人脸识别服务 FRS

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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Bounding Boxes 横坐标：边缘化程度，即目标框中心点距离图片中心点的距离占图片总距离的比值，值越大表示物体越靠近边缘。（图片总距离表示以图片中心点为起点画一条经过标注框中心点的射线，该射线与图片边界交点到图片中心点的距离）。 纵坐标：框数量（统计所有图片中的框）。 一般呈

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详情。 人脸库资源管理下的接口均免费，人脸资源管理下除添加人脸与删除人脸外均免费。 只有调用成功才会计算调用次数，未用完的免费调用次数不流转到下一个月。 计费规则：按调用次数计费，按月累计，一个自然月后调用次数清零重新累计。 每个用户可免费使用10个人脸库，每个人脸库容量为10万

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结合，通过在边缘节点上部署系统提供的流计算应用，将实时流计算能力从云端延伸到边缘。然后通过 数据湖探索 服务编辑流处理作业并下发到边缘执行，可以帮助您在边缘快速实现对流数据的实时、快速、准确地分析处理。 安全接入 实践 描述 通过专线或VPN连接IEF 线下边缘节点无法通过公网访问I

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行多轮的实验迭代。算法工程师会根据数据特征以及数据的标签做多样化的数据处理以及多种模型优化，以获得在已有的数据集上更好的模型效果。传统的AI应用交付会直接在实验迭代结束后以输出的模型为终点。当应用上线后，随着时间的推移，会出现模型漂移的问题。新的数据和新的特征在已有的模型上表现会

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置，提升运维效率。 终端防护与响应服务 表5 终端防护与响应服务功能描述 功能 描述 终端识别与管理 终端自动识别：提供自动化终端资产清点能力，安装EDR Agent后，该终端即被自动识别。 资产信息管理：自动化统一管理主机列表、进程、端口、组件等终端资产信息。 终端安全管理：智

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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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25百分位数）：最小数（不是“最小值”）和数据集的中位数之间的中间数； 上四分位数（Q3 / 75th Percentile）：数据集的中位数和最大值之间的中间值（不是“最大值”）； 四分位间距（IQR）：第25至第75个百分点的距离 上边缘：Q3 + 1.5 * IQR 下边缘：Q1 -1.5 * IQR

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有哪些途径可以使用人脸识别的API 共有三种方式可以基于已构建好的请求消息发起请求。 cURL cURL是一个命令行工具，用来执行各种URL操作和信息传输。cURL充当的是HTTP客户端，可以发送HTTP请求给服务端，并接收响应消息。cURL适用于接口调试。 编码 通过编码调用接口，组装请求消息，并发送处理请求消息。

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AI要规模化走进各行各业，必须要降低AI模型开发难度和门槛。当前仅少数算法工程师和研究员掌握AI的开发和调优能力，并且大多数算法工程师仅掌握算法原型开发能力，缺少相关的原型到真正产品化、工程化的能力。而对于大多数业务开发者来说，更是不具备AI算法的开发和参数调优能力。这导致大多数企业都不具备AI开发能力。

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如何获取正确的终端节点（Endpoint） 终端节点（Endpoint）即调用API的请求地址，不同服务不同区域的终端节点不同。 人脸识别服务的终端节点如表1所示，请您根据业务需要选择对应区域的终端节点。 表1 人脸识别服务终端节点 区 域名 称 区域 终端节点（Endpoint） 协议类型

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人脸搜索 功能介绍 人脸搜索是指在已有的人脸库中，查询与目标人脸相似的一张或者多张人脸，并返回相应的置信度。如果图片中包含多个人脸，选取图片中检测到的最大尺寸人脸作为检索的输入。 支持传入图片或者faceID进行人脸搜索。 前提条件： 请确保您已开通人脸识别服务，具体操作方法请参见申请服务。

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查询人脸库 功能介绍 查询人脸库当前的状态。 前提条件： 请确保您已开通人脸搜索服务。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{projec

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Workspace安全研发咨询服务可以提供哪些服务？ 提供企业研发办公现状深入调研、可行性研究、云桌面需求分析、业务资源规划、数据迁移方案设计、试点和上量推广设计、运维运营体系设计（仅Workspace安全研发咨询服务-专业版支持）。 父主题： 关于服务咨询

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行仿真节点，完成日行百万公里虚拟里程。 合规性 脱敏算子对数据包进行脱敏处理（包括人脸、车牌、gnss高程），保证用户数据上传的合规性，避免个人隐私泄露，保护用户的数据信息和财产安全。 昇腾云助力 昇腾云具有稳定安全的底层算力，提供极致性价比。昇腾双栈AI算力，支持万节点计算集群

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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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discretization_bin_num 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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学件还具备如下特点和优势： 可不依赖数据：通过数据训练好的模型提供出去。把参数、网络结构等内容提供给出去，不提供数据，解决数据安全问题。 可不依赖专家：具备基础模型，在约定的模型应用场景中可部分重用。 KPI异常检测公共学件 异常检测学件服务，通过数据特征画像识别数据类型，自动推

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“资源池”：选择“公共资源池”。 “选择AI应用及版本”：AI应用来源及版本会自动选择前面创建的AI应用。 “计算节点规格”：在下拉框中选择限时免费的CPU资源，如果限时免费资源售罄，建议选择收费CPU资源进行部署。 “计算节点个数”，默认设置为“1”。 其他参数可使用默认值。 选择CPU资源部署模型会收取少量费用，具体费用以界面信息为准。

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