工作流介绍 工作流简介 超市、零售商店等场景下，商品种类更新速度快，商品识别技术会提升商品优化和运营效率。 ModelArts Pro 提供零售商品识别工作流，为您提供高精度的商品识别算法，提高零售商品新品上线效率。 功能介绍 自主构建高精度的商品识别算法，帮助提高商品新品上线效率，提升消费者体验。

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是否自动清除 45638 次要 是 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群名称。 服务名 产生告警的服务名称。 任务名 产生告警的任务名称。 对系统的影响 Flink作业重启次数超阈值，说明Flink作业在频繁的失败重启，需要用户介入来查看原因，是Flink作业级别告警，对FlinkServer本身无影响。

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需要接收两个参数： VPS请求接口的返回数据和世界坐标原点。 dictPoseData: { utmcode: string; vpsFloor: string; pose: { r: number[], t: number[]} } dictPoseData.pose.r是VPS姿态矩阵 dictPoseData

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2025年9月 2025年12月 Redis 5 在售 2021年6月 2026年9月 2026年12月 Redis 6 在售 2023年3月 2027年9月 2027年12月 Redis 7 规划中 - - -

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Standard一键完成商超商品识别模型部署 ModelArts的AI Gallery中提供了大量免费的模型供用户一键部署，进行AI体验学习。 本文以“商超商品识别”模型为例，完成从AI Gallery订阅模型，到ModelArts一键部署为在线服务的 免费体验 过程。 “商超商品识别”模型可

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使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署 ModelArts Standard平台提供了模型推理部署功能，用户在已有模型的情况下，可以直接在Standard中导入模型，并部署为在线服务进行预测。 本文以“商超商品识别”模型为例，介绍如何在ModelArts

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部署服务 评估模型后，就可以部署服务，开发属于自己的零售商品分类应用，此应用用于识别自己所上传的商品图片，也可以直接调用对应的API和SDK识别。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“零售商品识别工作流”新建应用，并评估模型，详情请见评估模型。 由于部署服务涉及ModelArts功能，需消耗资源，要确保账户未欠费。

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消息引擎类型 版本名称 状态 EOM时间 EOS时间 Kafka 1.1.0 在售 暂无计划 暂无计划 2.3.0 EOM 2023年5月5日 2025年上半年 2.7 在售 2024年下半年 2026年下半年 3.x 在售 - - EOM：End of Marketing，停止该版本的销售。

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署在线服务，进行预测，当预测的数据行数小于window超参值时，日志中有报错信息：ERROR: data is shorter than windows 。 处理方法 增加预测数据行数大于训练作业window超参值。 重建训练作业，修改window超参值。 父主题： 服务预测

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用户可进行3D实景步行导引，无需担心GPS信号弱的环境。 工作原理 WebARSDK通过设备传入的图像及传感器数据，调用视觉定位（VPS）和导航服务，以及SLAM（同步定位与地图构建）算法，为您的应用提供环境感知与交互感知能力，再经应用渲染给用户呈现虚实融合体验。 图1 WebARSDK工作原理

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勾选“自动打包”才会展示该参数，表示模型包打包名称。 版本 勾选“自动打包”才会展示该参数，表示模型包打包版本。 数据集参数配置 数据集超参 设置当前训练任务的数据集超参，与模型训练保持一致。 超参配置 运行超参 运行超参的名称，与模型训练保持一致。 单击“创建”，训练任务开始。 单击查看任务运行的详细情况，包括系统

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SDK文档”查看。 当前代码已预置运行超参，可使用默认值。 超参优化 训练任务执行的过程中可以同步进行超参优化。 勾选“运行超参”后的“超参优化”复选框，可配置运行超参的参数类型、起始值、终止值、优化方法、优化目标和终止条件。训练完成后，可以单击查看优化报告，得到运行超参不同取值下的模型评分和试验时长。详情请参见创建超参优化服务。

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验证视觉定位效果时，您需竖屏正向手持设备扫描周边环境。 检查定位区域是否在地图服务范围内。 按“F12”打开DevTools，在“Network”页签中查看“vps”的状态码。如果状态码为“400”，请在“Response”页签中查看“error_msg”内容，如显示“access denied, out

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参见上传文件。 订阅Workflow 打开零售陈列workflow页面，单击“订阅”（注意：零售陈列workflow详参“智慧零售”，如需使用，请到立即咨询录入信息联系开通白名单）。 订阅完成后，单击“已订阅”旁的“运行”。 图3 零售陈列workflow 在弹出的“从AI Ga

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计算节点规格：模型训练的资源配置信息。 计算节点个数：是否进行分布式训练，请设置为“1”，即不进行分布式训练。 数据集超参：每行一个超参，单击超参行右侧的“增加”图标，新增2个超参。共需要设置3个数据集超参，标签列均为“failure”，如下所示： train_good_data：设置为无故障硬盘训练

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实现入离调转全生命周期标准高效管理，实现数对人、发准薪，智能标准假勤、人效动态分析、合规合理用工，达成业人一体化管控。 应用场景二：连锁零售 业务痛点 随着规模扩大，门店数量迅速上升，人员岗位编制无法及时管控与传达； 员工入职、合同签订材料无法及时传递到HR部门，造成效率低下；

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实例/年 自建数据库托管服务（7*24小时） 包周期：按数据库实例个数计费，按年付费 起售数量：四个数据库实例 65,000 实例/年 云数据库托管服务（5*8小时） 包周期：按数据库实例个数计费，按月付费 起售数量：四个数据库实例 2,750 实例/月 云数据库托管服务（7*24小时）

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制造、交通、能源、汽车、政企、零售等 表3 企业上云咨询服务 服务名称 服务内容 适用场景 云转型规划咨询 对企业现有IT系统现状的调研，摸清云化解决的突出业务问题，从而建立与业务相匹配的云战略和云架构规划，构建云治理体系、勾勒应用云化及云转型的路径。 制造、交通、物流、能源、汽车、金融、政企、零售、医药等

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此方案通过全链路产品、技术和业务场景的深度融合，为零售品牌企业提供更全面的数字化转型解决方案，为客户创造更优质的业务价值，共同驱动零售行业高质量发展。 应用场景 面向企业全流程业务数字化解决方案，以全域消费者触点为基础，提供端到端业务数字化能力，覆盖零售、分销、订单、商品、结算、供应链等全链路

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EOS时间 RocketMQ 4.8.0 在售 2024年下半年 2026年下半年 5.x 在售 - - EOM：End of Marketing，停止该版本的销售。 EOS：End of Service & support，停止该版本的服务，建议您在执行作业时选择最新版本的引擎。在

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OBS和媒体处理服务 MPC的操作权限委托给 函数工作流 FunctionGraph。 创建函数工作流 FunctionGraph，用于实现视频超分辨率转换。当对象存储服务 OBS桶收到上传视频后，会自动调用函数服务转换视频超分辨率，并将结果存放到指定的对象存储服务 OBS桶。 使用媒体处理

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