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Uint64 快速标识个体动作检测输出告警的消息类型： 翻爬动作检测算法其值固定为851968，对应16进制为0x 0000 0000 000D 0000。 摔倒动作检测算法其值固定为851969，对应16进制为0x 0000 0000 000D 0001。 挥手动作检测算法其值固定为851970，对应16进制为0x

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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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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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云上个体动作检测 创建云上个体动作检测作业 查询作业列表 查询单个作业 删除作业 父主题： 云上服务API

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边缘个体动作检测 创建边缘个体动作检测作业 查询作业列表 查询单个作业 删除作业 父主题： 边缘服务API

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String 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 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3,4。 左右摇头动作建议角

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对应控制台的界面参数“翻越检测开关”。对输入视频流是否检测翻越动作，取值范围： "0"：表示不检测。 "1"：表示检测。 默认值为1。 最小值：0 最大值：1 缺省值：1 fall_detection_sw 否 Integer 对应控制台的界面参数“摔倒检测开关”。对输入视频流是否检测摔倒动作，取值范围：

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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

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对应控制台的界面参数“翻越检测开关”。 对输入视频流是否检测翻越动作，取值范围： "0"：表示不检测； "1"：表示检测。 默认值为1。 fall_detection_sw 否 Int 对应控制台的界面参数“摔倒检测开关”。 对输入视频流是否检测摔倒动作，取值范围： "0"：表示不检测； "1"：表示检测。

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对应控制台的界面参数“翻越检测开关”。 对输入视频流是否检测翻越动作，取值范围： "0"：表示不检测。 "1"：表示检测。 默认值为1。 fall_detection_sw 否 Int 对应控制台的界面参数“摔倒检测开关”。 对输入视频流是否检测摔倒动作，取值范围： "0"：表示不检测。 "1"：表示检测。

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对应控制台的界面参数“翻越检测开关”。对输入视频流是否检测翻越动作，取值范围： "0"：表示不检测。 "1"：表示检测。 默认值为1。 最小值：0 最大值：1 缺省值：1 fall_detection_sw 否 Integer 对应控制台的界面参数“摔倒检测开关”。对输入视频流是否检测摔倒动作，取值范围：

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原子动作 原子动作定义了一个具体的操作内容，是作业的最小单位。 执行API 等待API结果 执行内容 父主题： 作业管理

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建自动学习物体检测项目后数据标注节点会报错。 图2 数据标注节点报错 步骤三：创建自动学习物体检测项目 确保数据集创建完成且可正常使用后，在ModelArts控制台，左侧导航栏选择“自动学习”默认进入新版自动学习页面，选择物体检测项目，单击“创建项目”。 进入“创建物体检测”页面后，填写相关参数。

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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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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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使用自动学习实现物体检测 准备物体检测数据 创建物体检测项目 标注物体检测数据 训练物体检测模型 部署物体检测服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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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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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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