学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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雷达图 雷达图是指通过极坐标的展现形式，使用围合的区域，来表示数据在不同维度的具体表现。 在高级页面设计器中，单击，从“图表 > 雷达图”中，拖拽“雷达图”组件到画布中，如图1所示。 图1 雷达图 属性 在属性中，设置雷达图组件的位置、边框、背景等。 图2 属性 基础 组件标题：设置组件的标题。

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雷达图 雷达图是指通过极坐标的展现形式，使用围合的区域，来表示数据在不同维度的具体表现。 在大屏设计页面，从“全部组件 > 图表”中，拖拽“雷达图”组件至画布空白区域，如图1。 图1 雷达图 图2 边距样式说明 卡片 卡片是指包裹图表组件的外层架构，可以理解为组件由卡片中基础元素

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视频目标属性识别 输出JSON数据流到DIS指定的通道或者Webhook URL，包括告警结构化数据和图片数据。 JSON结果示例： { "stream_id": "001", "event_type": 2162688, "task_id":

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雷达图 本章节主要介绍雷达图组件各配置项的含义。 样式 尺寸位置 图表尺寸：设置图表的宽和高。单位为px。 图表位置：设置图表在画布中的位置。单位为px。 图1 尺寸位置-雷达图 全局样式 字体：设置图表中文字的字体。 形状：设置图表中图像的形状，可设置为圆或多边形。 值标签 显

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扫描雷达 本章节主要介绍扫描雷达组件各配置项的含义。 样式 尺寸位置 图表尺寸：设置图表的宽和高。单位为px。 图表位置：设置图表在画布中的位置。单位为px。 图1 尺寸位置-扫描雷达 全局样式 字体：设置图表中文字的字体。 半径：输入数值或通过拖动设置半径大小。 值标签：设置图

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雷达图 雷达图是指通过极坐标的展现形式，使用围合的区域，来表示数据在不同维度的具体表现。 在高级页面设计器中，单击，从“图表 > 雷达图”中，拖拽“雷达图”组件到画布中，如图1所示。 图1 雷达图 属性 在属性中，设置雷达图组件的位置、边框、背景等。 图2 属性 基础 组件标题：设置组件的标题。

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雷达图 雷达图可以展示分析所得的数字或比率，您能够一目了然地查看各类数据指标及数据变化趋势。本文为您介绍如何为雷达图添加数据并配置样式。 约束限制 维度轴由数据的维度决定，至少选择1个维度。例如日期、省份或产品类型。 度量轴由数据的度量决定，至少选择1个度量。例如订单数量。 前提条件

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雷达图 雷达图是指通过极坐标的展现形式，使用围合的区域，来表示数据在不同维度的具体表现。 在大屏设计页面，从“全部组件 > 图表”中，拖拽“雷达图”组件至画布空白区域，如图1。 图1 雷达图 图2 边距样式说明 卡片 卡片是指包裹图表组件的外层架构，可以理解为组件由卡片中基础元素

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雷达图 雷达图可以展示分析所得数据或比率，用户能够清楚的查看各类数据指标及数据变化趋势。将多个维度的数据量映射到起始于同一个圆心的坐标轴上，结束于圆周边缘，并将同一组的点使用线连接起来。多用于维度值的分布。此章节为您介绍雷达图相关配置。 字段 在数据列下的类别轴/维度和轴值/度量

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雷达管理 雷达管理 查询雷达列表 父主题： 应用侧API参考

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雷达图 雷达图是一种常用的 数据可视化 图表，也称为蜘蛛网图或星形图。雷达图通过将多个数据系列的指标值在同一张图表中展示出来，以便于比较它们之间的差异和相似性。 在左侧组件区域，从“图表控件”中，选择“雷达图”组件，并拖拽至设计区，如图1所示。 图1 拖拽雷达图组件到设计区并设置属性

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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 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

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WT雷达图 本章节主要介绍WT雷达图组件各配置项的含义。 样式 WT雷达图和雷达图的样式配置相似，请参考样式配置WT雷达图的样式。 数据 WT雷达图和WT柱图的数据配置相似，请参考数据配置WT雷达图的数据。 交互 关于组件是否支持交互功能及交互的使用方法，请参考设置组件事件交互。

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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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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换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。

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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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设备总览 > 摄像头IPC”可查看已接入的摄像头IPC信息。 雷达 雷达，可识别出道路上及周边所有交通参与者信息，并通过识别分析算法，识别出交通事件。 进入 路网数字化服务 ，单击“设备管理 > 设备总览 > 雷达”可查看已接入的雷达信息。 父主题： 设备管理

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