百度产品与应用学习路线之服务应用百度云智学院学习笔记博客

熟悉百度在AI服务应用场景中的产品及实践

百度智能创作平台结合了百度领先的自然语言处理和知识图谱技术,可以帮助媒体行业快速生成稿件,帮助编辑收集相关素材,提供写作建议,提高编辑、采编稿件过程的效率和质量,可以帮助企业对内外部数据进行自动分析,对销售数据及行业信息。

平台拥有高实效,全覆盖,低门槛等特点,可以全面提升内容创作生产力,旨在成为更懂你的智能创作助手

主要功能: 支持天气预报,股市大盘比赛报道,智能写实写春联等自动文本生成,能够直接进行自动写稿,从而解放创作者的双手。主要是能够提供热点发现,热点分析,自动摘要,自动纠错的能力,能够帮助创作者提供素材激发灵感质量检测,提升创造者的协作效率和产出质量,降低写作成本。

辅助创作 :从创作素材、创作工具、发布助手等方面提供内容撰写服务。

创建内容审核平台创建自定义规则:

每一项都可以展开配置:

每个审核标签都有一个滑动条和两个调整审核松紧度的滑块,两个滑块将整个区域分为白色合规区、淡红色疑似区、红色违规区,红色区域越大越多的图片会落在这个区域,审核约严格,反之亦然。 自定义数据集

自定义人脸库: 点击自定义人脸库后继续点击[+自定义人脸库],输入数据集名称(用于后期选择使用哪个数据集)、人物名称(需要识别的人物名字)后点击[上传]上传包含该人物人脸的照片。

完成上传后如果需要继续添加其他人物,可以点击[保存并新增人物]继续添加其他人物。如果不需要再添加其他人物可以点击[保存并完成]完成该数据集的创建,此时您可以在自定义人脸库页面看见该条数据集的信息。

如果后期您想继续在该数据集中添加人物,可以点击[编辑]进入添加。如果您的审核业务需要两个较为相同的数据集,可以先上传相同部分的数据,通过数据集后面的[复制],复制一个副本,并在这个副本基础上进行增加图片。

请注意:每个人物最多上传100张图片,支持直接上传图片或zip包(每个压缩包最多10 张图片),每张图片均须小于4M,最长边不超过 4096像素,图中须只包含要识别人物的人脸,且必须有一张为正脸

自定义图像黑/白名单: 首先你可以在图像的黑名单中看见一条默认策略,这个便是百度官方违禁图库,我们每天都会更新两个库中的图片,帮助客户紧跟监管要求。

点击[+自定义图像黑名单]输入数据集名称后点击上传图片,上传完成后点击[保存]即可完成数据集创建。白名单的创建和此流程一致。

请注意:支持上传图片和Zip格式压缩包(每个压缩包最多10张图片),单独上传或压缩包中的图片小于4M,最长边不超过4096像素,并且同一张图片不能同时存在于黑白名单中。

智能定位服务:

室内定位:

小程序架构

小程序架构:

减小包体积

收益:减少下载时长和解压时长,方法:

优化静态资源

使用分包

分包策略可以显著减少主包的体积。选取哪些页面进入主包非常关键。建议 底部tab中的页面和关键路径上的页面放入主包中,其余页面放入分包内

使用分包可能会增加逻辑层代码的体积,因此使用分包要尽可能的保证主包 内的体积足够小

主从通信

逻辑层与视图层的通信需要端来做中转,有序列化反序列化和线程切换的消耗

下列AP|均涉及到主从通信:

请求

尽早的发出网络请求(onL aunch -> onL oad -> onReady)

体验NA化

代码复用

图文长列表

长列表中的图片注意使用懒加载来减少渲染时长

给s-for循环指令添加Key,指定key可以减少界面重渲染时的消耗

NA贴片层

贴片组件的限制: ●层级:贴片层总是高于H5层,NA组件总是覆盖H5组件 ●滚动:监听滚动后跟随,导致快速滚动时略有延迟 ●嵌套:只支持CoverView / Coverlmage组件 ●样式: CsS样式支持有限

为什么要用贴片? 很多场景下,NA体验优于H5组件 ●视频/ Live :内核格式支持更全、性能更佳、全屏沉浸式体验 ●Canvas :绘制本地资源,导出绘图至文件 ●Input/ TextArea :支持自定义键盘,支持各种扩展配置

同层渲染

●定义: 将具有NA扩展能力的组件与前端组件在相同的组件层渲染H5页面

●目的 保留NA组件优势的前提下,解决布局层级等贴片组件带来的问题

应用:

功能:

产品文档:

智能音箱

功能组成:

从程序运行看操作系统:

DuerOS:对话式AI操作系统

DuerOS Bot Platform

DuerOS零成本开发流程

创建技能:

交互模型:

交互模型的建立实际上是一种面向接口的设计方式,明确的交互的意图就是在定程度上确定了技能服务的功能。

编码部署:

调试验证:

上线商用:

面向DuerOS的协议开发:HTTP Request

技能类型

AR内容开发的三个建议:

DuMix AR开放能力:

AR应用的技术构成:

需求的层次拆解:

架构设计:

典型布局:

技术选型:

DuMix AR平台:

平台构成:

平台概况:

方案示意:

业务抽象:

整体框架:

业务流:

存储部署:

在人工智能的浪潮中,人脸识别技术如同一颗璀璨的明珠,吸引着无数科技爱好者的目光。

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THE END
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