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召集有识之士共创智能应用平台
解决问题的步骤: 1,要解决的问题的类型。 2,问题涉及到的数据。 3,提交训练数据集。 4,模型训练准确率。 5,输入测试数据。 6,获得结果...
Apache Doris 在京东广告平台的应用
6月29日,Doris有幸得到中国信通院云大所、大数据技术标准推进委员会的支持,在中国信通院举行了0.11.0新版本预览线下沙龙。各位嘉宾...
百度知识图谱获中国电子学会科技进步一等奖
4月21日,以“大数据+”为主题的第十三届中国电子信息技术年会在苏州召开,百度知识图谱荣获2017中国电子学会科技进步一等奖。 百度副总裁...
数字孪生——智慧矿山的发展机遇
系统建设、优化和关键技术为核心,基于矿山信息物理空间的数字孪生和深度学习方法构建全域感知、边缘计算、数据驱动和辅助决策的智慧矿山平台基于数据...
【强化学习算法】原理介绍
转移概率,决策过程和奖励值分布的随机性;第二条轴fixed dataset -interactive data,表示学习数据的来源方式;第三...
UNIT实例演示结构化知识问答技能的使用
UNIT最近出了一个新功能,结构化知识问答技能,是基于语义理解和知识匹配的通用问答技术,只需提供结构化的表格数据,便能快速地搭建支持复杂...
【2021新春福袋]用EasyDL做物料外观检测
标注训练数据,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 可视化操作无需机器学习专业知识,模型创建-数据上传-模型...
基于深度学习的果蔬识别与定位软件
WEB端与APP端的两套可视化界面,均可以通过摄像头以及上传图片进行对果蔬的数量识别以及定位,WEB端还加以实现了实时识别和对数据的统计分析...
AIOPS-道阻且长,行则将至
for IT Operations,智能运维,将人工智能应用于运维领域,基于已有的运维数据(日志、监控信息、应用信息等),通过机器学习的方式来进一步解决...
2017年百度世界大会分论坛【AI技术与平台】
,AI技术平台体系(AIG)总负责人。   我们正处于第4次工业革命,这次的核心驱动力就是人工智能。在第十九大会议中提出,要推动互联网、大数据...
"云智一体"系列白皮书智能视频篇来了!
,如何通过对设计、生产、运维与分析决策等全场景进行视觉感知,将海量视频图片数据接入边云平台;如何将视频内容结构化,对语音语义进行自动化理解,实现...
抗击新冠肺炎,众志成城,我们在行动
,并带领大家完成学习; 实战演练:每天发布习题练习,带领开发者进行演练,快速上手; 直播答疑:百度大脑高级产品经理耿老师,也将进行直播答疑...
飞桨领航团AI达人创造营听课学习笔记1
开发者大会颁奖及宣传展示 0.2 课程表 0.3 课程形式 B站:直播(19:00开始,百度大脑B站直播间)+录播( 百度飞桨官方...
Apache Doris 0.10.0开发者沙龙
技术的分布式 SQL 数据库,由百度在2017年开源,2018年进入Apache 孵化器。此次是Doris开源后发布的第二个版本。 Doris...
fluid1.5 采用paddlecloud 集群训练后 将模型数据文件下载到本地 用线上c++加载报错
terminate called after throwing an instance of 'paddle::platform::EnforceNotMet' what(): Cannot get attribute height_sections by type std::vector, its type is std::vector at [baidu...
项目没人看,自己推广一波。金融风控数据竞赛收集复现,花式特征工程
有人看才有继续写的动力啊!球球大哥们走过路过fork一波   https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2267799   https://aistudio.baidu.com/aistudio/pro...
求助大佬们,报错问题:PPYOLO实战:标注制作数据集-识别作业进行批改
开始训练时报错! python work/PaddleDetection/tools/train.py -c work/ppyolo.yml --eval   报错: 2021-10-18 16:01:16,864-INFO: If regularizer of a Parameter has been s...
小白请教图像分割相关应用模型训练
怎样的算法和设置。 我的数据条件:数据集大小:~1000张照片左右数据集现状:只有照片,并没有手动划分颗粒范围的“正确答案”,手动划分...
百度飞桨Python小白逆袭大神学习心得
,从python的基础知识,数组,列表到爬虫数据收集,制作数据集,深度学习模型迁移训练,模型的预测,最后到综合性的练习,感觉内容比较的充实,完整,整体...
继续努力(小白逆袭大神打卡营)
。 这期课程中我感受最深的是有关网站信息爬取和数据集制作的部分。过去我使用的数据集都是现成的,但是现成的数据集在数量、质量上可能都不是非常的理想...
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