传统周期调度 解释说明 周期调度作业支持设置调度周期符合条件的作业为依赖作业。设置依赖作业的操作详情请参考配置作业调度任务（批处理作业）章节。 例如周期调度作业A，可设置其依赖作业为作业B，如图1所示进行配置。则仅当其依赖的作业B在某段时间内所有实例运行完成、且不存在失败实例时，才开始执行作业A。

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目标检测2D Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1599625710056 | +--- 1599625710056.jpg | +--- 1599625710056.json +--- 1599625740054 | +--- 1599625740054

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目标检测3D Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1611801018801 | +--- 1611801018801.json | +--- 1611801018801.pcd +--- 1611801024401 | +--- 1611801024401

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如何开发目标检测类AI应用 采用计算机视觉和图像处理的方法，发现图像或视频中的对象实例并定位标记出来。 前提条件 OBS桶已预置原始图片目录和标注保存目录。 OBS桶中，用于训练的有效图片至少100张，且确保待检测的目标物体出现在图片中，并占一定的像素面积。 操作步骤 在Astr

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什么是传统型95计费？ 传统型95计费是一种只需支付少量保底带宽费用，即可享受多倍弹性峰值带宽，并在月底按多次去峰后的带宽峰值和实际使用时长收费的计费模式，主要用于流量峰谷变化较大的场景，适合有突发流量的业务，如游戏类，为您节省带宽使用费用。 使用前提 使用传统型95计费需要满足以下前提条件：

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传统微服务SDK结合 适用场景 传统SDK开发的服务希望使用服务网格能力。 希望将Istio与微服务平台集成，并以Istio为基础打造一个微服务管控中心。 价值 提供Spring Cloud、Dubbo等传统微服务SDK的集成解决方案，传统的微服务SDK开发的业务代码无需大的修改

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传统周期调度依赖和自然周期调度依赖对比 数据开发当前支持两种调度依赖策略：传统周期调度依赖和自然周期调度依赖。 传统周期调度依赖，只支持同周期或者大周期依赖于小周期，不支持小周期依赖于大周期。详细说明如下： 同周期依赖，依赖时间段范围为从当前批次时间往前推一个周期。 跨周期依赖，依赖时间段范围为上一个周期时间段内。

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完成文件上传信息。 图1 文件上传 目标检测 预标注功能：此处选择“目标检测”。 添加文件：上传本地点云文件。只能选择PCD文件，文件大小不能超过7MB。 目标分割 预标注功能：此处选择“目标分割”。 添加文件：上传本地点云文件。只能选择PCD文件，文件大小不能超过2MB。 单击“确认”，生成相关返回值。

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模型数据集支持 模型评测支持多种数据集格式，包括Octopus格式和部分常见开源数据集格式，以下为各类别模型的数据集支持列表和示例。 目标检测2D 目标检测3D 目标追踪2D 目标追踪3D 语义分割2D 语义分割3D 车道线检测 父主题： 模型评测

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操作步骤 在左侧菜单栏中选择“智驾模型服务 > 2D预标注”。 单击右上角的“添加文件”。 完成文件上传信息。 目标检测 图1 文件上传 预标注功能：此处选择“目标检测”。 添加文件：上传本地图片。只能选择JPG/PNG文件，图片大小不能超过7MB，且不能超过10,000,000像素。

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使用D CS 改造传统应用系统数据库 应用场景 随着互联网等数据库应用行业的逐渐发展，业务需求急速增加，数据量和并发访问量呈指数级增长，仅依附于传统关系型数据库难以支撑上层业务。传统数据库存在结构复杂、维护成本高、访问性能差、功能有限、无法轻松适应数据模型或模式的变化等问题。 解决方案

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传统停车场管理系统数字化改造 方案概述 在ROMA Connect注册设备 配置设备数据转发MQS 创建MQS到数据库的集成任务 创建并开放数据API 设备接入ROMA Connect

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USG6000E防火墙上线（传统模式） 场景说明 硬件介绍 连接线缆 登录Web配置界面 （可选）激活设备 检查并升级版本 配置设备网络 加载云服务组件包 配置防火墙与云平台对接（V600R007C20SPC603之前的版本） 配置防火墙与云平台对接（V600R007C20SPC603及其后续版本）

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食”、“工作”等类别。方便用户管理相册，带来良好体验。 图2 智能相册场景 目标检测 在建筑施工现场，基于定制化的图像识别目标检测系统，可实时监测现场人员是否佩戴安全帽，以降低安全风险。 图3 目标检测场景 图像搜索 基于图像标签的图像搜索技术，不管用户输入关键字，还是输入一张图像，都可以快速搜索到想要的图像。

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Hive支持的传统关系型数据库语法说明 概述 Hive支持如下传统关系型数据库语法： Grouping EXCEPT、INTERSECT Grouping 语法简介： 当Group by语句带with rollup/cube选项时，Grouping才有意义。 CUBE生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。

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Hive支持的传统关系型数据库语法说明 概述 Hive支持如下传统关系型数据库语法： Grouping EXCEPT、INTERSECT Grouping 语法简介： 当Group by语句带with rollup/cube选项时，Grouping才有意义。 CUBE生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。

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参数说明 防护策略名称 自定义当前添加的策略名称。 启用 当前策略是否启用目标检测规则，需要启用则勾选目标检测规则即可，不启用则不勾选。 检测规则标识 目前支持自定义的选择的所有检测规则标识。 防护动作 选择目标检测规则在检测时防护的动作。 检测：针对目标规则的检测对象进行检测，对检测的风险事件进行告警上报。

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CATEGORY 针对类目检索的搜索类型，服务实例具有如下高阶请求参数： 添加数据API do_det: 是否进行目标检测，默认为true。 box: 目标矩形框左边，如给定则不进行目标检测，直接使用该box作为目标。 do_cls: 是否进行对象分类，默认为true。 category:

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模型评测 在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别，如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题： 训练服务

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AI应用开发指导 什么是AI应用 如何开发预测类AI应用 如何开发推荐类AI应用 如何开发工单类AI应用 如何开发目标检测类AI应用 使用优选AI服务 迁移安装AI应用 父主题： 白名单特性

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漏洞管理服务和传统的漏洞扫描器有什么区别？ 漏洞管理服务和传统的漏洞扫描器的区别如表1所示。 表1 漏洞管理服务和传统的漏洞扫描器的区别 对比项 传统的漏洞扫描器 漏洞管理服务 使用方法 使用前需要安装客户端。 不需要安装客户端，在管理控制台创建任务（输入 域名 或IP地址）就可以进行漏洞扫描，节约运维成本。

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