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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车辆燃油类型 车辆的燃料动力类。 车身颜色 车辆颜色。 车牌颜色 车牌颜色。 车辆描述信息 车辆的描述信息。 单击“注册”，可以在车辆列表查看车辆具体信息和连接状态。 父主题： 设备管理

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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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时候输出0。 direction Int 表示检测到的车辆行驶方向 0: 从上往下行驶，看到车头 1: 从下往上行驶，看到车尾 detection_id String 上报车辆的uuid。用户可以配置多条接近线和离开线，当车辆过线时发送告警，该ID用来表示多次次告警或者目标是否是

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车辆服务 车辆保险 车辆保险信息录入、编辑、删除、批量删除；列表查询； 图1 车辆保险 车辆违章 车辆违章信息录入、编辑、删除、批量删除；列表查询； 图2 车辆违章 车辆事故 车辆事故信息录入、编辑、删除、批量删除；列表查询； 图3 车辆事故 车辆维修 车辆维修信息录入、编辑、删除、批量删除；列表查询；

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车辆管理 平台支持配置车队、车辆，以及两者的所属关系。 创建车队 在左侧菜单栏中，单击“数据资产 > 标定管理”。 选择“车辆管理”页签，单击“车队管理 > 新建车队”，填写车队名称和描述信息。 图1 新建车队 车队名称：车队展示名称。 描述：简要描述车队信息。 单击“确定”。

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车辆管理 查询车辆列表 创建车辆 删除车辆 修改车辆 父主题： 应用侧API参考

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参数说明：实例ID。DRIS物理实例的唯一标识，获取方法请参见“API参考 > 附录 > 获取Instance-Id”。 取值范围：仅支持数字，小写字母和横杠（-）的组合，长度36。 X-Auth-Token 否 String 参数说明：用户Token，Token认证鉴权时必选。通过调用IAM服务

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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参数说明：实例ID。DRIS物理实例的唯一标识，获取方法请参见“API参考 > 附录 > 获取Instance-Id”。 取值范围：仅支持数字，小写字母和横杠（-）的组合，长度36。 X-Auth-Token 否 String 参数说明：用户Token，Token认证鉴权时必选。通过调用IAM服务

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参数说明：实例ID。DRIS物理实例的唯一标识，获取方法请参见“API参考 > 附录 > 获取Instance-Id”。 取值范围：仅支持数字，小写字母和横杠（-）的组合，长度36。 X-Auth-Token 否 String 参数说明：用户Token，Token认证鉴权时必选。通过调用IAM服务

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车辆智能 违法停车 父主题： 智能配置

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道路线集合，包括进入线和离开线。 polygons 是 List<Object> 车辆检测区域。 lines字段参数描述 字段 是否必选 类型 说明 data 否 List<Object> 道路线，由两个点坐标构成，格式[[x1,y1],[x2,y2]]。 车辆进入线默认水平，画在

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实时收集城市各交通枢纽的车辆通行数据，缓存在通道中，分析平台周期读取通道中的数据分析后将结果应用到调度系统，实现对停车场开放时长和交通资源的调配。 图1 场景示例图 实时文件传输 实时检测客户应用系统中产生的文件，并采集上传到云上，进行离线分析、存储查询及机器学习，对客户进行分类和信息查询，识

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调度 调度概述 CPU调度 GPU调度 NPU调度 Volcano调度 云原生混部 父主题： Standard和Turbo集群用户指南

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传统周期调度依赖和自然周期调度依赖对比 数据开发当前支持两种调度依赖策略：传统周期调度依赖和自然周期调度依赖。 传统周期调度依赖，只支持同周期或者大周期依赖于小周期，不支持小周期依赖于大周期。详细说明如下： 同周期依赖，依赖时间段范围为从当前批次时间往前推一个周期。 跨周期依赖，依赖时间段范围为上一个周期时间段内。

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车辆和控制器 Vehicle and controller 通过 车辆名: vehicle 的方式来为车辆命名.通过 keep(it.name == 指定车型名称) 的方式来指定车辆类型.通过 keep(it.initial_bm == 指定controller名称) 的方式来指

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调度 执行作业 执行场景 父主题： API

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车辆和人员信息、车辆和人员位置，能否每隔几分钟刷新在街区上展示？ 问题 车辆和人员信息、车辆和人员位置，能否每隔几分钟刷新在街区上展示？ 回答 基于平台现有功能，不一定实现，可以通过代码实现。 父主题： 咨询类

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Scheduler是负责Pod调度的组件，它由一系列action和plugin组成。action定义了调度各环节中需要执行的动作；plugin根据不同场景提供了action 中算法的具体实现细节。Volcano Scheduler具有高度的可扩展性，您可以根据需要实现自己的action和plugin。

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