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V2三种通道类型。 MQTT通道界面如下图所示，参数详情见“MQTT类型通道”，单击“确认”创建。 IoTDB通道界面如下图所示，参数详情见“IoTDB类型通道”，单击“确认”创建。 InfluxDB V2通道界面如下图所示，参数详情见“InfluxDB V2类型通道”，单击“确认”创建。

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创建通道 功能介绍 本接口用于创建通道。 创建通道时，需指定通道类型（普通、高级）、分区数量。 一个账号默认最多可以创建10个高级通道分区和50个普通通道分区，可提交工单增加配额。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/streams

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通道管理 创建通道 查询通道列表 删除指定通道 查看通道详情 修改分区数量 更新通道信息 添加权限策略 查询权限策略列表 父主题： API说明

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创建通道 参见初始化DIS客户端的操作初始化一个DIS客户端实例。 根据stream_type选取方法，参照创建通道配置方法中的参数值。 stream_type=“” #无转储通道 配置createstream_sample.py中Dump_switch方法参数值。 stream_type=“FILE”

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创建通道 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。 使用DIS SDK创建DIS通道，需要指定通道名称、通道的分片数量以及通道类型。 其中，普通通道为“STREAM_TYPE_COMMON”，高级通道为“STREAM_TYPE_ADVANCED”。

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删除通道 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。 使用DIS SDK删除指定的DIS通道。 1 2 3 4 //待删除的通道名称 String streamName = "myStream"; DeleteStreamRequest deleteStreamRequest

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通道管理 修改通道名称 查询通道列表 查询通道详情

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。 创建自定义事件通道 登录事件网格控制台。 在左侧导航栏选择“事件通道”，进入“事件通道”页面。 单击“创建事件通道”，弹出“创建事件通道”对话框。 输入事件通道名称和描述信息，单击“确定”，完成自定义事件通道的创建。 事件通道创建成功后，在“自定义事件通道”区域查看创建的自定义事件通道。

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通道管理 通道为组织节点提供通信渠道。通过通道管理功能您可以创建通道或为已有通道添加组织节点等。 创建通道 登录 区块链 服务管理控制台。 在页面左侧选择“通道管理”。单击页面右上角“创建通道”。 创建通道个数上限：专业版2个、企业版4个、铂金版10个。 被邀请方创建的实例不支持创建通道。

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通道分配 MQTT类型通道分配至节点 IoTDB类型通道分配至节点 InfluxDB V2类型通道分配至节点 父主题： 路由转发

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管理通道 通道列表简介 查看通道监控信息 变更源数据类型 管理源数据Schema 管理通道标签 管理App 授权管理 调试通道 弹性伸缩分区 删除通道

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VPC通道 创建VPC通道 删除VPC通道 编辑健康检查配置 在VPC通道中编辑 云服务器配置 父主题： 共享版操作指导（仅存量用户使用）

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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媒资图像标签 基于深度学习技术，准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中包含的影视明星、网红人物等。

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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使用模型 用训练好的模型预测测试集中的某个图片属于什么类别，先显示这个图片，命令如下。 1 2 3 # display a test image plt.figure() plt.imshow(test_images[9]) 图1 显示用以测试的图片 查看预测结果，命令如下。 1 2 3

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，请先解除桶加密，重新上传图片或文件。 图3 OBS桶中的文件未加密 检查图片是否符合要求 目前自动学习不支持四通道格式的图片。请检查您的数据，排除或删除四通道格式的图片。 检查标注框是否符合要求（物体检测） 目前物体检测仅支持矩形标注框。请确保所有图片的标注框为矩形框。 如果使用非矩形框，可能存在以下报错：

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图像搜索 。 API文档 添加数据 搜索数据 检查数据 更新数据 删除数据 02 入门 通过使用图像搜索服务的通用图片搜索功能，查找出图片库中与本地存储的图片相匹配的图片信息。 快速使用图像搜索 调用API实现功能 调用SDK实现功能 04 SDK 图像搜索软件开发工具包（Image

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