人流量统计 输出JSON数据流到DIS指定的通道或者Webhook URL，包括过线人流量统计、区域人流量统计、热力图统计结果。 边缘过线人流量统计结果 结果示例 { "task_id":"ee7d7f5c7ba24839b6abaf5b81607496", "stream_id":"test"

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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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云上人流量统计 创建云上人流量统计作业 查询作业列表 查询单个作业 删除作业 父主题： 云上服务API

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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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type是DAY时返回是当天24小时的人流流出统计数据 type是WEEK时返回是当周7天的人流流出统计数据 type是MONTH时返回是当月天数的人流流出统计数据 type是YEAR时返回是当年12个月的人流流出统计数据 请求示例 查询人流统计日月周年信息 GET /v1/256

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边缘人流量统计 创建边缘人流量统计作业 查询作业列表 查询单个作业 删除作业 父主题： 边缘服务API

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line_count_interval 否 Int 过线人流量统计周期，单位为秒，统计的是一段时间的人流量结果。取值范围为(0, 86400]，默认值为2。 region_count_interval 否 Int 区域人流量统计周期，单位为秒，统计的是当前时刻的区域人流量结果。取值范围为(0, 86400]，默认值为2。

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Integer 过线人流量统计周期，单位为秒，统计的是一段时间的人流量结果。取值范围为[1, 86400]，默认值为2。 最小值：1 最大值：86400 缺省值：2 region_count_interval 否 Integer 区域人流量统计周期，单位为秒，统计的是当前时刻的区域人流量结果。取值范围为[1

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Integer 过线人流量统计周期，单位为秒，统计的是一段时间的人流量结果。取值范围为[1, 86400]，默认值为2。 最小值：1 最大值：86400 缺省值：2 region_count_interval 否 Integer 区域人流量统计周期，单位为秒，统计的是当前时刻的区域人流量结果。取值范围为[1

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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line_count_interval 否 Int 过线人流量统计周期，单位为秒，统计的是一段时间的人流量结果。取值范围为(0, 86400]，默认值为2。 region_count_interval 否 Int 区域人流量统计周期，单位为秒，统计的是当前时刻的区域人流量结果。取值范围为(0, 86400]，默认值为2。

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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。 本技能支持： 根据业务需求划定区域，只统计固定区域内的客流，技能返回区域内客流的统计信息和坐标信息。 绘制客流统计线，对人形经过该线的人数进行统计，返回客流统计信息。 区域客流统计还可以根据客流坐标生成人流热力图。

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图1 电子围栏1 图2 电子围栏2 人流统计 通过人流量统计算法，可以对摄像头的画面进行人数统计和热度统计。支持自定义过线、区域、热力图检测周期可配置，可以对关键区域的行人流量进行统计，为超市、小区制定管理策略。 图3 人流统计1 图4 人流统计2 离岗检测 基于关键岗位检测算法，

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integers 时间热度图统计数据列表 type是DAY时返回是当天24小时的人流统计数据 type是WEEK时返回是当周7天的人流统计数据 type是MONTH时返回是当月天数的人流统计数据 type是YEAR时返回是当年12个月的人流统计数据 请求示例 获取时间热度图统计 GET /v1

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图1 电子围栏1 图2 电子围栏2 人流统计 通过人流量统计算法，可以对摄像头的画面进行人数统计和热度统计。支持自定义过线、区域、热力图检测周期可配置，可以对关键区域的行人流量进行统计，为超市、小区制定管理策略。 图3 人流统计1 图4 人流统计2 离岗检测 基于关键岗位检测算法，

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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码进行学习 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-分享 图21 分享1 图22 分享2 数据监控 通过查看学员培训进度，监控学员学习状态 操作路径：培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计的是以任务形式分派的学员学习数据 自学记录统计的是学员在知识库进行自学的学习数据

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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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智能统计 查询人流统计日周月年信息 获取时间热度图统计 获取空间热度图统计 父主题： 行业数据流管理

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