Easydl 培训

原创 已于 2022-06-05 18:22:01 修改 · 125 阅读 · 0 ·
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#p2p #linq #gnu

于 2022-06-05 17:23:52 首次发布
本文将指导你通过实践步骤，包括导入图片、创建数据集、标签分类、模型训练和部署，详解如何进行图像分割并完成视觉任务。

标签组的创建

进行图像标注 

拍摄图像分割所用照片+创建数据集

导入拍摄的图片

进行标签分类

完成标签

 进行模型训练

 

模型训练成功

 完成部署

制造企业AI创新生态怎么建？AI应用架构师给出3套针对性方案（含案例）
AI天才研究院
08-01 897
当车间里的机床还在“带病运行”、质检线上的工人还在肉眼找缺陷、供应链的库存还在“凭经验猜测”时，AI早已不是制造企业的“可选项”，而是“生存项”。但现实中，90%的制造企业都卡在了AI落地的“最后一公里”：数据像散落在车间的螺丝钉、AI模型和业务场景“鸡同鸭讲”、上下游伙伴无法协同……这篇文章将带你跳出“买算法、建模型”的误区，用**“生态思维”重新理解AI在制造中的价值——AI创新生态不是“单点技术堆叠”，而是“数据-技术-业务-生态”的闭环系统**。
只需三步，百度EasyDL专业版帮你解决文本数据标注难题
qq_40247584的博客
06-10 3367
欢迎关注“百度NLP”官方微信公众号，及时获取更多自然语言处理技术干货！ 阅读原文：https://mp.weixin.qq.com/s/uH2I8GzL8TNOAa5TOTkN9w 随着技术的进步，人工智能技术作为”新基建”提速的重要一环，应用场景已经日趋广泛，比如在传媒领域的智能机器人写作、各类APP的个性化内容推荐以及准确度接近人类的实时翻译工具等。 各行业越来越多的应用案例证明，利用AI技术来提高企业的业务效率，是智能经济时代企业降本增效、提升核心竞争力的必备“秘籍”。 EasyDL是基于飞桨深度学
飞桨EasyDL月刊：4月功能全新升级，模型训练步骤缩短63%
PaddlePaddle
05-12 798
亲爱的开发者：近来以生成式 AI、多模态预训练大模型为代表的技术变革正席卷全球，与此相关的智能化工具和平台陆续发布。飞桨 EasyDL 和 BML 位于文心全景图的工具与平台层，提供大模型开发套件及多种建模方式，全面支持基于大模型能力的开发、训练和应用。
效果提升18%！百度EasyDL自研数据增强服务加持AI模型开发
百度大脑
08-13 792
点击左上方蓝字关注我们在AI模型开发的过程中，许多开发者被不够充足的训练数据挡住了提升模型效果的脚步，一个拥有出色效果的深度学习模型，支撑它的通常是一个庞大的标注数据集。因此，提升模型的...
物种识别、超市安防、电网运维……EasyDL近期精彩实例大盘点
bai13102113242的博客
03-27 301
近来天气逐渐转凉，但百度 AI 用技术赋能各行各业的热情依然火热！今天就来给大家盘点一下百度 EasyDL 定制化图像训练平台又有哪些新的合作案例、帮助解决了哪些行业痛点吧。 百度 EasyDL 定制化图像训练平台利用百度领先的深度学习技术，结合 PaddlePaddle 深度学习框架构建而成，零算法基础也可在线可视化操作训练，获得业务定制模型。目前已经支持图像分类、物体检测...
“百度大脑EasyDL经典版”拍了拍你，真实的产业应用get了吗？
百度大脑
07-01 1109
在现有业务或方案的基础上，企业如何通过引入AI能力真正做到在降低成本的同时提升效率？质检流水线中，检测人员注意力与体力不支导致的低效、价格高昂的智能检测设备、千变万化的瑕疵形态都迫使企业投入更多成本；电网户外巡检中，越来越密集的电网分布、安全指标提升带来的巡检压力、野外巡检面临的艰苦环境，仅依靠人力进行电网运维已变得不切实际；当前炙手可热的互联网公司虽然有创新的内容输出与盈利模式，但在内容安全方面同样面临着巨大的压力，复杂严格的内容审核标准、文字视频图片的内容形式多样化、高并发但低时延的要求，这一系列问题显
AI快车道-EasyDL产业应用系列：安全生产主题直播知识点实录
Paper weekly
05-25 2067
EasyDL 产业应用系列·安全生产及数据处理公开课，课后知识点笔记已修炼完毕，没参加直播课程的小伙伴，可通过实录完整解析 AI 巡检业务场景和定制 AI 解决方案，小时级成功变身 AI...
百度大脑“EasyDL经典版”拍了拍你，真实的产业应用get了吗？
百度大脑
07-04 1074
在现有业务或方案的基础上，企业如何通过引入AI能力真正做到在降低成本的同时提升效率？质检流水线中，检测人员注意力与体力不支导致的低效、价格高昂的智能检测设备、千变万化的瑕疵形态都迫使企业...
“EasyDL经典版”拍了拍你，真实的产业应用get了吗？
百度智能云
07-01 445
在现有业务或方案的基础上，企业如何通过引入AI能力真正做到在降低成本的同时提升效率？很多传统行业，面临着识别要求不断提升、人力成本加大、效率急需提升等问题，而当前炙手可热的互联网公司虽然...
业界首发 ︳百度 EasyDL OCR 自训练平台来了！
百度智能云
11-05 1574
OCR（文字识别）技术是最早应用于企业降本增效的 AI 方向之一，如今已逐渐下沉为企业智能化升级的一项重要基础设施能力。10月29日，百度智能云线上线下同期举办了TechDayOCR...
百度easydl图像检测和识别模型软件/一键打出报告
08-05
百度easydl图像检测和识别模型软件是一款由百度公司开发的机器学习工具，它允许用户通过简单的操作创建图像识别模型。该软件的主要功能是通过人工智能技术进行图像的检测与分类，能够识别和分析图片中的对象、场景和...
EASYDL的定制化AI训练及服务平台使用指南.pdf
11-26
EasyDL的应用场景非常广泛，涵盖了图像内容识别、视频图像监控、工业生产质检、医疗镜检识别、培训或科普等多个方面。它可以帮助企业通过自动化的方式提高工作效率，降低人工成本，例如： - 图像内容识别中的海量...
2020美赛数学建模 校级培训——Week_1
Mr.鹏
02-29 1186
引言： 博主在今年寒假参加了学校组织的美国大学生数学建模竞赛培训， 在此，用博客来记录这段培训时光。 >本篇博客将记录第一轮培训（1.4——1.8 ）的相关培训内容.
P2PK：比特币的「原始密码锁」与比特鹰的技术考古
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12-16 328
P2PK是比特币早期直接支付公钥的脚本，因公钥暴露风险被P2PKH取代。比特鹰解析其技术原理、隐私缺陷与历史遗产，揭示中本聪时代的极简主义密码哲学。
Amazon Redshift 与 MSK (Kafka) 实时数据集成指南
探索云原生与智能化驱动下的安全运维新范式。关注DevSecOps、可观测性、AIOps等前沿领域，与您共赴技术前沿。
12-12 416
本文介绍如何使用 Amazon Redshift 的流式摄取功能，从 Amazon MSK (Managed Streaming for Apache Kafka) 实时读取数据并创建物化视图。通过 Redshift 的流式摄取功能，可以轻松实现从 MSK 到数据仓库的实时数据管道。配置 IAM 权限：创建具有适当 MSK 访问权限的 IAM 角色创建外部 Schema：连接到 MSK 集群创建物化视图：定义数据转换和过滤逻辑刷新和查询：定期刷新视图并查询最新数据实时数据分析和报表。
Kafka副本管理核心机制全解析
m0_37607945的博客
12-15 703
它实现了 Kafka Broker 如何动态响应 Controller 指令，完成分区 Leader/Follower 角色切换，并维护副本同步、读写分离、限流、ISR 等核心机制。你可以把它看作 Kafka副本生命周期管理的中枢神经。“为什么 makeFollower 要先 truncate 日志？“ReplicaSelector 是怎么工作的？“HW 和 LEO 的关系是什么？欢迎继续提问！我可以深入某一部分详细解释。
分布式消息队列kafka【三】—— 生产者进阶提升
qq_46601365的博客
12-15 818
本文介绍了Kafka生产者的进阶知识，包括消息发送源码分析、配置参数详解和最佳实践。主要内容有： ProducerRecord结构解析：详细说明topic、partition、headers、key、value等字段含义 关键配置项说明：bootstrap.servers、序列化器、client.id等参数配置要点 线程安全性：KafkaProducer是线程安全的，而KafkaConsumer不是 发送消息方法：send()方法及其重载形式的使用 重试机制：通过retries参数配置，区分可重试异常和不可
flink的一阶段提交的流程
最新发布
2301_80954266的博客
12-17 361
Flink 的一阶段提交流程主要针对 Sink 端事务，简化了两阶段提交协议，直接在执行检查点时提交数据。它适用于外部系统支持原子写入的场景，能提升性能，但要求严格依赖 Sink 的幂等性。在实际应用中，建议根据具体需求（如数据一致性要求）选择使用一阶段或两阶段提交。如果您有更多细节（如特定 Sink 系统），我可以进一步优化解释！
分布式消息队列kafka【四】—— 消费者进阶提升
qq_46601365的博客
12-15 658
本文介绍了Kafka消费者与消费者组的概念及其应用。Kafka消费者组采用一对多关系，一个消费者组可包含多个消费者，每个分区只能被组内一个消费者消费。文章阐述了Kafka如何同时支持点对点（P2P）和发布/订阅（Pub/Sub）两种消息投递模式：当消费者同属一组时为P2P模式（消息均衡分配）；当消费者分属不同组时为Pub/Sub模式（消息广播）。通过Java代码示例展示了生产者发送消息和两种消费模式的实现，其中P2P模式消费者通过订阅主题实现消息独占消费。文中还通过图示说明了消费者动态增减时分区重新分配的过
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