本次选用的案例来自智慧农业,实现对不同质量桃子的自动分类,从而减轻人工挑拣的负担。 目标: 掌握如何基于paddlepaddle深度学习框架完成一个图像分类任务; 掌握如何完成模型的训练、评估、预测和部署等深度学习工作过程; 百度AI Studio平台 本次实验将采用AI Studio实训平台中的免费GPU资源,在平台注册账号后,点击创建项目-...
在同类任务上,更换主体词后仍有不错效果。 典型案例: 一副绘制二次元猫猫头像的提示词,在更换主体词为狗狗时,仍然可以生成高质量头像。 3.生成稳定 相同提示词情况下,多次生成的内容足够稳定。 典型案例: 有些提示词生成10次才可能有1次满足我们使用需求,而有些则会是更多次数,不够稳定的提示词会影响工作效率。
阳光明媚的天气带给我无限的好心情，仿佛整个世界都充满了生机和活力。用于文案生成的优质Prompt案例1：我希望你充当讲故事的人，你要想出一个童话故事。优质Prompt案例2：我希望你充当讲故事的人，你要想出一个中华文化的童话故事，要求内容积极向上，与猫猫有关。优质Prompt案例3：我希望你充当讲故事的...
让Prompt从能做好“单个案例”到能做好“具体场景” 步骤一 最小单元测试 确认大模型可以完成该类任务 步骤二 选择适合的交互方式 选择直接交互还是预设任务 步骤三 归纳输入情况 确定Prompt模版 步骤四 验证Prompt模版通用性 验证是否能做好“具体场景” 步骤五 让Prompt更加可靠 保证准确性、安全性、稳定性 在这里...
本项目以齿轮箱声音信号为基础,以paddlepaddle为工具,挖掘异常声音和故障工况之间的潜在规律,构建具有高精度和高泛化能力的异常检测模型,旨在解决实际生产中缺乏大量可用的异常样本问题。 - 飞桨AI Studio
开始构建优质Prompt的步骤包括了解大模型生成原理、写出基础Prompt、遵循Prompt万用公式，并通过案例学习优质Prompt的构造。这些案例展示了如何在不同场景下使用Prompt，以及如何优化Prompt以提高生成内容的质量。了解大模型生成原理后，你可以开始构建自己的优质Prompt，无论是为了提高工作效率、提升内容质量还是满足...
钢筋计数 https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2404188 视觉辅助抓取定位 https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2598417 PCB瑕疵检测 https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2367089 泛互联网人像分割 https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2487267 ...
新手引导 带你四步玩转AI Studio, 更享专属算力礼包 AI 学习地图 系统学习路径, 从小白成长为大牛 飞桨产业实践范例库 典型产业应用案例投射,直达产业落地的"自动导航" 直播日历 免费AI直播课,精彩内容早知道 精品内容 从入门到工业实践, 快速提升深度学习技术能力 入门类 黑得五彩斑斓:基于PaddleHub实现系列漫画...
百度飞浆AI Studio 学习之路 - Notebook快捷键及使用技巧 命令模式快捷键 编辑模式快捷键 %lsmagic # 显示全部可用的Magic命令 %%timeit # 统计运行时长 %run # 运行python代码 %env # 设置环境变量 %%writefile and %pycat: 导出cell内容/显示外部脚本的内容 更多magic命令详见官方文档...
本次选用的案例来自智慧交通中的交通灯检测,由于自动驾驶场景中对实时性有更高要求,本次采用YOLO系列神经网络进行模型训练和部署。 目标: 基于paddlepaddle深度学习框架完成一个目标检测任务; 完成模型的训练、评估、预测和部署等深度学习任务全过程。 百度AI Studio平台 本次实验将采用AI Studio实训平台中的免费GPU资源...