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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查询API统计数据详情 功能介绍 查询API统计数据详情。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/service/statistic/apis-detail/{api_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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选择“远程配置 > 智能配置 > 自研算法配置” ，左侧选择需要配置的设备。 开启“态势分析智能”开关，单击“确定”。 单击“人群密度”。 图1 人群密度 配置“规则配置”参数，如图2所示，参数说明如表1所示。 图2 规则配置 表1 参数说明 参数 说明 检测区域 绘制多边形：选择“绘

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JSON格式说明 字段 类型 说明 stream_id String 摄像头ID。 event_type Uint64 快速标识高密人群统计算法的输出消息类型，高密人群统计算法其值固定为1769472 , 对应16进制为 0x 0000 0000 001B 0000 task_id String

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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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。 图像识别以开放API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通过实时访问和调用API获取推理结果，帮助用户自动采集关键数据，打造智能化业务系统，提升业务效率。 媒资图像标签 基于深度学习技术，准确识别图像中

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人群密度（摄像机SDC/NVR800开启人群密度功能，会自动抓拍区域内人群，提取人群信息，如人群密度、人数等） 13 排队长度（摄像机SDC/NVR800开启排队长度功能，会自动抓拍区域内的排队队列，提取排队信息，如排队人数、排队时长等） 15 过线计数（摄像机SDC/NVR800开启过线计数功能，绘制一条

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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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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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SDC8.1.1支持过线、热度图、人群密度、排队长队配置。暂不支持目标、周界和告警布防，设备侧在8.2.0版本才做的上报手机APP。 版本节奏： 8.2.0版本支持：越线检测、入侵检测、徘徊检测、区域进入检测、区域离开检测、快速移动检测、过线计数、排队长度、人群密度、口罩告警、目标识别、快速移动、移动侦测、三方算法。

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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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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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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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根据问题级别统计数据（API名称：queryTaskIssueLevelCounts） 功能介绍 根据问题的级别对问题进行统计。 相关接口 接口名称 调用说明 获取Token 调用该接口获取到Token，再调用其他接口时，需要在请求消息头中添加“Authorization”，其值即为Token。

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查询任务场景统计数据（API名称：queryTaskSceneCount） 功能介绍 查询任务场景统计数据。 相关API 接口名称 调用说明 获取Token 调用该接口获取到Token，再调用其他接口时，需要在请求消息头中添加“Authorization”，其值即为Token。 URL

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JSON格式说明 字段 类型 说明 stream_id String 摄像头ID。 event_type Uint64 快速标识高密人群统计算法的输出消息类型，高密人群统计算法其值固定为524288，对应16进制为 0x 0000 0000 0008 0000。 task_id String

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三角计数（triangle_count）(1.0.0) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 statistics 否 是否仅输出总的统计量结果： true：仅输出总的统计数量。 false：输出各点对应三角形数量。 Boolean true或false，默认为true。

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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