面向AI开发零基础的用户 使用Standard自动学习实现口罩检测 本案例基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产，让零AI基础的开发者使用ModelArts Standard的自动学习功能完成“物体检测”AI模型的训练和部署。依据开发者提供的标注数据及选择的场景，无需

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摄像头部署 摄像头的架设会影响人脸检测模型的准确率。在实际架设中，尽量保证拍摄画面清晰，光照充足，人脸较正，无遮挡，比如前边的人脸容易挡住后边的人脸。监控视频场景下尽量保证拍摄的画面能拍到更多的正脸。 摄像头参数基本设置 不同品牌的摄像头都有一些基本的视频设置，例如分辨率、帧率和码率等，参数要求如表2所示。

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，防御内容风险，提高音频流的审核效率，提升用户体验。 内容审核-视频 流 精准识别各类色情、暴恐、垃圾广告等违规内容，防御内容风险，提高视频流的审核效率，降低业务违规风险。 内容审核 -文档 基于业界先进的深度学习及多模态审核模式，快速解析文档以及网页中的图文内容，精准高效识别敏感、色情、违禁等风险内容。

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Online中如何快速将开发好的微服务部署到华为云容器服务并进行快速验证的过程。 3-基于CodeArts IDE Online快速开发、发布 WeLink 应用 本实践主要讲述基于CodeArts IDE Online快速开发、发布WeLink应用。 4-基于CodeArts IDE

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该解决方案帮助用户快速在华为云上通过 函数工作流 FunctionGraph完成视频超分辨率的转换。当 对象存储服务 OBS桶收到上传视频后，通过函数工作流 FunctionGraph会自动调用媒体处理 MPC提高或压缩视频超分辨率，并将结果存放到指定的对象存储服务 OBS桶。适用于：视频流媒体传输、 视频编辑 和后期制作等场景。

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支持多机多卡环境下的模型分布式训练，大幅度提升模型训练的速度，满足海量样本数据加速训练的需求。 图17 支持训练过程多个GPU运行指标监控 支持在线模型评估，在不进行模型发布的前提下直接查看模型解译的效果，支持上传文件、WMTS和WMS图层进行模型评估。 集成主流深度学习框架，包括Py

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file_path String 超参敏感度分析图像的保存路径。 请求示例 如下查询training_job_id为e346206c-6fde-4c33-9dcd-55be17858ceb的作业超参敏感度分析结果中超参batch_size的结果图像保存路径。 GET https:/

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使用自动学习实现图像分类 准备图像分类数据 创建图像分类项目 标注图像分类数据 训练图像分类模型 部署图像分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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API进行的封装，以简化用户的开发工作。用户直接调用图像搜索SDK提供的接口函数即可实现使用图像搜索业务能力的目的。 图像搜索服务提供的SDK暂不支持访问重试，如果访问异常，SDK会直接返回本次的请求结果，所以需要客户端自行建立重试机制。 接口与API对应关系 图像搜索接口与API对应关系请参见表1。

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新增使用区域，支持华北-北京四 图像标签、名人识别等服务功能都已支持新的区域。 商用 使用限制 2018年7月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 新增低光照增强、图像去雾和超分图像重建服务应用场景描述 添加应用场景描述，能够快速帮助用户了解到服务的功能特性，用户可以针对特定场景图像分析需求，使图像识别结果更加准确。

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较大偏移。 8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10：图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11：图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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Compute，简称HPC）、AI/大数据、基因等场景。 HPC 适用于超算、气象、科研教育、视频转码（视频格式转换、视频分辨率变化、添加水印/logo的）等领域。 AI/大数据 适用于内容审核、OCR、图像识别、图片处理、美颜、 语音识别 、推荐、搜索、智能客服、游戏AGI等领域。

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测等等。不同的项目对数据的要求，使用的AI开发手段也是不一样的。 准备数据 数据准备主要是指收集和预处理数据的过程。 按照确定的分析目的，有目的性的收集、整合相关数据，数据准备是AI开发的一个基础。此时最重要的是保证获取数据的真实可靠性。而事实上，不能一次性将所有数据都采集全，因

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摄像头：内置或外置摄像头，支持采集1080P及以上分辨率的图像 o 带宽建议：6Mbps 及以上 注意事项 申请方式：致电400或联系WeLink运营人员申请开通。 申请通过后，企业下的用户可使用1080P超清视频功能，在与会者硬件设备满足的情况下，开启后即可生效。 开启位置：企业管理员登录WeLink

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较大偏移。 8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10：图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11：图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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步骤： 选择合适的模型：根据任务目标选择适当的模型。 模型训练：使用处理后的数据集训练模型。 超参数调优：选择合适的学习率、批次大小等超参数，确保模型在训练过程中能够快速收敛并取得良好的性能。 开发阶段的关键是平衡模型的复杂度和计算资源，避免过拟合，同时保证模型能够在实际应用中提供准确的预测结果。

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业务优先级保障调度 根据业务的重要性和优先级，设置自定义的策略对业务占用的资源进行调度，确保关键业务的资源优先级得到保障。 业务优先级保障调度 AI任务性能增强调度 根据AI任务的工作性质、资源的使用情况，设置对应的调度策略，可以增强集群业务的吞吐量，提高业务运行性能。 AI任务性能增强调度

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