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"projects": [ { "domain_id": "65382450e8f64ac0870cd180d14e684b", "is_domain": false, "parent_id":
nt-Type”,请求鉴权信息等。 以下公共消息头需要添加到请求中。 Content-Type:消息体的类型(格式),必选,默认取值为“application/json”。 X-Auth-Token:用户Token,可选,当使用Token方式认证时,必须填充该字段。用户Token请参考认证鉴权中的“Token认证”。
annotations,train,val文件夹,annotations文件夹下用train.json和val.json记录训练集和验证集标注,train和val文件夹下保存具体的图片。具体示例如下: ├─annotations │ train.json │
进行手动标注或重新标注,还支持对图片、视频类数据集通过AI预标注技术提升标注效率。AI预标注功能通过自动化的方式为数据集生成初步的标签,用户可以在此基础上进行人工审核和修正,从而大幅度减少人工标注的工作量和时间成本。此外,AI预标注不仅提高了标注效率,还能减少人为错误,提高标注的
日志提示“root: XXX valid number is 0”,表示训练集/验证集的有效样本量为0,例如: INFO: root: Train valid number is 0. 该日志表示数据集中的有效样本量为0,可能有如下原因: 数据未标注。 标注的数据不符合规格。 请检
新闻”、“以上是一篇xx领域的xxx文档”。 例如,“结合金融领域相关知识,生成一份调研报告大纲,报告主题是区块链洞察”、“以上是某理财app用户反馈的问题,请提供解决方案。” 人设: 增加人设可以让生成的内容更符合该领域需求。 例如,“假设你是一位银行面试官,请生成10个银行面
在Postman中新建POST请求,并填入API请求地址。 参考图4填写2个请求Header参数。 参数名为Content-Type,参数值为application/json。 参数名为X-Auth-Token,参数值为步骤3中获取的Token值。 图4 填写NLP大模型API 在Postman中选择“Body
头中X-Subject-Token的值即为Token。 Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型,参数值为“application/json”。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 data 是 List<String> 待统计To
头中X-Subject-Token的值即为Token。 Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型,参数值为“application/json”。 stream 否 Boolean 是否开启流式调用。 true:开启 false:不开启 说明: 当前Ag
在Postman中新建POST请求,并填入步骤2的API请求地址。 参考图3填写2个请求Header参数。 参数名为Content-Type,参数值为application/json。 参数名为X-Auth-Token,参数值为步骤3中获取的Token值。 图3 填写科学计算大模型API 在Postman中选择“Body
y,Day选择16。 Time选择00:00、06:00、12:00、18:00。 Geographical area选择Whole available region。 Format选择NetCDF(experimental)。 数据准备好后,单击“Submit Form”,基于
在Postman中新建POST请求,并填入调用路径(API请求地址)。 参考图8填写2个请求Header参数。 参数名为Content-Type,参数值为application/json。 参数名为X-Auth-Token,参数值为获取的Token值。 图8 填写NLP大模型API 在Postman中选择“Body
\"BETWEEN\",\"NOT-BETWEEN\",\"IN\",\"NOT-IN\",\"NULL\",\"NOT-NULL\",\"CONTAIN\",\"GREATER-THAN-OR-EQUAL-TO\"]。\n3.order的取值要限定在[\"ASC\",\"DESC\"]。\n4