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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雷达图 雷达图是指通过极坐标的展现形式，使用围合的区域，来表示数据在不同维度的具体表现。 在高级页面设计器中，单击，从“图表 > 雷达图”中，拖拽“雷达图”组件到画布中，如图1所示。 图1 雷达图 属性 在属性中，设置雷达图组件的位置、边框、背景等。 图2 属性 基础 组件标题：设置组件的标题。

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雷达图 雷达图是指通过极坐标的展现形式，使用围合的区域，来表示数据在不同维度的具体表现。 在大屏设计页面，从“全部组件 > 图表”中，拖拽“雷达图”组件至画布空白区域，如图1。 图1 雷达图 图2 边距样式说明 卡片 卡片是指包裹图表组件的外层架构，可以理解为组件由卡片中基础元素

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雷达图 本章节主要介绍雷达图组件各配置项的含义。 样式 尺寸位置 图表尺寸：设置图表的宽和高。单位为px。 图表位置：设置图表在画布中的位置。单位为px。 图1 尺寸位置-雷达图 全局样式 字体：设置图表中文字的字体。 形状：设置图表中图像的形状，可设置为圆或多边形。 值标签 显

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扫描雷达 本章节主要介绍扫描雷达组件各配置项的含义。 样式 尺寸位置 图表尺寸：设置图表的宽和高。单位为px。 图表位置：设置图表在画布中的位置。单位为px。 图1 尺寸位置-扫描雷达 全局样式 字体：设置图表中文字的字体。 半径：输入数值或通过拖动设置半径大小。 值标签：设置图

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雷达图 雷达图可以展示分析所得的数字或比率，您能够一目了然地查看各类数据指标及数据变化趋势。本文为您介绍如何为雷达图添加数据并配置样式。 约束限制 维度轴由数据的维度决定，至少选择1个维度。例如日期、省份或产品类型。 度量轴由数据的度量决定，至少选择1个度量。例如订单数量。 前提条件

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雷达图 雷达图可以展示分析所得数据或比率，用户能够清楚的查看各类数据指标及数据变化趋势。将多个维度的数据量映射到起始于同一个圆心的坐标轴上，结束于圆周边缘，并将同一组的点使用线连接起来。多用于维度值的分布。此章节为您介绍雷达图相关配置。 字段 在数据列下的类别轴/维度和轴值/度量

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雷达图 雷达图是一种常用的 数据可视化 图表，也称为蜘蛛网图或星形图。雷达图通过将多个数据系列的指标值在同一张图表中展示出来，以便于比较它们之间的差异和相似性。 在左侧组件区域，从“图表控件”中，选择“雷达图”组件，并拖拽至设计区，如图1所示。 图1 拖拽雷达图组件到设计区并设置属性

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雷达图 雷达图是指通过极坐标的展现形式，使用围合的区域，来表示数据在不同维度的具体表现。 在大屏设计页面，从“全部组件 > 图表”中，拖拽“雷达图”组件至画布空白区域，如图1。 图1 雷达图 图2 边距样式说明 卡片 卡片是指包裹图表组件的外层架构，可以理解为组件由卡片中基础元素

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雷达管理 雷达管理 查询雷达列表 父主题： 应用侧API参考

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查看探测状态 “探测状态”是指安全产品数据上报到SA的状态。通过查看探测状态，您可以判断是否正常上报当前产品数据。 表1 探测状态说明 状态 说明 探测正常 表示一个小时内，数据接口被调用次数大于等于8次，接口连通性正常，“探测状态”检测正常，正常上报当前产品数据。 启用产品集成后一个小时内，默认探测状态为正常。

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发布探测消息 功能介绍 基于主题发送http/https探测消息，探测当前http/https 终端是否可用，SMN出口是否能够正常访问该终端。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/notifications/topics/{topic_urn}/detection

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如何评估一个散货仓需要安装多少个雷达？ 货仓安装雷达数量评估受多个因素影响：主要有环境因素与雷达硬件性能因素，需要根据实际情况进行评估。比如一个粉尘较低的大型散货仓，使用一对96线、分辨率0.25°x0.26°、探测距离百米的雷达，可有效覆盖的货物范围达1万平米以上。 父主题： 堆体测量

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WT雷达图 本章节主要介绍WT雷达图组件各配置项的含义。 样式 WT雷达图和雷达图的样式配置相似，请参考样式配置WT雷达图的样式。 数据 WT雷达图和WT柱图的数据配置相似，请参考数据配置WT雷达图的数据。 交互 关于组件是否支持交互功能及交互的使用方法，请参考设置组件事件交互。

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获取http探测结果 功能介绍 根据http探测发送返回的task_id查询探测结果。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/notifications/topics/{topic_urn}/detection/{task_id} 表1

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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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录制车辆路况图像数据。 激光雷达（lidar） lidar_roof_0 .pcd 以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统，探测车辆周围的目标位置，监测移动速度。 位置数据（gnss） gnss_raw .pb 通过卫星导航系统，定位车辆位置。 毫米波雷达（radar） RADAR_FRONT

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录制车辆路况图像数据。 激光雷达（lidar） lidar_roof_0 .pcd 以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统，探测车辆周围的目标位置，监测移动速度。 位置数据（gnss） gnss_raw .pb 通过卫星导航系统，定位车辆位置。 毫米波雷达（radar） RADAR_FRONT

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录制车辆路况图像数据。 激光雷达（lidar） lidar_roof_0 .pcd 以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统，探测车辆周围的目标位置，监测移动速度。 位置数据（gnss） gnss_raw .pb 通过卫星导航系统，定位车辆位置。 毫米波雷达（radar） RADAR_FRONT

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雷达数据采集与上传 堆体服务对雷达点云数据规格约束、云台采集和环境要求 激光雷达点云数据上传 父主题： 堆体测量

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