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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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ActionInfo objects 剧本动作列表信息 表6 ActionInfo 参数 参数类型 描述 id String 剧本流程动作ID name String 流程动作名称 description String 描述 action_type String 流程动作类型 action_id String

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剧本动作管理 查询剧本动作 创建剧本动作 删除剧本动作 更新剧本动作 父主题： API

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编辑或删除。 图3 事件编辑弹窗 预置动作说明 图4 动作列表示例 如上图所示，当单击“新建动作”按钮后，可展现当前事件可配置的动作列表。 表2 预置动作列表 动作类别 动作名称 详细说明 默认 页面跳转 跳转至其他页面，配置参数说明： 页面类型：设置待跳转的页面是当前应用中的标准页面、高级页面或外部页面。

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动作（Actions） 用户首先使用初始动作InitActions来初始化实体entities，接着使用其他动作Actions展开实体entities的场景故事story。 初始动作（assign_init_speed） 动作主体：车辆vehicle或行人pedestrian 。

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准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：单张图像识别速度小于0

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启动作业 操作场景 启动作业。 启动作业 启动运行 资源配置 表1 参数说明 参数名称 描述 示例 RTU 作业运行RTU个数，当使用独享资源运行时，每个作业至少使用2个RTU，最多可使用1024个RTU。 2 并发数 作业运行的并发数据，RTU越多时，支持更高的并发数。并发数不得超过(RTU个数

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启动作业 通过使用create或 submit命令引用本地的配置文件，启动分析作业。 命令结构 health create job [flags] # create和submit作用相同 health submit job [flags] 表1 参数说明 参数 简写 是否必选 说明

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删除规则动作 功能介绍 应用 服务器 可调用此接口删除物联网平台中的指定规则动作。 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v5/iot/{project_id}/routing-rule/actions/{action_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型

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启动作业 功能介绍 启动作业 URI POST /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/jobs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 eihealth_project_id 是 String 平

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开始使用 动作活体检测视频采集要求 表1 动作活体检测视频检测要求 活体检测动作 动作示例 视频动作说明 左摇头 √，左摇头幅度正常。 ×，左摇头幅度过大，超出画面。 右摇头 √，右摇头幅度正常。 ×，右摇头幅度过大，超出画面。 点头 √，点头幅度正常 ×，点头幅度过大，超出画面。

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动作活体检测是通过判断视频中的人物动作与传入动作列表是否一致来识别视频中人物是否为活体。如果有多张人脸出现，则选取最大的人脸进行判定。新老用户均可用该接口。 接口功能及调用方法请参考活体检测。 输入参数 用户配置动作活体检测执行动作，相关参数说明如表7所示。 表7 动作活体检测输入参数说明

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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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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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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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String 是 动作代码顺序列表,英文逗号(,)分隔。建议单动作,目前支持的动作有: 1:左摇头 2:右摇头 3:点头 4:嘴部动作（视频录制详见 表2 动作活体视频采集说明） 仅当actions的传参顺序和视频中的动作顺序一致时返回true。例如，视频中人物动作顺序为点头、嘴部动作，传参顺序需为3

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启动自动作业 功能介绍 启动自动作业 URI POST /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/auto-jobs/{auto_job_id}/start 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 eihealth_project_id

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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