百度AI产品与应用学习路线之AI服务应用(百度云智学院学习笔记)
熟悉百度在AI服务应用场景中的产品及实践智能创作智能创作平台介绍智能创作之自动创作操作指导智能创作之辅助创作操作指导百度大脑内容审核平台使用教程智能定位百度地图智能定位服务应用智能小程序小程序性能优化同层渲染的应用DuerOSDuerOS开放平台简介人机交互系统:DuerOS应用对话式人工智能ARAR互动开发实践AR应用落地的最...
熟悉百度在AI服务应用场景中的产品及实践
智能创作
智能创作平台介绍
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。
智能创作之自动创作操作指导
自动创作 :可通过编辑模板,将数据与文本进行融合,实现批量高效地生成短讯或报告类。文章可使用平台预置模版、自定义模版,实现API调用服务。
官方文档:
https://ai.baidu.com/ai-doc/NLP/ik3hbjj0v#%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%88%9B%E4%BD%9C
智能创作之辅助创作操作指导
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。
官方文档:
https://ai.baidu.com/ai-doc/NLP/ik3hbjj0v#%E8%BE%85%E5%8A%A9%E5%88%9B%E4%BD%9C
百度大脑内容审核平台使用教程
内容审核平台链接:
https://ai.baidu.com/solution/censoring
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。
更多功能请查看官方文档:
https://ai.baidu.com/ai-doc/ANTIPORN/Jk3h6x8t2
智能定位
百度地图智能定位服务应用
智能定位服务:
室内定位:
智能小程序
小程序架构:
- 小程序的架构分为逻辑层与视图层
- 开发者所写的JavaScript代码均运行在逻辑层
- 视图层加载了开发者编写的swan模板文件,使用VVM框架来控制视图的渲染
- 逻辑层与视图层的通信需要NA完成。
小程序性能优化
收益:减少下载时长和解压时长,方法:
- 优化包内的静态资源。
- 分包与独立分包
- 最好保证文件个数在200个以内
- 小程序包内的图片进行优化
Webp格式
Png格式的压缩
Jpeg格式的压缩
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
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:
- setData
- onPageScroll
- intersect i onObserver
- se lec torQuery
尽早的发出网络请求(onL aunch -> onL oad -> onReady)
使用prefetch功能,节省建立网络链接时间
一传统web项目中,第一个请求是请求HTML文件
一小程序项目中,第一个请求就是业务数据的请求
-
缓存数据,短时间内打开,仍然显示的是上一次的数据, 用户主动操作触发更新
举例: 百度App的信息流,短时间内打开的话不会主动刷新,需要用户下拉才会更新数据 -
缓存地理位置信息,短时间内用户的位置不会发生巨大的变化
举例: 购买电影票的应用,不会将请求定位作为启动的关键路径,会在启动之后询问是否更改地址 -
通过loading动画或者是渐进式加载来优化用户体验
举例:目前贴吧的帖子详情页,知道的问答页都上线了骨架屏
- 使用自定义组件,会很好的解决代码复用的问题,但是也会带来一些性能上的损耗
- 代码与样式表需要单独加载的
- 需要在逻辑层和视图层分别创建自定义组件的实例
- 页面中自定义组件数量过多时,每一个自定义组件调用一次setData容易引发高频的setData操作
- 如果追求极致的性能,可以考虑不使用自定义组件,使用模板提供的Import
或者inc lude方法来复用代码
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
同层渲染的应用
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
●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:
- H5组件嵌套
层级控制与HTML完全相同 - 同层组件嵌套
支持嵌套于swiper/scrollview等可滚动中 - 向下兼容CoverView嵌套
同层渲染组件逐步上线后,推荐使用新的方式进行开发:内嵌H5元素
但为了兼容线上的小程序,依然支持CoverView、Coverlmage和Button组件的嵌套
DuerOS
DuerOS开放平台简介
功能:
产品文档:
https://dueros.baidu.com/didp/doc/index
人机交互系统:DuerOS应用对话式人工智能
功能组成:
从程序运行看操作系统:
创建技能:
- 进入技能控制台,选择“从头开始”创建自定义技能。
- 技能名称是2~ 50个字符,调用名称是2~ 15个字符。
- 调用名称是技能服务的入口,打开+调用名称。
- 不建议使用生僻词汇、中英文混合及数字与汉字混合
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。
- 用户询问的核心在这里称为意图。
- 建立交互模型就是创建多种用户意图的过程。
- 明确技能服务可以满足用户的哪些内容即意图。
- 意图的标识就相当于具体事件的编号。
编码部署:
- DuerOS提高了高效安全的百度云服务免费使用
- 在线编辑器提供对Python和Node的语言支持
- 对交互模型中的意图进行匹配和处理
- 在线编辑器中的代码将自动部署在CFC
- FaaS无服务架构的具体应用
调试验证:
- 保证技能开发账号和设备登录账号-致
- 开启“技能调试模式”功能
- 对设备说“开启技能调试模式”
- 同一时间仅支持一个技能测试。
上线商用:
- 技能服务的更详细信息,例如技能的图标,简介,版本号等
- 展示的视频,展示图片等。这些内容都将用于技能服务的应用推广,而且可能在百度系产品矩阵中全线推广。
- 审核通过后,所有的小度音箱用户就可以使用你的技能了。
AR
AR互动开发实践
AR内容开发的三个建议:
- 创意需符合场景需求
- 了解AR能力有助于将复杂场景拆解
- 考虑虚实融合,增加用户体验时的沉浸感
DuMix AR开放能力:
AR应用落地的最佳实践
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:
VR
开启营销新世界 百度VR营销平台
平台概况:
方案示意:
业务抽象:
整体框架:
业务流:
存储部署:
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