,则会跳过压缩文件不检测。 漏洞扫描规则。

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  • 应用型BLB实例 - 负载均衡BLB | 百度智能云文档

    数据压缩 开启将对特定文件类型进行压缩;关闭则不会对任何文件类型进行压缩,默认关闭 定制配置 BLB 7层监听支持定制配置,配置项和说明可参见 配置参数详情 。 HTTP2.0 开启后,支持HTTP2.0 版本协议连接请求 设置转发规则。

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  • 应用型IPv6实例 - 负载均衡BLB | 百度智能云文档

    数据压缩 开启将对特定文件类型进行压缩;关闭则不会对任何文件类型进行压缩,默认关闭 定制配置 BLB 7层监听支持定制配置,配置项和说明可参见 配置参数详情 。 设置转发规则。

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  • 基于langchain+千帆sdk-自定义模型和文档加载器 千帆社区

    langchain.document_loaders import PyPDFLoader loader = PyPDFLoader( example_data/中国古代史-明朝.pdf ) data = loader.load() 如果还没有安装PyPDFLoader,可以先执行下面命令进行安装: pip install pypdf Demo物料 可以直接下载Demo: qianf-langchain-chat-with-pdf.zip

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  • 基于langchain+千帆sdk-自定义模型和文档加载器 千帆社区

    langchain.document_loaders import PyPDFLoader loader = PyPDFLoader( example_data/中国古代史-明朝.pdf ) data = loader.load() 如果还没有安装PyPDFLoader,可以先执行下面命令进行安装: pip install pypdf Demo物料 可以直接下载Demo: qianf-langchain-chat-with-pdf.zip

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  • Blackhole 1.0.0 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    数据集地址: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/HIGGS https://codelab-dataset.cdn.bcebos.com/small/competition/higgs.zip 竞赛地址: https://www.kaggle.com/c/higgs-boson/overview import os import logging

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  • Tensorflow2.3.0代码规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    Tensorflow2.3.0代码规范 Tensorflow 2.3.0代码规范 基于Tensorflow2.3.0框架的MNIST图像分类,训练数据集tf_train_data2.zip点击 这里 下载。 如下所示是其超参搜索任务中一个超参数组合的训练代码,代码会通过argparse模块接受在平台中填写的信息,请保持一致。

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