作业输入输出规范 用户完成自定义Rosbag转opendata算子创建，运行作业容器时Octopus平台向其中注入以下环境变量： rosbag_path: 作为数据源的rosbag存放路径，例如/tmp/data/20220620.bag yaml_path: 启动数据收集任务的

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查询AI应用详情 功能介绍 查询AI应用详情，根据AI应用ID查询AI应用的详细信息。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{projec

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# 转换图片的颜色格式，YUV转BGR需要通过opencv完成 image_bgr = cv2.cvtColor(image_yuv, cv2.COLOR_YUV2BGR_NV21) # 转换图片的颜色格式，BGR/RGB转YUV可通过hilens.cvt_color接口

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转商用接口 功能介绍 数据服务通知转商用接口。 URI URI格式 POST /softcomai/datalake/dataplan/v1.0/order/updateMAConf 参数说明 无。 请求 请求样例 POST /softcomai/datalake/dataplan/v1

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案例：NOT IN转NOT EXISTS NOT IN语句需要使用nestloop anti join来实现，而NOT EXISTS则可以通过hash anti join来实现。在join列不存在null值的情况下，not exists和not in等价。因此在确保没有null值时，可以通过将not

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TensorFlow图像分类模板 简介 搭载TensorFlow1.8引擎，运行环境为“python2.7”，适合导入以“SavedModel”格式保存的TensorFlow图像分类模型。该模板使用平台预置的图像处理模式，模式详情参见预置图像处理模式，推理时向模型输入一张“key

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日志提示“Please upgrade numpy to >= xxx to use this pandas version” 问题现象 在安装其他包的时候，有依赖冲突，对numpy库有其他要求，但是发现numpy卸载不了。出现如下类似错误： your numpy version is 1.14

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TensorFlow-py27通用模板 简介 搭载TensorFlow1.8 AI引擎，运行环境为“python2.7”，内置输入输出模式为未定义模式，请根据模型功能或业务场景重新选择合适的输入输出模式。使用该模板导入模型时请选择到包含模型文件的model目录。 模板输入 存储在

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TensorFlow-py36通用模板 简介 搭载TensorFlow1.8 AI引擎，运行环境为“python3.6”，内置输入输出模式为未定义模式，请根据模型功能或业务场景重新选择合适的输入输出模式。使用该模板导入模型时请选择到包含模型文件的model目录。 模板输入 存储在

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告警转事件 功能介绍 告警转事件 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/soc/alerts/batch-order 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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conda search numpy #查找名为numpy的package的所有信息 conda search numpy=1.12.0 --info #查看版本为1.12.0的numpy的信息 conda install numpy pandas #安装numpy和pandas两个

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import moxing.tensorflow as mox print(help(mox.NetworkKeys)) 打印出来的示例如下所示： Help on class NetworkKeys in module moxing.tensorflow.nets.nets_factory:

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10212", "error_msg" : "Operation failed." } 状态码 状态码 描述 200 重试转封装任务成功。 403 重试转封装任务失败。 错误码 请参见错误码。 父主题： 转封装接口

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取消转封装任务 说明 取消任务需要用户提供所要取消任务的taskId。 待取消的taskId只能是正在任务队列中排队的任务。已开始或已完成的转封装任务不能删除。 核心代码 1 2 3 4 5 // 设置需要取消的任务ID CancelRemuxTaskRequest req = new

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bin/pip install --no-cache-dir numpy 构建新镜像。在Dockerfile文件所在的目录执行如下命令构建容器镜像training:v1。 docker build . -t training:v1 将构建好的新镜像上传至SWR（参考如何登录并上传镜像到SWR）。

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创建转封装任务 您可以通过创建MpcClient实例并设置相关参数新建转封装任务，转封装任务用于视频转封装处理。 前提条件 已购买 对象存储服务 ，并参考上传媒体文件在媒体处理服务同区域（如华北-北京四）上传媒体处理的源视频。 已参考获取云资源授权，完成媒体处理服务授权。 核心代码 创建转封装任务。

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由main.tf、variables.tf和outputs.tf组成。 main.tf：是主要描述文件，用来表示需要创建的环境资源或者组件资源。例如创建一个VPC和Subnet的资源。 图2 创建VPC和Subnet的资源 variables.tf：表示main.tf中的变量定义

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个E CS 、一个RDS和一个EIP。 每个模板的组成包括：.extension、main.tf、outputs.tf、providers.tf、variables.tf和versions.tf，下面分别介绍各个文件的作用，详细的使用方法可参考每个场景化示例模板目录下的README.md。

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查询转封装任务 说明 查询转封装任务，支持根据任务ID查询、任务状态、时间段、分页查询和复合查询。 在查询到的结果集中，如果不提供页码数page和显示条数size并且数据大于10条时，会默认显示10条数据并进行分页处理。 根据任务ID查询 1 2 3 4 5 6 //查询转封装任务

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状态码： 400 查询转封装任务失败。 { "error_code" : "MPC.10202", "error_msg" : "Invalid request parameter." } 状态码 状态码 描述 200 查询转封装任务成功。 400 查询转封装任务失败。 错误码

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docker tag tf-1.13.2:latest swr.xxx.com/deep-learning/tf-1.13.2:latest 使用docker push命令上传镜像。 sudo docker push swr.xxx.com/deep-learning/tf-1.13.2:latest

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