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Uint64 快速标识个体动作检测输出告警的消息类型： 翻爬动作检测算法其值固定为851968，对应16进制为0x 0000 0000 000D 0000。 摔倒动作检测算法其值固定为851969，对应16进制为0x 0000 0000 000D 0001。 挥手动作检测算法其值固定为851970，对应16进制为0x

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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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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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String 动作代码顺序列表，英文逗号（,）分隔。建议单动作，目前支持的动作有： 1：左摇头 2：右摇头 3：点头 4：嘴部动作 说明： 仅当actions的传参顺序和视频中的动作顺序一致时返回true。例如，视频中人物动作顺序为点头、嘴部动作，传参顺序需为3,4。 左右摇头动作建议角

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云上个体动作检测 创建云上个体动作检测作业 查询作业列表 查询单个作业 删除作业 父主题： 云上服务API

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边缘个体动作检测 创建边缘个体动作检测作业 查询作业列表 查询单个作业 删除作业 父主题： 边缘服务API

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对应控制台的界面参数“翻越检测开关”。对输入视频流是否检测翻越动作，取值范围： "0"：表示不检测。 "1"：表示检测。 默认值为1。 最小值：0 最大值：1 缺省值：1 fall_detection_sw 否 Integer 对应控制台的界面参数“摔倒检测开关”。对输入视频流是否检测摔倒动作，取值范围：

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对应控制台的界面参数“翻越检测开关”。 对输入视频流是否检测翻越动作，取值范围： "0"：表示不检测。 "1"：表示检测。 默认值为1。 fall_detection_sw 否 Int 对应控制台的界面参数“摔倒检测开关”。 对输入视频流是否检测摔倒动作，取值范围： "0"：表示不检测。 "1"：表示检测。

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对应控制台的界面参数“翻越检测开关”。 对输入视频流是否检测翻越动作，取值范围： "0"：表示不检测； "1"：表示检测。 默认值为1。 fall_detection_sw 否 Int 对应控制台的界面参数“摔倒检测开关”。 对输入视频流是否检测摔倒动作，取值范围： "0"：表示不检测； "1"：表示检测。

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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

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对应控制台的界面参数“翻越检测开关”。对输入视频流是否检测翻越动作，取值范围： "0"：表示不检测。 "1"：表示检测。 默认值为1。 最小值：0 最大值：1 缺省值：1 fall_detection_sw 否 Integer 对应控制台的界面参数“摔倒检测开关”。对输入视频流是否检测摔倒动作，取值范围：

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原子动作 原子动作定义了一个具体的操作内容，是作业的最小单位。 执行API 等待API结果 执行内容 父主题： 作业管理

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建自动学习物体检测项目后数据标注节点会报错。 图2 数据标注节点报错 步骤3：创建自动学习物体检测项目 确保数据集创建完成且可正常使用后，在ModelArts控制台，左侧导航栏选择“自动学习”默认进入新版自动学习页面，选择物体检测项目，单击“创建项目”。 进入“创建物体检测”页面后，填写相关参数。

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of ActionInfo objects 剧本动作列表信息 数组长度：0 - 100 表6 ActionInfo 参数 参数类型 描述 id String 剧本流程动作ID 最小长度：32 最大长度：64 name String 流程动作名称 最小长度：0 最大长度：1024 description

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剧本动作管理 查询剧本动作 创建剧本动作 删除剧本动作 更新剧本动作 父主题： API

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编辑或删除。 图3 事件编辑弹窗 预置动作说明 图4 动作列表示例 如上图所示，当单击“新建动作”按钮后，可展现当前事件可配置的动作列表。 表2 预置动作列表 动作类别 动作名称 详细说明 默认 页面跳转 跳转至其他页面，配置参数说明： 页面类型：设置待跳转的页面是当前应用中的标准页面、高级页面或外部页面。

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使用自动学习实现物体检测 准备物体检测数据 创建物体检测项目 标注物体检测数据 训练物体检测模型 部署物体检测服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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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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初始动作 acquire_position_init 动作 change_speed 动作 change_lane 动作 activate_controller 动作 lane_offset 动作 acquire_position 父主题： 代码样例 Code Examples

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设置指纹目的端口的范围。 匹配后动作值-限速值 设置匹配指纹规后的动作以及限速值，可以选择“丢弃”或“放行”动作。 检测载荷 设置检测载荷的十六进制值。 偏移量 设置指纹的偏移量。 检查深度 “检测载荷”为“1234afee”，“偏移量”为“20”，“检查深度”为“8”时，当数据区的第

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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：视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。 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。 响应速度快：单张图像识别速度小于0

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