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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天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API（Application Programming

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巡航轨迹和预置位 查询摄像机预置位列表 添加摄像机预置位 删除摄像机预置位 修改摄像机预置位 移动摄像机到预置位 获取巡航轨迹列表 查询指定巡航轨迹详情 添加摄像机巡航轨迹 删除摄像机巡航轨迹 修改摄像机巡航轨迹 启停摄像机巡航轨迹

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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GetCruiseTracksItem objects 巡航轨迹ID列表 表4 GetCruiseTracksItem 参数 参数类型 描述 cruises_id Integer 巡航轨迹ID cruises_name String 巡航轨迹名称 enable_cruise String 启停状态，枚举值：

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Integer 巡航轨迹ID：取值范围[1,+∞)，可以从获取巡航轨迹列表中获取 cruise_type 是 String 巡航轨迹类型：枚举类型 枚举值： CRUISE_TRACK 巡航轨迹 MODEL_TRACK 模式轨迹 PAN_TRACK 水平轨迹 TILT_TRACK 垂直轨迹 说明：

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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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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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径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 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。单击查看深度网络因子分解机详细信息。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称

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天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 OptVerse以开放API（Application Programming

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参数类型 描述 cruise_type 是 String 巡航轨迹类型：枚举类型 枚举值： CRUISE_TRACK 巡航轨迹 MODEL_TRACK 模式轨迹 PAN_TRACK 水平轨迹 TILT_TRACK 垂直轨迹 说明： 目前设备只有CRUISE_TRACK模式——基于预

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删除摄像机巡航轨迹 功能介绍 删除摄像机巡航轨迹（目前只支持好望设备） URI DELETE /v1/{user_id}/devices/{device_id}/channels/{channel_id}/cruise-track 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 channel_id

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Key”输入待查询消息的Message Key，单击“查询”。 在待查询消息所在行，单击“消息轨迹”。 查看消息的轨迹，确定是否生产/消费成功，如图1所示。 图1 查看消息轨迹详情 消息轨迹的参数说明如表1所示。 表1 消息轨迹的参数说明 参数 参数说明 生产者状态 生产者状态如下： 发送成功：消息发送成功，服务端已经成功存储消息。

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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优化器 查询重写 路径生成 计划生成 Analyze utile接口

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容量优化 在客户的运维工作中，为了保证业务可以持续运转不间断，需要提前识别高负载风险实例并提前做出应对措施。容量优化可以根据用户输入的安全阈值帮助客户快速识别风险实例并给出优化建议。 使用场景 当用户期望能预测资源的负载情况，识别出高负载资源时，可以使用该功能进行辅助预测。 限制与约束

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成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 您可以通过 云监控服务 监控资源的使用情况，识别空闲资源，寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源，然后采取针对性的优化措施。 通过CES

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成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 通过CES查看GeminiDB Mongo监控指标，例如CPU、内存、磁盘的使用率，如果当前配置过高，可以通过规格变更降低配置。 监控GeminiDB Mongo资源闲置情况，及时删除闲置的实例。

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