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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标定管理 车辆管理 传感器标定 标定文件模板 父主题： 数据资产

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标定文件模板 Vehicle车辆标定文件模板 标定文件名：“车辆自身参数.yaml” 文件内容示例： # The vehicle config vehicle: # basic mass: #质量 # Body

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传感器标定 标定数据记录车辆本身以及车辆上传感器的配置信息，一个标定项对应一个传感器标定文件。Octopus标定文件需满足标准，平台会对上传的每个标定文件名、格式和类型做检查。 本地编写标定文件 当前支持车架配置以及传感器标定信息配置：车架配置、相机以及激光雷达。 以创建激光雷达

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水位字段在出现异常时会被当作错误码使用，目前总共有三种错误码： -999代表创建作业时提供的标定信息（calibration_info）不符合规则； -998代表画面中不存在水尺； -997代表画面中存在水尺，但检测出的水尺与水面交点与标定信息最左顶点或最右顶点水平距离过远，不可信。 polygon List[Object]

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UPDATE_CAMERA_FOV 刷新渲染相机FOV。只需要相机内参fy值，计算透视相机的fov值。 fy number 需要侦听回调，回调函数会接收到一个参数：event: { data: Object } event.data.fy表示设备相机内参fy值。 LANDSCAPE_BY_ROLL

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数字孪生—相机视角功能 添加相机视角操作 登录数字孪生管理控制台。 单击左半侧目录“相机视角”。 单击页面右侧页面内容左上方“添加”，进入“添加相机视角”页面。 图1 添加相机视角1 图2 添加相机视角2 修改相机视角端操作 登录数字孪生管理控制台。 单击左半侧目录“相机视角”。

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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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camera 参数 是否必选 参数类型 描述 fx 是 Float 相机内参，焦距fx。 fy 是 Float 相机内参，焦距fy。 cx 是 Integer 相机内参，相机光心坐标cx。 cy 是 Integer 相机内参，相机光心坐标cy。 表6 imu 参数 是否必选 参数类型 描述

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相机架设及拍摄规格 相机架设 建议选用与40mm-85mm焦距等效的镜头，避免使用超广角。 在合适的高度，将相机竖置并固定于三脚架上，确保水平。 相机与人物眼神平齐，并对焦于模特面部区域，确保面部清晰不失焦。 若录制模特全身，请确保模特脚底有绿幕空隙。 图1 拍摄示例 建议使用相机竖拍。

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注意事项 了解坐标系 VPS坐标系 VPS坐标系是基于UTM坐标定义的，北向Y轴正向和东向X轴正向如图1所示。 图1 VPS坐标系示意图 Three.js渲染引擎坐标系 摆放虚拟物体时需要注意：Three.js的相机朝向是Z轴的反向。 图2 Three.js渲染引擎坐标系示意图 坐标系转换

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标定文件上传失败的原因？ 检查标定类型 标定文件必须上传到对应类型标定项，如激光雷达标定文件，只能上传到激光雷达标定项，平台会对文件标定类型和关键参数进行校验。 检查是否重名 标定文件可以重名，但上传到平台的标定项名称不可重名。 检查文件内容 平台会对每种类型标定文件中的关键参数

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可用性目标定义 可用性是衡量可靠性和韧性的综合性指标。 可用度及SLO RTO与RPO 数据持久度 父主题： 基本概念

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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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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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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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render_calibration_sw 否 Integer 对应控制台的界面参数“标定信息渲染开关”。输出图像是否绘制水尺标定信息，取值范围: 0：表示不绘制。 1：表示用绿色绘制水尺标定信息。 默认值为0。 最小值：0 最大值：1 缺省值：0 响应参数 状态码： 200 表14

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