模型识别跟踪 定义：void StartTrack (TrackingCallBack<ModelData> callback) 描述：获取3Dtracking结果。上层实现回调处理，SDK通过回调返回识别跟踪结果，callback在程序工作期间被连续回调，更新最新结果，注意当跟踪失败时，需要重新调用识别方法。

查看更多 →

深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

查看更多 →

深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

查看更多 →

各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

查看更多 →

如下图，在接口维度汇总列表中将鼠标指针放在需要设置为URL跟踪的url上，单击，设置当前url为URL跟踪。 图1 配置URL跟踪 查看URL跟踪视图 在“接口调用”页面查看： 设置为URL跟踪的url，可以单击url前的查看URL跟踪的拓扑图。 图2 查看URL跟踪 在“URL跟踪视图”页签查看。 在左侧导航栏选择“应用监控

查看更多 →

否有效，如下图： 图6 设置预置位 设置屏蔽/跟踪区域 跟踪区域设置 勾选【显示】，选择跟踪区域，鼠标左键单击要设置的跟踪区起点，按住鼠标左键拖拉，画矩形跟踪区域。 图7 跟踪区域设置1 图8 跟踪区域设置2 屏蔽区域设置 屏蔽跟踪区域内的大屏等干扰源，支持8个屏蔽区；勾选【显示

查看更多 →

0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、语音识别、 机器翻译 编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

查看更多 →

跟踪号是什么，能跟踪到数据吗？ 跟踪号为后台跟踪任务状态使用，不能跟踪到数据。 父主题： 数据集成普通任务

查看更多 →

资源跟踪 操作场景 根据 云审计 服务所记录的操作记录，可以查看任意云服务资源在其整个生命周期内的操作记录，并检视具体操作的细节。 本章节介绍，通过云审计服务如何查看某个 弹性云服务器 的所有的操作记录。 前提条件 已开通云审计服务且追踪器状态正常。开通云审计服务请参考章节入门指引。 在新版事件列表查看审计事件

查看更多 →

项目跟踪 合作伙伴项目报备审核通过，标志着项目报备成功。伙伴可以线下开展项目的实际交付，在项目交付完成、获取到项目验收报告等材料后，在伙伴中心进行申请验收。 操作步骤 使用合作伙伴账号登录华为云。 单击页面右上角账号下拉框中的“伙伴中心”，进入伙伴中心。 在顶部导航栏中选择“交付

查看更多 →

@ Trace_Flag：指定跟踪标记序号，当前仅支持 1117, 1118, 1204, 1211, 1222, 1224, 3604。 @ Trace_Action：指定跟踪标记操作，1为打开跟踪标记，0为关闭跟踪标记，-1为查看跟踪标记。 打开跟踪标记1117，示例如下： EXEC

查看更多 →

旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

查看更多 →

准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：单张图像识别速度小于0.1秒。 内容审核-文本 内容审核 -文本有以下应用场景： 电商评论筛查 审核电商网站产品评论，智能识别有色情、灌水等违规评论，保证良好用户体验。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。

查看更多 →

登录管理控制台，进入弹性 云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

查看更多 →

培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

查看更多 →

部署跟踪服务 图1 部署跟踪服务 计算资源配置 按需配置，推荐内存8G以上，加速卡缺省1个（暂时无法精确到小数） 图2 计算资源配置 环境变量配置 新版本不需要配置DETECTION_3D_ENDPOINT，可自动从HiLens配置的环境变量中获取 表1 环境变量配置 环境变量名称

查看更多 →

跟踪看板项目进展 在项目进行中，可以通过统计报表来对项目下的工作项进展进行跟踪。 报表类型支持自定义报表、系统预置报表模板两大类，系统预置报表模板支持工作项分布、缺陷类型，您可以根据需要快速选择使用。 前提条件 已新建看板项目，并在项目中拥有报表的“新建报表”权限。 已新建看板项

查看更多 →

基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

查看更多 →

通过检索条件，快速找到需要跟踪的设备，并单击“详情”按钮，进入设备详情。 在“设备详情”页，单击“消息跟踪”页签，单击“启动消息跟踪”按钮，并设置设备的消息跟踪时间，如下图所示，消息跟踪时长表示从启动消息跟踪功能开始到结束消息跟踪的总时长，在设置的时间段内进行消息跟踪，修改跟踪配置后，会以修改后时间为准。

查看更多 →

网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

查看更多 →

迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

查看更多 →