开天集成工作台资源中心

降低带宽成本。边缘与云上智能算法版本同步升级、按需收费。 基于鲲鹏系列处理器和昇腾AI芯片，提供高并发低时延的多模态数据分析能力，保证园区场景业务的高效闭环。 面向泛园区场景提供多种智能分析算法，基于深度学习等领先技术，保证人、车辆、事件、行为的高精度感知和处理。 通过视频分析、

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准确率高：过滤掉不良信息和不当言论，保证教学内容安全。 内容审核-视频 流 直播平台 把视频流审核集成到直播平台，可实时判断出色情、暴力、恐怖和敏感词等内容，保障直播平台的安全和健康。 场景优势： 实时性：视频流审核可以实时地检测和过滤不良内容，及时防范不良内容的传播。 准确率高：

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变更分区数量 参见初始化DIS客户端的操作初始化一个DIS客户端实例。 配置参数如下： 1 2 streamname = "" #已存在的running状态通道名 target_partition_count =”3” #变更后的数量值 配置好以上参数，执行change

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变更分区数量 参考初始化DIS客户端的操作初始化一个DIS客户端实例，实例名称为dic。 其中，“streamName”的配置值要与开通DIS通道中“通道名称”的值一致，“endpoint”，“ak”，“sk”，“region”，“projectId”信息请参见获取认证信息。 1

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查询应用数量 功能介绍 该接口用于用户查询应用使用的数量信息。 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 GET /v2/{project_id}/msgsms/apps-count

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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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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实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算； 支持控制流和数据流的分离，用户无需关心计算任务拆解和组合过程

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应用场景 推荐系统支持深度智能挖掘用户和物品的关联关系，将对应场景的推荐结果推送给用户，代替低纬度的人工规则，提升了相关运营指标和用户的体验。包含了互联网信息流，短视频/直播/音乐/阅读，广电媒资，社交，电商等场景。 RES+电商应用场景 场景描述 电商场景中，通常涉及首页推荐、

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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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VPC网络：采用VPC路由方式与底层网络深度整合，适用于高性能场景，节点数量受限于 虚拟私有云VPC 的路由配额。 容器隧道网络（Overlay）：基于底层VPC网络，另构建了独立的VXLAN隧道化容器网络，适用于一般场景。 云原生2.0：深度整合弹性网卡（Elastic Network

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参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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stream_name 是 String 需要变更分区数量的通道名称。 最大长度：64 target_partition_count 是 Integer 变更的目标分区数量。 取值为大于0的整数。 设置的值大于当前分区数量表示扩容，小于当前分区数量表示缩容。 注意： 每个通道在一小时内扩容和

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查询资源数量 功能介绍 查询当前账号的资源数量。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/resource-manager/domains/{domain_id}/all-resources/count 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 domain_id

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特征，可以抵过大量的弱表达能力的特征。 特征的数量并非重点，质量才是，总之强表达能力的特征最重要。 能否挖掘出强表达能力的特征，还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解，这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算

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构造图像预处理器 构造并初始化一个预处理器,用于进行Resize/Crop操作（3559硬件加速）。如果失败可以查看技能日志或输出来定位错误原因。 接口调用 static std::shared_ptr<Preprocessor> hilens::Preprocessor::Create()

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