视觉定位 功能介绍 视觉定位是根据图像耦合GPS数据确定设备的位置的一项技术。首先通过拍摄一系列具有已知位置的图像并分析它们的关键视觉特征（例如建筑物或桥梁的轮廓）来创建地图，以创建这些视觉特征的大规模且可快速搜索的索引。将设备图像中的特征与索引中的特征进行比较，可获得目标设备的位姿。

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空间定位 视觉定位 父主题： API

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产品定位 什么是华为企业智慧屏？ 华为企业智慧屏与华为智慧屏、荣耀智慧屏的区别是什么？ 华为企业智慧屏与会议平板有什么区别？ 从哪里可以获取企业智慧屏的更多信息？ 父主题： IdeaHub常见问题

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定位类 一个搜索查询class:test匹配所有名称中包含test的类。使用替代语法，这个查询也可以写作c:test、test:class或test:c。 父主题： 示例

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问题定位 问题定位简介 日志文件 结果清单 返回码

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夹。为保证模型数据能正常访问，请务必保证创建的OBS桶与华为HiLens在同一区域。 占用OBS资源的操作均会收取一定费用，收费规则请参见 对象存储服务 OBS。 步骤1：准备数据 华为HiLens在公共OBS桶中提供了人脸检测技能的示例模型，命名为“face_detection_

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问题定位 问题定位方法 高频问题汇总

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ng和incident的事件，以及相应结果为失败的事件。 以现网进行创建 弹性云服务器 操作失败报错后的辅助定位为例： 以 CTS 管理员权限登录管理控制台。 单击左上角，选择“管理与监管> 云审计 服务 CTS”，进入云审计服务详情页面。 单击左侧导航树的“事件列表”，进入事件列表界面。

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特征工程 如何选中全量特征列？ 算法工程处理的时候必须要先采样吗？ 特征处理操作完成后怎么应用于数据集全量数据？ 特征工程和算法工程的关系？ JupyterLab环境异常怎么处理？ 父主题： 常见问题

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特征工程 特征工程简介 Python和Spark开发平台 JupyterLab开发平台 父主题： 用户指南

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特征管理 特征操作接口 父主题： 应用模型

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特征工程 二值化 卡方选择 派生 特征转换 FP-growth 最小最大规范化 正则化 独热编码 主成分分析 离散化 标准化 字符串标签化 奇异值分解 过滤式特征选择 线性特征重要性 特征尺度变换 特征异常检测 特征异常平滑 gbdt编码模型训练 gbdt编码模型应用 父主题： 数据特征

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需要被进行尺度变换的特征名 - scale_method 尺度变换的方法 "ln" item_spliter 离散型特征的，iterm之间的分割符 "," kv_spliter 离散型特征KV的分割符 ":" 样例 输入数据 配置流程 运行流程 参数设置 输出结果 父主题： 特征工程

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Aspect Ratio of Bounding Boxes 横坐标：目标框的高宽比。 纵坐标：框数量（统计所有图片中的框）。 一般呈泊松分布，但与使用场景强相关。多用于比较训练集和验证集的差异，如训练集都是长方形框的情况下，验证集如果是接近正方形的框会有比较大影响。 按面积占比统计框数量的分布

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通过可视化工具（如curl、Postman）发送请求调用 人脸识别服务 API。 如果您是开发工程师，熟悉代码编写，熟悉HTTP请求与API调用，您可以通过postman调用、调试API。使用方法请参见调用API实现人脸检测。 通过软件开发工具包（SDK）调用FRS服务API。 如果您是开发工程师，熟悉代码编写，FRS服务为您提供SDK，方便您快速集成。

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全局特征信息文件 在特征工程、在线模块，近线模块时都会用到该全局的特征信息文件。当上传的数据中的特征有变化时，用户需要同步更新该文件。该文件为JSON格式，包含特征名、特征大类、特征值类型。 表1 全局特征信息文件字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 user_features

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是否为k:v的稀疏特征, 如果指定该列，soften_cols参数只支持选择稀疏特征列kv_col中的列名。 False kv_col 否 如果为稀疏特征，指定稀疏特征列名。 "kv" item_spliter 否 稀疏特征的分隔符。 "," kv_spliter 否 稀疏特征key和value的分隔符。

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启动AI人脸检测 接口名称 WEB_AiFaceDetectionStartAPI(后续废弃) 功能描述 启动AI人脸检测 应用场景 启动AI人脸检测 URL https://ip/v1/ai/face-detection/start?ActionID=WEB_AiFaceDetectionStartAPI

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智慧园区人脸检测 环境准备 IEF服务配置 下发人脸检测算法

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特征工程简介 用户可以通过特征工程对数据集进行数据处理、特征组合、特征转换等特征处理，最大限度的从原始数据中提取特征以供模型训练使用。此外，用户还可以将优质的特征工程发布成服务，以服务的形式对具备完全相同特征的数据进行预处理。 特征工程相关的基本概念： 特征工程：对数据进行特征处理操作的工程。

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否 离散化连续特征区间数量 None is_sparse 是 是否是K:V的稀疏特征 False kv_col 否 稀疏特征列名 "" item_spliter 否 K:V特征中每个item之间的分隔符 "," kv_spliter 否 K:V特征中每个key与value之间的分隔符

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