Pytorch 1.7.1代码规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
Pytorch 1.7.1代码规范 Pytorch 1.7.1代码规范 基于Pytorch 1.7.1框架的MNIST图像分类，训练数据集pytorch_train_data.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。
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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[AI行业案例]-图像审核技术为网站内容质量保驾护航
使用产品 图像审核 文字识别 支持与交流 AI社区 教学视频 文档中心 SDK下载 图像审核技术为网站内容质量保驾护航 价值成果 1、通过使用百度图像审核与文字识别技术，提高中国加盟网后台审核效率20%，减少了3个人力成本，节省了大量的审核时间。 2、同时，还实现了百万张图片的检测审核，广告检测准确率高达90%，大大提升了页面质量。
接口规范 - 财务相关 Finance | 百度智能云文档
接口规范 请求响应格式标准 HTTP请求，Querystring中参数的Key，为首字母小写的驼峰方式。如 productType，serviceType等。 除RFC2616规定的标准Header外，其他Header以x-bce-*的形式定义。 财务系统的RESTful API支持仅支持JSON形式。 所有JSON中，Key均为首字母小写的驼峰方式。
PaddlePaddle 2.1.1代码规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
PaddlePaddle 2.1.1代码规范 PaddlePaddle 2.1.1代码规范 基于PaddlePaddle2.1.1框架的MNIST图像分类，训练数据集paddle_train_data.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。
[AI行业案例]-定制化图像识别技术解决海量图片分类难题
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[AI行业案例]-EasyDL图像技术助力生猪智能养殖管理
使用产品 EasyDL零门槛AI开发平台 支持与交流 AI社区 教学视频 文档中心 SDK下载 EasyDL图像技术助力生猪智能养殖管理 价值成果 农信互联使用飞桨EasyDL定制化训练和服务平台仅在一周内便训练出“电子围栏”“猪只盘点”“猪病识别”三个模型，准确率均达80%左右。通过将相应模型训练出的api端口接入remote-eye、猪病通当中，大大提高了生猪养殖管理效率。
接口规范 - 应用引擎BAE | 百度智能云文档
接口规范 注意： 所有接口如有标明异步接口的，需要用户自行做好同步工作。
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。
