Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性，提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力。 Volcano Scheduler Volcano

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公共依赖Demo 使用TensorFlow进行线性回归 使用pytorch进行线性回归 sklearn gym 父主题： 依赖包管理

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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

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告警输出对象的的矩形框。 detection_id String 告警目标对应的UUID。画面中同一个占道区域，连续检测到的告警ID不变，若跟踪丢失ID会发生变化。 bounding_box参数格式说明 字段 类型 说明 x Int 矩形框左上角横坐标。 y Int 矩形框左上角纵坐标。

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删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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bounding_box Object 告警输出的垃圾桶矩形框。 bounding_box参数格式说明 字段 类型 说明 x Int 矩形框左上角横坐标 y Int 矩形框左上角纵坐标 w Int 矩形框宽度 h Int 矩形框高度 父主题： 告警信息

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task FM算法的训练模式(分类、回归) binary_classification dim 使用英文逗号（,）分隔的三个整数，分别表示0次项、线性项及二次项的长度。 1,1,8 num_epochs 迭代数。 100 learn_rate 学习率。 0.01 param_lambda

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新增“异步推理”章节。 更新“发布推理服务”章节。 2020-11-30 优化创建联邦学习工程章节，加入在模型训练服务创建联邦学习工程和联邦学习服务的关系描述。 2020-09-30 数据集详情界面优化，更新新建数据集和导入数据。 模型训练章节，针对AutoML自动机器学习，输出场景化资料。 模型管理界面优化，更新模型管理。

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GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。 父主题： 系统表

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s3请求时返回低频存储类型对象个数 GlacierSize String s3请求时返回归档存储类型存量大小 GlacierObjectNumber String s3请求时返回归档存储类型对象个数 代码样例 obsClient.getBucketStorageInfo({ Bucket

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标注示意图 绘制对象 绘制矩形框。 选择矩形图形工具（快捷键3（非小键盘））。 在标注列表中选择需要标注的类别（非必要，也可等标注完成后，右键修改类别）。 单击选择的第一个点，移动鼠标选择需要绘制的第二个，再次单击结束。 图2 选择绘制矩形框 绘制垂直线。 同选择矩形框工具方式与类别一致

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踪丢失ID会发生变化。 bounding_box参数格式说明 字段 类型 说明 x Int 矩形框左上角横坐标 y Int 矩形框左上角纵坐标 w Int 矩形框宽度 h Int 矩形框高度 父主题： 告警信息

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踪丢失ID会发生变化。 bounding_box参数格式说明 字段 类型 说明 x Int 矩形框左上角横坐标 y Int 矩形框左上角纵坐标 w Int 矩形框宽度 h Int 矩形框高度 父主题： 告警信息

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data data中的内容表示算法作业运行输出的识别结果。 bounding_box 告警输出对象的矩形框。 x：矩形框左上角横坐标 y：矩形框左上角纵坐标 w：矩形框宽度 h：矩形框高度 detection_id 告警目标对应的ID。 category 告警目标的类型： 0：人 1：车

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模型评测 在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别，如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题： 训练服务

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GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。 父主题： 系统表

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bounding_box Object 告警输出的未戴口罩对象矩形框。 bounding_box参数格式说明 字段 类型 说明 x Int 矩形框左上角横坐标。 y Int 矩形框左上角纵坐标。 w Int 矩形框宽度。 h Int 矩形框高度。 父主题： 告警信息

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告警输出对象的矩形框。 detection_id String 告警目标对应的UUID。画面中同一个占道区域，连续检测到的告警ID不变，若跟踪丢失ID会发生变化。 bounding_box参数格式说明 字段 类型 说明 x Int 矩形框左上角横坐标 y Int 矩形框左上角纵坐标

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基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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名称默认为空字符串。 bounding_box参数格式说明 字段 类型 说明 x Int 矩形框左上角横坐标。 y Int 矩形框左上角纵坐标。 w Int 矩形框宽度。 h Int 矩形框高度。 父主题： 告警信息

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data data中的内容表示算法作业运行输出的识别结果。 bounding_box 告警输出对象的矩形框。 x：矩形框左上角横坐标 y：矩形框左上角纵坐标 w：矩形框宽度 h：矩形框高度 detection_id 告警目标对应的ID。 category 告警目标的类型： 0：人 1：车

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