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

查看更多 →

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

查看更多 →

操作名称：resize 表1 缩放设置 参数 取值说明 代码样例 m 设置缩略的类型。取值为lfit、mfit、fill、pad和fixed，默认值为lfit。 lfit：指定一个w和h的矩形，将图片进行等比缩放，取在矩形内最大的图片。 mfit：指定一个w和h的矩形，将图片进行等比缩放，取在矩形延伸区域的最小图片。

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

数据增强： 数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。

查看更多 →

启动智能任务，支持启动“智能标注”和“自动分组”两大类智能任务。可通过指定请求体中的“task_type”参数来启动某类任务。数据路径或工作路径位于KMS加密桶的数据集，不支持启动主动学习和自动分组任务，支持预标注任务。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的

查看更多 →

圆角都为90效果 填充 使用素材：添加预置背景图，方便高频复用背景图。 自定义背景： 图片：支持url添加和本地上传图片。 缩放模式：支持报错原图大小、按比例缩放、裁剪缩放、拉伸缩放。 图片位置：支持设置为居中对齐、左对齐、右对齐、顶对齐、底对齐。 交互 单击“交互> 交互定义 >

查看更多 →

该功能依赖UniAgent。UniAgent是统一数据采集Agent，支持脚本下发和执行。 若E CS 未安装UniAgent，则无法免登录发送命令，详细内容，请参见为ECS安装UniAgent。 仅Linux操作系统的ECS支持深度诊断。 支持深度诊断的操作系统类型及版本。 操作系统类型 版本 CPU架构

查看更多 →

报告文档名称产生字段 模板设置勾选字段名称（多选）：许可名称，许可场景名称，组织单元名称，组织单元编码，年月日，自定义1，自定义2。 说明： 自定义1和自定义2可在“公共平台 > 业务配置 > 全局配置 > 任务及评审”中进行配置 报告“文件名称”产生的顺序规则 用来生成报告模板的名称 配置完成后，点击“保存”。

查看更多 →

人脸客流统计技能 技能描述 智慧门店的人脸抓拍和客流统计技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，对进入门店的人形进行抓拍，并自动筛选出此人进店过程中尺寸、清晰度、角度最佳的人脸和对应的原图上传至您的后台系统。 结合云上 人脸识别服务 （Face Recognition，简称

查看更多 →

分页查询智能任务列表，包括“智能标注”和“自动分组”两大类智能任务。可通过指定“type”参数来单独查询某类任务的列表。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统

查看更多 →

-20-21-19”。难例原因ID可选值如下： 0：未识别出任何目标物体。 1：置信度偏低。 2：基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3：预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6

查看更多 →

。 输入： prediction boxes list,，例如[bbox1, bbox2, bbox3,....]，其中bbox = [xmin, ymin, xmax, ymax, score, label]，x和y为框的坐标，score表示置信度得分，label表示类别标签，score的范围需要为[0

查看更多 →

。 输入： prediction boxes list,，例如[bbox1, bbox2, bbox3,....]，其中bbox = [xmin, ymin, xmax, ymax, score, label]，x和y为框的坐标，score表示置信度得分，label表示类别标签，score的范围需要为[0

查看更多 →

-20-21-19”。难例原因ID可选值如下： 0：未识别出任何目标物体。 1：置信度偏低。 2：基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3：预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6

查看更多 →

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

查看更多 →

阶段内容已添加内容展示资源所属类型，鼠标移动至名称后可单击预览素材内容（暂不支持scorm，HTML和压缩包的预览）； 解锁时间可以设置资源的解锁时间，学员必须到解锁时间后才能学习该资源，线下课和考勤无解锁时间的设置。 默认显示系统估算学时，仅计算音视频和考试的时长，作为添加内容时长的参考，支持手动编辑。 图4 添加内容1

查看更多 →

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

查看更多 →

-20-21-19”。难例原因ID可选值如下： 0：未识别出任何目标物体。 1：置信度偏低。 2：基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3：预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6

查看更多 →

-20-21-19”。难例原因ID可选值如下： 0：未识别出任何目标物体。 1：置信度偏低。 2：基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3：预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6

查看更多 →