conv1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(64), nn.ReLU(inplace=True))

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torch class Net(torch.nn.Module): pass model = Net().cuda() ### DistributedDataParallel Begin ### model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(Net()

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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支持近300个遥感计算算子、矢量分析算子和专题算法接口，满足不同业务场景的计算与分析需求；支持JavaScript和Python脚本语言，提供线上开发和线下SDK两种方式，用户可使用自己熟悉的开发环境。 图5 北京市1985年-2017年城镇化进度 支持多种经典机器学习分类算法，如K-Means、随机

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Volcano调度概述 Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性，提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力。 Volcano

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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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自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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部署形态灵活可选，除云上智能分析外，同步支持算法边缘节点部署，有效降低带宽成本。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。

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Gallery订阅算法，您可以不关注模型开发，直接使用AI Gallery的算法，通过算法参数的调整，得到一个满意的模型。 请参考以下指导在ModelArts上训练模型： 将已标注的数据上传至OBS服务使用，请参考准备数据。 训练模型的算法实现与指导请参考准备算法章节。 使用控制台

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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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1 2 iconv -f ISO_8859-1 -t UTF-8 -o nn_no.affix nn_NO.aff iconv -f ISO_8859-1 -t UTF-8 -o nn_no.dict nn_NO.dic 创建Ispell词典。 1 2 3 4 5 6 openGauss=#

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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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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ient1将会连接至nn2。与此相同，client2至client10也会在对nn1进行20次重新连接后连接至nn2。这样会延长NameNode的整体故障恢复时间。 针对该情况，当client1试图连接当前处于active状态的nn1，但其已经发生故障时，nn1将会被添加至bla

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1 2 iconv -f ISO_8859-1 -t UTF-8 -o nn_no.affix nn_NO.aff iconv -f ISO_8859-1 -t UTF-8 -o nn_no.dict nn_NO.dic 创建Ispell词典。 1 2 3 4 5 6 openGauss=#

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1 2 iconv -f ISO_8859-1 -t UTF-8 -o nn_no.affix nn_NO.aff iconv -f ISO_8859-1 -t UTF-8 -o nn_no.dict nn_NO.dic 创建Ispell词典。 认证用的AK和SK硬编码到代码

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在创建视觉服务的作业时，系统已经定义好了算法模板的结构和配置项，您需要根据实际需求输入具体的值。园区智能体服务提供了工具用于生成检测区域字符串，详细指导请参见如何生成检测区域字符串。过线人流量统计周期：统计设定时间周期内的人流量结果，单位为秒。取值范围为(0, 86400]，默认值为2s。区域人流量统计周期：统计当前时刻的区域人流量结果，

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管理算法 申请商用签名 查看/下架商品 修改/删除商品 升级商品版本 手动授权License 申请严选 父主题： 商品管理

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算法包介绍 本章节介绍目前园区智能体服务提供的视觉能力算法包和包含的算法服务。 边缘算法视觉能力包 边缘算法视觉能力包适用场景：算法模型下发到边缘节点的客户设备中，在客户设备中执行算法分析任务，视频流数据不需要提供到华为云上。 当前提供的边缘算法视觉能力包有边缘交通智能分析算法包

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康。 云上算法视觉能力包 云上算法视觉能力包适用场景：视频流数据需要上传到华为云，在华为云上进行算法分析。 当前提供的云上算法视觉能力包有云上专业类算法包和云上通用类算法包，每个算法包中包含的算法服务如下面表格所示。 表3 视觉能力包-云上专业类算法包 序号 包含的算法服务 算法场景

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算法公共参数 target_roi（目标区域） 本参数为目标区域参数，通过JSON格式来表示多个线或多边形以及相关属性。这些线、多边形的具体使用含义由各个服务功能来决定。 target_roi参数结构说明 参数 是否必选 类型 说明 lines 否 List<Object> 线的集合。

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