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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激光雷达点云数据上传 您可以参照测量空间目录规范，在“存储管理”中创建对应目录，然后将本地文件上传到OBS桶中，数据上传方式可参考数据上传章节来进行操作。 注意：存储管理中会放置初始建站的数据，激光雷达批次采集的数据，作业的处理结果。 图1 上传数据 父主题： 雷达数据采集与上传

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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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<difficult>1</difficult> <name>Car</name> <serial_number>16</serial_number> <shape_type>bndbox</shape_type> </object>

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Programming Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通过实时访问和调用API获取推理结果，帮助用户自动采集关键数据，打造智能化业务系统，提升业务效率。 媒资图像标签 基于深度学习技术，准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能

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步骤2：准备应用运行环境 更多 技术专题 技术、观点、课程专题呈现 Cloud Native Lives Kubernetes系列课程，带你走进云原生技术的核心 GO语言深入之道 介绍几个Go语言及相关开源框架的插件机制 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服

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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

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学习技术，同时ModelArts是一站式的 AI开发平台 ，从数据标注、算法开发、模型训练及部署，管理全周期的AI流程。直白点解释，ModelArts包含并支持DLS中的功能特性。当前，DLS服务已从华为云下线，深度学习技术相关的功能可以直接在ModelArts中使用，如果您是DLS

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和使用本服务。 商用 如何调用API 2019年4月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 新增目标检测API接口 检测图片中的目标物体，返回图片中各个目标的具体坐标点，仅支持家具行业。 公测 / 2018年9月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 新增实例交叉查询API接口

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雷达二点云数据挂载路径 BATCH_LIDAR2_MNT /obs/{BUCKET_NAME}/{MEASURE_SPACE_NAME}/{COLLECT_BATCH_ID}/lidardata/2 .pcap 雷达点云数据 .csv 补偿表(用于矫正激光雷达测量的点云) 雷达一点云地图挂载路径

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堆体测量 堆体测量服务通过激光雷达采集环境空间数据，完成空间点云信息智能计算，主要应用于大型干散货物堆体体积测量场景，如矿石仓、煤仓、水泥仓、粮食仓、土石方堆体等。 图1 堆体测量服务流程图 激光雷达硬件可采用行业常见雷达型号。 父主题： 服务功能介绍

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pcap 雷达点云数据 .csv 补偿表(用于矫正激光雷达测量的点云) 雷达一点云地图存储路径 INIT_PCD1_OBS obs://{BUCKET_NAME}/{MEASURE_SPACE_NAME}/init/pointcloud/1 .pcd 点云地图 雷达二点云地图存储路径

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Recognition）提供多维度的视频分析算法，支持对视频中的多目标检测、识别、分析等能力，在多种场景下准确高效地输出视频结构化信息，为用户构建强大、全面、便捷的视频内容分析能力。 高性价比 除云上视频文件和视频流外，还支持边缘节点的视频流接入与处理，大幅降低业务接入成本。 稳定可靠 支

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"serial_number": 0, "shape_type": "cube_3d", "label_meta_name": "大型车", "label_meta_id": 493 } ] } 示例推理文件 3D目标检测-Octopus推理

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创建迁移数据Jupyterlab算法工程，详细操作请参见创建特征工程。 请按照本节的操作顺序在算法工程中完成数据迁移，若其中穿插了其他数据操作，需要保证有前后衔接关系的两个代码框的dataflow名字一致。 绑定源数据 进入迁移数据JupyterLab环境编辑界面，运行“Import sdk”代码框。

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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雷达数据采集与上传 堆体服务对雷达点云数据规格约束、云台采集和环境要求 激光雷达点云数据上传 父主题： 堆体测量

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200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、华为昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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Lidar激光雷达标定文件模板 标定文件名：“lidar_right_999.yaml” 文件内容示例： Pandar40: rotation_vel2veh_matrix: rows: 3 cols: 3 data: [0.999365,0.0349167

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这一历史机遇，加速构建人工智能人才生态，华为云推出了华为人工智能工程师培训专业服务，旨在培养掌握与人工智能相关的基础知识，并能够基于开源TensorFlow框架或华为云一站式人工智能开发平台ModelArts进行编程、开发、设计华为云企业智能解决方案的工程师。 培训对象 希望成为人工智能工程师的人员

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