Demo安装包下载 Demo下载后可参考Demo 包完整性校验进行包完整性校验。 Android Demo安装包下载 图1 Android Demo安装包下载二维码 使用手机浏览器扫一扫下载 Windows Demo安装包下载 图2 Windows Demo安装包下载链接 32位Windows

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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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com，所以执行了如下命令进行下载并安装。 curl -l http://demos.obs.myhuaweicloud.com/demo_install.sh > demo_install.sh && bash demo_install.sh 步骤二：安装ICAgent 获取AK/SK。 登录 应用性能管理 。 在左侧导航栏中选择“采集管理

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已安装开发工具和Java开发语言环境，具体请参见开发准备。 获取Demo。 在ROMA Connect实例控制台的“消息集成 MQS > Topic管理”页面，单击右上角的“下载示例 > 下载RESTful API Java Demo包”下载Demo。 导入工程 打开IntelliJ IDEA，在菜单栏选择“Import

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Demo下载列表 表1 Demo下载列表 Demo名称 功能描述 下载链接 备注 基础能力 常用基础能力整合，具体包含 : 1、隐藏九宫格、返回键、工具栏；例如，需要开发霸屏应用时，则需要隐藏九宫格、返回键、工具栏。 2、HTTP API(休眠、重启、关机、霸屏、人脸检测、云组网创建会议、查询通讯录)

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IoT_device_demo：使用MQTT协议的demo文件; message_sample.py：设备发送消息和接收平台消息的demo； command_sample.py：响应平台下发命令的demo； properties_sample.py：属性上报等的demo； IoT_de

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subRes.Wait() && subRes.Error() != nil { fmt.Printf("sub topic failed,error is %s\n", subRes.Error()) panic("subscribe topic failed.")

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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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率，在数据量不是很大的情况下，Fine Tune会是一个比较好的选择。 moxing.tensorflow包含所有的接口，对TensorFlow做了优化，里面的实际接口还是TensorFlow的原生接口。 当非MoXing代码中没有Adam名称范围时，需要修改非MoXing代码，在其中增加如下内容：

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分布式Tensorflow无法使用“tf.variable” 问题现象 多机或多卡使用“tf.variable”会造成以下错误：WARNING:tensorflow:Gradient is None for variable:v0/tower_0/UNET_v7/sub_pixel/Variable:0

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client.ConnectingFailedHandler = new ConnectingFailedHandlerDelegate(OnMqttClientConnectingFailed); IManagedMqttClientOptions

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出错误。 使用Demo入会 浏览器Demo展示如下图： 图5 Web Demo启动后界面 使用华为云会议创建一个会议/网络研讨会后， 可以使用会议ID和密码，匿名入会； 也可以通过“执行App ID鉴权”，一键获取token，然后实名入会。 图6 Web Demo会中界面 父主题：

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中的功能。 dli-spark-demo：开发Spark作业时的样例代码参考。具体如下： “dli-spark-demo-obs”读取和写入OBS数据。 “dli-spark-demo-redis”读取和写入Redis数据。 dli-pyspark-demo：使用Python语言

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"cpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "gpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "image_version" : "tensorflow_2.1.0-cuda_10

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模型定义”页面，删除所有服务。 接收下发命令 在Demo中提供了接收平台下发命令的功能，在MQTT建链完成并成功订阅Topic后，可以在管理控制台设备详情中命令下发或使用应用侧Demo对该设备ID进行命令下发。下发成功后，在Demo中接收到平台下发给设备的命令。 例如下发参数名为smokeDetector:

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Node.js Demo使用说明 本文以Node.js语言为例，介绍应用通过MQ TTS 协议接入平台，接收服务端订阅消息的示例。 前提条件 熟悉Node.js语言开发环境配置，熟悉Node.js语言基本语法。 开发环境 本示例所使用的开发环境为Node.js v13.14.0版本。请前往Node

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Kit的AI芯片支持运行“.om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe全部的算子，所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子，才能把TensorFlow和Caffe模型转换成“

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例如：OBS路径“obs://obs-bucket/training-test/demo-code”作为代码目录，OBS路径下的内容会被自动下载至训练容器的“${MA_JOB_DIR}/demo-code”目录中，demo-code为OBS存放代码路径的最后一级目录，用户可以根据实际修改。

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source /home/ma-user/anaconda3/bin/activate TensorFlow-1.8 如果使用其他引擎，请将命令中“TensorFlow-1.8”替换为其他引擎的名称及其版本号。 图1 激活环境 在代码输入栏输入以下命令安装Shapely。 pip

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IoTA.99000001 Demo用户无操作权限 错误码描述 Demo用户无操作权限 可能原因 用户使用了Demo帐号访问IoT数据分析服务，但Demo用户对IoT数据分析服务无操作权限，因此报错。 处理建议 用户使用自主帐号登录并开通使用IoT数据分析服务。 父主题： 公共错误码

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