HTTP-FLV视频流接入VIS VIS支持HTTP-FLV视频流接入，您只需要获取HTTP-FLV视频流的拉流地址，然后在VIS控制台中创建视频流即可。 创建流程 登录VIS管理控制台。 选择“视频流管理 > 新增视频流”，如图1所示。 图1 新增HTTP-FLV视频流 配置视频流详情，各参数说明如表1所示。

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RTMP 标签 用于标识该视频流，一个视频流最多添加10个标签。 group=group#1 描述 视频流的描述信息。 - 视频流创建之后，需要激活才能进行拉流。在“视频流管理”界面，单击RTMP视频流操作列的“激活”。 视频流在激活之后，单击视频流名称，可以查看视频流详情，包括实时视频、推流地址以及取流地址。

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创建视频流 内容审核 作业 本章节对创建视频流审核AK/SK方式使用SDK进行示例说明。 示例代码中可以使用VideoStreamCreateRequestData类的withUrls配置待审核的视频流url（仅支持url方式），配置完成后运行即可。 服务所在的应用区域和终端节点，详情请查看

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创建视频流内容审核作业 本章节对创建视频流审核AK/SK方式使用SDK进行示例说明。 示例代码中可以使用VideoStreamCreateRequestData类的withUrls配置待审核的视频流url（仅支持url方式），配置完成后运行即可。 package main import

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创建视频流内容审核作业 本章节对创建视频流审核AK/SK方式使用SDK进行示例说明。 示例代码中可以使用VideoStreamCreateRequestData类的withUrls配置待审核的视频流url（仅支持url方式），配置完成后运行即可。 const core = req

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关闭视频流内容审核作业 功能介绍 关闭视频流内容审核作业。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v3/{project_id}/moderat

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创建视频流内容审核作业 本章节对创建视频流审核AK/SK方式使用SDK进行示例说明。 示例代码中可以使用VideoStreamCreateRequestData类的withUrls配置待审核的视频流url（仅支持url方式），配置完成后运行即可。 服务所在的应用区域和终端节点，详情请查看

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关闭视频流内容审核作业 本章节对关闭视频流审核AK/SK方式使用SDK进行示例说明。 示例代码中需要配置使用RunCloseVideoStreamModerationJobRequest类的withJobId配置审核任务的id，配置完成后运行即可。 服务所在的应用区域和终端节点，详情请查看

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关闭视频流内容审核作业 本章节对关闭视频流审核AK/SK方式使用SDK进行示例说明。 示例代码中需要配置使用RunCloseVideoStreamModerationJobRequest类的withJobId配置审核任务的id，配置完成后运行即可。 package main import

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创建视频流内容审核作业 本章节对创建视频流审核AK/SK方式使用SDK进行示例说明。 示例代码中可以使用VideoStreamCreateRequestData类的withUrls配置待审核的视频流url（仅支持url方式），配置完成后运行即可。 项目ID的获取请参考获取项目ID。

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关闭视频流内容审核作业 本章节对关闭视频流审核AK/SK方式使用SDK进行示例说明。 示例代码中需要配置使用RunCloseVideoStreamModerationJobRequest类的withJobId配置审核任务的id，配置完成后运行即可。 项目ID的获取请参考获取项目ID。

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关闭视频流内容审核作业 本章节对关闭视频流审核AK/SK方式使用SDK进行示例说明。 示例代码中需要配置使用RunCloseVideoStreamModerationJobRequest类的withJobId配置审核任务的id，配置完成后运行即可。 const core = re

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状态码： 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题： 可信联邦学习作业管理

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删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成

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横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后，可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，查找待执行的作业，单击“执行”，系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成，在“历史作

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快速创建一个kubernetes集群 04 使用 此模块介绍如何使用 视频接入服务 。 HTTP-FLV视频流接入VIS 创建HTTP-FLV视频流 视频转储 RTMP视频流接入VIS（已下线） 创建RTMP视频流 视频转储 运维与监控 什么是E CS 创建容器应用基本流程 快速创建一个kubernetes集群

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超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错： RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度，导致训练失败。

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务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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