8.明厨亮灶厨师帽识别 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
8.明厨亮灶厨师帽识别 项目说明 业务背景 近年来，为了提升厨房管理水平，降低食品安全隐患，各地都在开展“明厨亮灶”行动，由餐饮服务提供者采用透明玻璃、视频等方式，向社会公众展示餐饮服务相关过程，从而引导公众参与到厨房监督中来，加强餐饮从业人员对于厨房工作规范的重视程度。 业务难点 基于摄像头监控和实时视频实时展示的厨房管理透明化只是“明厨亮灶”第一步。食品安全管理者还希望升级版的“明厨亮灶”能够
如何发布服务器端SDK - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
如何发布服务器端SDK 训练完毕后，可以在左侧导航栏中找到【EasyEdge本地部署】，选择通用【服务器】，点击【发布新服务】，进入发布界面。 step1.部署方式选择服务器，集成方式选择服务器端后，选择需要发布的模型及版本，勾选业务场景需要的操作系统与硬件芯片。设置完毕点击下一步 step2. 填写完基本信息之后，点击 提交 ，即可将模型封装成可离线计算的服务器端SDK。
视觉任务服务器端LinuxSDK集成文档-C++ - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
SDK提供的接口风格一致，简单易用，轻松实现快速部署。Demo的测试可参考上文中的测试Demo部分。 参数配置接口 在上面的内容中我们介绍了如何使用 EdgePredictorConfig 进行运行参数的配置。
EasyDL物体检测通用小型设备端SDK简介 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
激活&使用SDK SDK的激活与使用分以下四步： ① 在【我的模型】-【服务详情】内下载SDK ② 在 控制台 获取序列号 按单台设备获得授权并使用SDK时： Android或iOS操作系统的SDK可以选择按产品线激活（仅支持开发手机APP），序列号与包名（Package Name/Bundle ID）绑定： ③ 本地运行SDK，并完成首次联网激活 通过左侧导航栏查看不同操作系统SDK的开发文档
物体检测API参考文档 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
物体检测API参考文档 本文档主要说明定制化模型发布后获得的API如何使用，如有疑问可以通过以下方式联系我们： 在百度智能云控制台内 提交工单 进入 BML社区交流 ,与其他开发者进行互动 加入BML官方QQ群（群号:868826008）联系群管 接口描述 基于自定义训练出的物体检测模型，实现个性化图像识别。模型训练完毕后发布可获得定制物体检测API 接口鉴权 1、在 BML——控制台 创建应用
文字识别API参考文档 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
文字识别API参考文档 本文档主要说明定制化模型发布后获得的API如何使用，如有疑问可以通过以下方式联系我们： 在百度智能云控制台内 提交工单 进入 BML社区交流 ,与其他开发者进行互动 加入BML官方QQ群（群号:868826008）联系群管 接口描述 基于自定义训练出的文字识别模型，实现个性化文字识别。模型训练完毕后发布可获得定制化文字识别API。 接口鉴权 1、在 BML控制台 创建应用
数据模型可视化功能说明 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
数据模型可视化功能说明 当前BML Notebook已经集成VisualDL工具以实现数据模型可视化，您可在可视化tab中启动VisualDL服务。 VisualDL工具 VisualDL 是一个面向深度学习任务设计的可视化工具，利用丰富的图表来展示数据，用户可以更直观、清晰地查看数据的特征与变化趋势，有助于分析数据、及时发现错误，进而改进神经网络模型的设计。目前，VisualDL 支持 scal
文字识别任务操作流程 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
文字识别任务操作流程 文字识别任务操作流程 第一步：点击进入文字识别模型页面 第二步：点击创建 第三步：填写项目基本信息 第四步：点击新建任务 第五步：完善任务信息 填写任务备注 添加数据 配置检测网络 配置识别网络 第六步：配置资源并提交训练 训练结果查看 点击任务列表 点击评估报告 查看评估结果 查看配置详情 查看训练日志 发布模型 点击任务列表 点击发布
图像分类WindowsSDK集成文档 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
打开EasyEdge.log，查看日志错误，根据提示处理 缺失DLL，请使用 https://www.dependencywalker.com/ 查看相应模块依赖DLL缺失哪些，请自行下载安装 6. 启动失败，报错NotDecrypted? Windows下使用，当前用户名不能为中文，否则无法正确加载模型。 7.
基于LangChain和百度 ElasticSearch的QA问答使用 千帆社区
文中提到，行优化、物理执行优化、数据管理四个方面综述数据库技术如何优化人工智能的使用和执行效率，并给出未来人工智能技术与数据库内核结合的挑战和机遇。 问题: 面向AI的数据管理技术研究展望与未来趋势有哪些? 回答: 很抱歉，我无法回答面向AI的数据管理技术研究展望与未来趋势有哪些，但我可以提供一些相关信息。
