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_value) 是 Double 用来动态调整学习步长。取值范围(0,1]，默认值为0.1。 L1正则项系数(lambda1) 是 Double 叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。取值范围[0,1]，默认值为0。 L2正则项系数(lambda2) 是 Double

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初始化 初始化HiLens Framework 释放HiLens Framework

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初始化 初始化HardSampleInferface对象。 接口调用 virtual bool hilens::HardSampleInferface::Init(const float thresholdOne, const float thresholdTwo, const DetectionFilterType

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ID鉴权介绍”章节。 siteType N SiteType 站点类型。默认使用国内站点（值置0）。 logKeepDays N number 配置项-日志保存天数，输入有效范围为3-30，默认值0。0为不按天数删除日志。 注意：输入1和2会转换为3，大于30的值会被转换为30。 preferredCamera

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初始化 定义：bool InitSdk(int mode) 描述：初始化SDK以及必要组件。 参数： 表1 参数 名称 类型 描述 mode int 初始化模式。 1：表示运行端侧SLAM 2：表示运行云侧SLAM 3：表示运行端侧SLAM +云侧TRACK 4：表示运行云侧SLAM+云侧TRACK

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初始化 配置密钥 创建OBS客户端 配置OBS客户端

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初始化 配置密钥 创建OBS客户端 配置OBS客户端 配置SDK日志 透传访问密钥

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初始化 配置密钥 创建OBS客户端 配置OBS客户端 配置SDK日志 配置SDK代理

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与会者列表、转移主持人、聊天界面是否隐藏外部标签，默认显示 logKeepDays 否 NSInteger 配置项-日志保存天数，输入有效范围为3-30，默认值0。0为不按天数删除日志。 注意：输入1和2会转换为3，大于30的值会被转换为30。 disableIncomingLocalNotification

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OBS客户端初始化 日志初始化 请求对象 SDK公共结果对象 回调函数返回结果 Promise对象返回结果

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初始化 配置密钥 创建OBS客户端 配置OBS客户端 配置SDK日志 异步调用

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初始化 配置桶的CORS 配置密钥 创建OBS客户端 配置OBS客户端 配置SDK日志

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鉴权方式。 siteType 否 HwmSiteType 站点类型。默认使用国内站点（值置0）。 logKeepDays 否 unsigned int 配置项-日志保存天数，输入有效范围为3-30，默认值0。0为不按天数删除日志。 注意：输入1和2会转换为3，大于30的值会被转换为30。 preferredCamera

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ID鉴权介绍”章节。 siteType N SiteType 站点类型。默认使用国内站点（值置0）。 logKeepDays N number 配置项-日志保存天数，输入有效范围为3-30，默认值0。0为不按天数删除日志。 注意：输入1和2会转换为3，大于30的值会被转换为30。 preferredCamera

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初始化 登录 函数工作流 控制台，区域选择“上海一”。在左侧导航栏选择“应用中心”，在“应用程序”列表中单击需要初始化应用名称，进入“总览”页面。 在“总览”页面，单击“初始化自定义模型”开始配置。 图1 初始化自定义模型 VPC、子网、文件系统请选择前面创建的资源，函数访问路径默认

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批量转移数字资产所有权 批量转移不同/相同资产集合中若干数字资产的所有权，从from转移到to用户。 调用方法 public String safeBatchTransferFrom(String from, String to, ID[] ids) throws Exception

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大数据等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。

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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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自定义配置参数 参数 是否必选 参数类型 描述 predict_threshold 否 Float 预测阈值，最小值0，最大值1 learning_rate 否 Float 学习率，最小值0，最大值1 batch_size 否 Integer 批大小，最小值1 epoch 否 Integer 迭代次数，最小值1

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Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模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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