深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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装修公司整装等业务截流，寻求业务范围扩张（如定制企业升级整家、成品企业增加定制模块等），但转型难度大； 线上投放获客成本高，线下竞争激烈，转单率低； 企业内部IT系统多数是本地端，多个供应商提供，烟囱林立，数据管理混乱； 企业数字化水平普遍较弱，大部分企业没有成熟的IT团队，无法驾驭多个系统的管理工作；

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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算法基本原理 数字人照片建模算法是指使用深度学习算法将已授权的人像照片信息转换为数字人3D模型的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：有授权的人像照片。 算法原理：使用深度学习算法，将人像照片转换为数字人3D模型。 输出结果：数字人3D模型。 应用领域：数字人照片建模算法可应用

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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 分类 父主题： 模型评测

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如果能结合LiDAR扫描和2D图像检测，则可以由3D扫描确定目标大致位置，然后用2D图像检测来识别物体类别。通过3D/2D的融合，可以弥补各自模态的不足，扬长避短，提升目标检测的整体精度。在当前3D检测的基础上，通过2D cross-check提升3D检测类别的精度提升。 前提条件

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智驾模型服务 智驾模型简介 多模态检索 模型微调 场景识别 2D图像生成 2D预标注 3D预标注 3D预标注车道线检测 服务监控 智驾模型管理

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左侧工具栏“2D3D互转开关”，开启状态下，平台依据新建的2D或3D框自动转成对应的3D或2D框。开关状态在同一任务中继承。 选择标注类别。标注下拉列表页选择一标注名，进入标注状态。 单击左侧标注工具栏，选择对应的标注工具。 在图片界面单击左侧工具栏“补框”，绘制2D框，此时右侧标注列表只展示关联对象的

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语义分割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2D Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1599625710056 | +--- 1599625710056.jpg | +--- 1599625710056.json +--- 1599625740054 | +--- 1599625740054

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开启后无法对地面点云进行标注。 暂无 无 删除 选中3D框后单击图标或快捷键可删除框。 Shift+D 无 长宽互换 可对3D框的xy值进行互换。 T 无 补框 仅3D联合任务和2D3D关联标注任务点开2D图会显示此工具，当3D框缺少对应2D框时可使用此工具。 暂无 从上至下依次为： 全部添加

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3D图展示 您可以使用3D模式来展现图效果，帮助您更直观的查看图和分析图。 使用限制说明：目前3D展示功能只支持PagePank算法、personalRank算法、Cypher查询和Gremlin查询的展示，其余算法或功能只能用2D模式来分析图。 3D图展示的具体操作 以PagePank算法的3D模式图展示为例：

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以上下游质量管理作为核心产品，实现从产品质量策划到质量执行反馈的全生命周期供应链互联，真正解决信息孤岛和企业质量管理的需求，同时结合华为大数据、深度学习、大模型等技术深度挖掘企业质量管理潜能，形成端到端的智能决策和快速响应。 解决方案实践的应用行业推荐： 服务于制造业，主要目标行业为智能汽车与新能

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高级筛选 单击“查看3D”可以看到小分子和靶点的对接构象。 图7 查看3D 单击配体对比，可以计算对接后的构象与输入小分子的 RMS D值和输入小分子和靶点的相互作用2D图。 图8 设置配体对 图9 配体对接结果图 单击查看2D相互作用图，可以看到对接后的小分子构象与蛋白的2D相互作用图，并且支持相互作用2D图下载。

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单击2D数字人设置，打开2D数字人设置页面。 图1 2D数字人设置 单击“”按钮，进入新建2D数字人页面。 图2 新建2D数字人 名称：不包含特殊字符且长度不超过64位的字符串。 描述：不包含特殊字符且长度不超过255位的字符串。 角色：选择数字人的角色。角色数据请联系系统管理员进行添加。 背景：上传角色分辨率对应的背景图。

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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拖拉标注框顶点修改。 图5 点云标注框 联合标注。联合标注分为点云标注以及2d矩形框标注。2d标注与人车标注修改标注框方式一致。 联合标注和点云标注还需添加锚点。单击“添加锚点”（标注类型为联合标注和3D标注，其他标注类型可忽略此步）。 锚点：在Octopus标注平台点云标注类型

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

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000像素。 单击“开始识别”，生成相关返回值。2D预标注支持的标注类别详见2D预标注类别列表。 目标检测 图4 生成返回值 车道线检测 图5 生成返回值 语义分割（混合） 图6 生成返回值 2D预标注相关操作 2D预标注还可以进行以下操作。 表1 2D预标注相关操作 任务 操作步骤 修改当前生效的在线服务

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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