用零代码开发实现实例分割 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
用零代码开发实现实例分割 示例说明 对比物体检测，实例分割支持用多边形标注训练数据，且模型可像素级识别目标。适合图中有多个主体、需识别其位置或轮廓的场景。本文以工件分割模型在macOS客户端中的使用为示例演示实例分割模型训练全过程。 实现步骤 只需八步即可完成自定义AI模型的训练及发布的全过程。
产品介绍 - 智能代码助手公有云COMATE | 百度智能云文档
知识增强 文心快码通过自研的上下文引擎，在代码补全与对话中能自动检索并融合当前代码库与相关技术文档知识。这使得生成的代码不仅语法正确，而且更贴合项目规范与开发要求。 模型 文心快码采用百度自研的文心代码大模型作为核心引擎，同时灵活支持接入 DeepSeek、ChatGLM、Kimi 等业界优秀的开源模型，以满足不同场景下的性能与成本需求。
代码示例 - 向量数据库
代码示例 Python示例 以查询实例列表接口为例，进行说明。
场景开发工具及示例代码 - AR开放平台 | 百度智能云文档
场景开发工具及示例代码 场景开发工具及示例代码 AR场景开发： GitHub 该目录下含有：case-debug、case-lua-sdk、case-sample以及case-shader，随版本迭代更新。 case-debug：调试工程，可以通过调试工程本地调试查看场景开发效果。 case-lua-sdk/scripts：脚本库，路径位于ar文件夹下，不需要做修改。
更新函数代码UpdateFunctionCode - 函数计算CFC | 百度智能云文档
它将对你的代码进行所有必要的计算和验证，但是不会上传它或者发布一个版本。每次调用该操作时，所提供代码的CodeSha256散列值也将在响应中计算并返回。 暂未支持 响应头域 除公共头域，无其它特殊头域。
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。
XGBoost 1.3.1代码规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
XGBoost 1.3.1代码规范 XGBoost 1.3.1代码规范 基于XGBoost 1.3.1框架的结构化数据的回归问题。 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。另外该框架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。
代码示例 对象存储（BOS）
代码示例 代码示例 示例代码以 Java 语言为例讲解美图 APP 的实现，代码分为 APP 客户端和应用服务器端两部分。 APP 客户端代码样例 APP 端代码主要包括 BOSClient 初始化、从 APP Server 端获取 BOS 信息、及上传文件到 BOS 三个功能模块。
Sklearn服务代码文件示例 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
Sklearn服务代码文件示例 Sklearn服务代码文件示例 在模型仓库中导入基于Sklearn库的机器学习模型时，除需导入模型文件外，也需要导入服务代码文件，其中服务代码文件用于在线部署模型时进行模型文件的加载以及进行必要的预处理和后处理逻辑。 Sklearn模型服务代码示例如下所示： Python 复制 1 #!
XGBoost服务代码文件示例 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
XGBoost服务代码文件示例 XGBoost服务代码文件示例 在模型仓库中导入基于XGBoost库的机器学习模型时，除需导入模型文件外，也需要导入服务代码文件，其中服务代码文件用于在线部署模型时进行模型文件的加载以及进行必要的预处理和后处理逻辑。 XGBoost模型服务代码示例如下所示： Python 复制 1 #!
