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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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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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如何检测NB网络信号？ 发送指令AT+ CS Q命令查询NB信号强度。 返回值为+CSQ：<rssi>,<ber> rssi越大，表示信号越强。信号强度和rssi换算公式为：信号强度=113dBm+(rssi*2) rssi=0，表示信号非常差。 rssi=31，表示信号质量非常强。

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用信道机会大于低优先级AC队列。 EDCA参数分别如下： AIFSN ：空闲等待时间，数值越大，等待时间越长，优先级越小。 ECWmin ：最小竞争窗口，数值越大，优先级越低，且ECWmin 小于 ECWmax。 ECWmax ：最大竞争窗口，数值越大，优先级越低。 TXOPLi

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信号机 注册信号机 登录 路网数字化服务 控制台。 在左侧导航栏，选择“设备管理 > 设备总览”，在设备管理界面选择“信号机 > 注册信号机”。 参考表1填写信号机信息。 表1 信号机信息说明 参数名称 说明 设备名称 信号机名称。 设备id 信号机设备ID，全局唯一。 序列号 信号机的序列号。

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设置区域。根据租户需求，设置不同覆盖场强要求的区域。 AP布放。根据区域设置，一键自动布放AP、自动计算信道。 查看仿真。查看场强/信噪比仿真图，确认信号覆盖是否满足要求。 导出报告。导出Word/PDF报告、Excel物料清单。 云网规工具可通过云网规工具平台登录。 相关操作指导请参见“WLAN

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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ALM-3416067 网线信噪比异常 告警解释 WLAN/4/SNR_ABNORMAL:OID [OID] The current network cable quality is poor, causing packet loss risks.(APMAC=[OPAQUE],

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在“创建”对话框中，单击“增加”。 填写信号的相关参数后，单击“保存”。 绑定信号的数据源 在“采集信号”或“统计信号”页签中，选择一个或多个信号，单击“批量绑定”；或单击“操作”列中的。 修改信号 在“采集信号”或“统计信号”页签中，单击“操作”列中的。 删除信号 在“采集信号”或“统计信号”页签中，选择

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信号通道切换 接口名称 WEB_SwitchPageForPcCam 功能描述 OPS与安卓有线辅流界面状态根据传入参数切换。 应用场景 需要进行三种场景的界面转换。 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_SwitchPageForPcCam

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端私有，网络侧主动引导成功率低业界难题，实现漫游成功率提升至90%，漫游体现提升。 相比业界定制化的漫游策略（网络厂商与部分终端厂商合作），存在只能优化部分手机款型的漫游体验，其他款型无法兼顾，相比我司方案普适性差的缺点。 基于历史大数据的自我在线学习，能自适应新上线终端款型的漫

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设置Ops信号类型 接口名称 WEB_SetOpsSignalTypeAPI(后续废弃) 功能描述 设置Ops信号类型 应用场景 设置Ops信号类型 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_SetOpsSignalTypeAPI 参数 无 返回值

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删除信号机 功能介绍 删除信号机 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 DELETE /v1/{project_id}/traffic-controller

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修改信号机 功能介绍 修改信号机 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 PUT /v1/{project_id}/traffic-controllers/{

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建自动学习物体检测项目后数据标注节点会报错。 图2 数据标注节点报错 步骤3：创建自动学习物体检测项目 确保数据集创建完成且可正常使用后，在ModelArts控制台，左侧导航栏选择“自动学习”默认进入新版自动学习页面，选择物体检测项目，单击“创建项目”。 进入“创建物体检测”页面后，填写相关参数。

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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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训练好的模型可以通过调整阈值，影响机器人直接回答的准确率。阈值越高，机器人越严谨，对用户问的泛化能力越弱，识别准确率越高；阈值越低，机器人越开放，对用户问的泛化能力越强，识别准确率越低。 针对历史版本的模型，可以根据当前模型调节直接返回答案的阈值。 在“模型管理”页面，在模型列表的操作列单击“调整阈值”。

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准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：单张图像识别速度小于0

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