表3 VideoChannel 字段名 类型 说明 channel_id String 通道ID channel_name String 通道名称 channel_state Int 通道状态，0：通道离线，1：通道上线 channel_ability String 视频通道能力。取值为

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分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数与每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数，将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0

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该channel就被终止了，AM端感知到channel被终止后认为driver失联，然后整个应用停止。 解决办法：在Spark客户端的“spark-defaults.conf”文件中或通过set命令行进行设置。参数配置时要保证channel过期时间（spark.rpc.io.co

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能对应一个channel。 格式如下： <Agent >.sources.<Source>.channels = <channel1> <channel2> <channel3>... <Agent >.sinks.<Sink>.channels = <channel1> 仅可在“properties

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分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数与每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数，将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0

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e_id}/channels/{channel_id} 修改通道信息 GET /v1/{user_id}/channels 查询通道列表 GET /v1/{user_id}/devices/{device_id}/channels/{channel_id} 查询通道详情 云台控制

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法启用确认。在channel中启用消费者确认适用于大多数场景。 以下示例演示在Java客户端配置消费者确认（使用Channel#basicAck设置basic.ack为肯定）： // this example assumes an existing channel instance

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“多层感知机分类”节点可用于建立一个基于前馈人工神经网络的分类模型。 前馈人工神经网络采用一种单向多层结构。其中每一层包含若干个神经元，同一层的神经元之间没有互相连接，层间信息的传送只沿一个方向进行。其中第一层称为输入层。最后一层为输出层，中间为隐层。K+1层前馈神经网络矩阵形式如下表示，其中X为特

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90:30603/v2/agent/apis/channel/channel/transactions 分页模式请求 GET https://192.168.0.90:30603/v2/agent/apis/channel/channel/transactions?is_pagin

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是否支持Keras引擎？ 开发环境中的Notebook支持。训练作业和模型部署（即推理）暂时不支持。 Keras是一个用Python编写的高级神经网络API，它能够以TensorFlow、CNTK或者Theano作为后端运行。Notebook开发环境支持“tf.keras”。 如何查看Keras版本

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端节点获取。 Body： { "channels": [ { "channel_name": "channel001", "channel_description": "channel001" } ] } 响应示例 正确响应返回body为空。 父主题： 应用示例

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能对应一个channel。 格式如下： <Agent >.sources.<Source>.channels = <channel1> <channel2> <channel3>... <Agent >.sinks.<Sink>.channels = <channel1> 仅可在“properties

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e_id}/channels/{channel_id} 修改通道信息 GET /v1/{user_id}/channels 查询通道列表 GET /v1/{user_id}/devices/{device_id}/channels/{channel_id} 查询通道详情 云台控制

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BANDW IDT H=[hwWlanRadioMngChannelBandwidth], CONFIGURED CHANNEL1=[hwWlanRadioMngChannel], CONFIGURED CHANNEL2=[hwWlanRadioMngSecondChannel], ACTUAL BAND

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string)）。 根据这些数据的订单渠道利用内置的条件函数设置channel_code和channel_name的值，从而获取了源表中的字段信息，以及begin_time、end_time和channel_code、channel_name的值。 根据需要对相应指标进行统计和筛选，并将结果写入到结果表中。

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图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中包含的影视明星、网红人物等。 主体识别 利用后台算法来检测图像中的主体内容，识别主体内容的坐标信息。 图2 主体识别示例图 翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄，还是经过二次

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多数企业都不具备AI开发能力。 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练

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。 挖掘数据特性，创新算法架构 在算法方面，分析DNS 域名 格式特点，创新的结合BERT思想构造三通道CNN模型，相比传统直接将域名输入到神经网络的方法具有更好的检测效果，在业界内较先采用。 多模型协同检测，准确识别威胁 威胁检测服务 除威胁情报和规则基线检测外，还提供4类基于AI智

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Java信任库密码。 常用Channel配置 Memory Channel Memory Channel使用内存作为缓存区，Events存放在内存队列中。常用配置如下表所示： 表12 Memory Channel常用配置 参数 默认值 描述 type - memory channel的类型，必须设置为memory。

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Source必须至少和一个Channel关联。 Channel Channel位于Source和Sink之间，用于缓存来自Source的数据，当Sink成功将数据发送到下一跳的Channel或最终目的地时，数据从Channel移除。 Channel提供的持久化水平与Channel的类型相关，有以下三类：

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必填。 常用Channel配置 Memory Channel Memory Channel使用内存作为缓存区，Events存放在内存队列中。常用配置如下表所示： 表6 Memory Channel常用配置 参数 默认值 描述 type - memory channel的类型，必须设置为memory。

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