假设技能配置中有名为face_dataset的配置项，其值为obs中的人脸库文件face_dataset.zip的地址 // 设置技能配置参数可参考《用户指南》相关操作 auto face_dataset_url = skill_config["face_dataset"]["value"]

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联邦学习作业管理 查询联邦学习作业列表 父主题： 空间API

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功能介绍 人脸库的基本信息。 参数说明 表1 结构格式说明表 名称 类型 说明 face_set_name String 人脸库名称。 face_set_id String 人脸库ID，随机生成的包含八个字符的字符串。 create_date String 创建时间。 face_set_capacity

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型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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响应Body参数 参数 参数类型 描述 face_number Integer 删除的人脸数量。 调用失败时无此字段。 face_set_id String 人脸库ID。 调用失败时无此字段。 face_set_name String 人脸库名称。 调用失败时无此字段。 状态码：

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TOPS 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能，详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4（GPU直通） 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习、深度学习、训练推理、

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token} face_set_name = 'showFaceSet' face_id = 'T785tx1N' url = "https://{endpoint}/v2/{project_id}/face-sets/{face_set_name}/faces?id={face_id}"

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训练脚本说明 yaml配置文件参数配置说明 各个模型深度学习训练加速框架的选择 模型NPU卡数取值表 各个模型训练前文件替换 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.907）

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使用混合精度格式，减少内存使用和计算需求。二者选其一 learning_rate 2.0e-5 指定学习率 disable_gradient_checkpointing true 关闭重计算，用于禁用梯度检查点，默认开启梯度检查点;在深度学习模型训练中用于保存模型的状态，以便在需要时恢复。这种技术可以帮助减少内

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裸金属服务器 的公共镜像是否存在Swap分区？ 存在。 若需要增加Swap分区的大小，请直接扩大分区即可，详细操作请参见如何增加系统Swap交换分区的大小？。 父主题： 操作系统类

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"face_first_send_threshold": 0.0, "face_must_send_sw": 0, "face_repeat_send_sw": 1, "face_repeat_send_mode":

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集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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删除人脸库 功能介绍 删除人脸库以及其中所有的人脸。人脸库数据为用户隐私数据，该数据无备份，删除时请谨慎操作。 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。

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162154e135" TYPE="swap" 执行cat /etc/fstab命令，查看“fstab”文件。 /dev/sda2 / xfs defaults 0 0 /dev/sda1 swap swap defaults 0 0

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产品优势 基因容器基于Kubernetes智能化基因计算任务调度和Spark等加速服务，为您提供低成本高性能的基因测序解决方案。支持对接深度学习框架，方便您深度解读报告。 秒级并发 基因容器利用容器技术的秒级并发能力，可将WGS从30小时缩短至5小时以内，对比同类竞品，使用相同样本的情况下，资源利用率大幅提升。

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AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通

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表示人脸图重复发送的质量递增倍数。 对同一位行人，当新检测到的人脸图质量大于已发送人脸图一定程度时，触发再次发送一张人脸图，取值范围[1.0, 10.0]。 默认值为1.2，表示新人脸图的质量必须大于已发送人脸图质量的1.2倍时，才会再次发送。 face_repeat_send_interval

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} } 响应示例 状态码：200 成功响应样例 { "face_set_info": { "face_number": 94, "face_set_id": "T785tx1N", "face_set_name": "showFaceSet",

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表示人脸图重复发送的质量递增倍数。 对同一位行人，当新检测到的人脸图质量大于已发送人脸图一定程度时，触发再次发送一张人脸图，取值范围[1.0, 10.0]。 默认值为1.2，表示新人脸图的质量必须大于已发送人脸图质量的1.2倍时，才会再次发送。 face_repeat_send_interval

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人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能

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