算法管理 训练算法 算法文件说明 父主题： 训练服务

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训练算法 添加自定义算法 添加自定义算法流程为“初始化训练算法 > 选择训练算法文件 > 上传训练算法文件”。具体操作步骤如下： 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 算法管理”。 单击“新建训练算法”，填写算法基本信息。 图1 新建训练算法 名称：包含中英文、数字、“_”“-”，不得超过64个字符。

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部署形态灵活可选，除云上智能分析外，同步支持算法边缘节点部署，有效降低带宽成本。边缘与云上智能算法版本同步升级、按需收费。 基于华为自研的鲲鹏系列处理器和昇腾AI芯片，提供高并发低时延的多模态数据分析能力，保证园区场景业务的高效闭环。 面向泛园区场景提供多种智能分析算法，基于深度学习等领先技术，保证人、车辆、事件、行为的高精度感知和处理。

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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需开启目标智能开关，目标智能开启后会关闭其他智能，且设备可能会重启。 需阅读《机器视觉 人脸识别 算法协议》后同意目标功能授权。 操作步骤 登录行业视频管理服务后台。 选择“远程配置 > 智能配置” ，左侧选择需要配置的设备。 开启“目标统计”开关，单击“确定”。 单击“目标统计”，如图1所示。 图1

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目标批量添加 功能介绍 目标批量添加，仅支持好望协议设备，使用该接口需要设备安装了目标算法，NVR800需要切换到人卡模式，SDC直连需要开启目标库对比 URI POST /v1/{user_id}/targets/batch-add 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述

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Integer 目标库分组ID：非负值，从获取目标库分组接口获取 target_ids 是 Array of strings 目标ID列表：数组长度范围[1,100] 目标ID：支持数字和-，长度范围[1,20]，需要已添加目标才可以删除，可以从按索引范围获取目标ID列表、获取目标信息、按索引范围获取目标ID信息中获取

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部署形态灵活可选，除云上智能分析外，同步支持算法边缘节点部署，有效降低带宽成本。边缘与云上智能算法版本同步升级、按需收费。 基于鲲鹏系列处理器和昇腾AI芯片，提供高并发低时延的多模态数据分析能力，保证园区场景业务的高效闭环。 面向泛园区场景提供多种智能分析算法，基于深度学习等领先技术，保证人、车辆、事件、行为的高精度感知和处理。

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个组，按月拆分工作量为一个组。 新建目标：单击“新建目标”/“新建目标（工作量拆分）”，或者在已有目标中，单击（增加当前目标平级的目标），或鼠标放置到已有目标行，单击展示的（增加当前目标的子目标），在弹出的页面新建目标或子目标，新建目标/子目标时，参数配置说明如表1所示。 表1 参数配置说明

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目标库sql_mode中no_engine值检查 MySQL迁移和同步场景 表1 目标库sql_mode中no_engine值检查 预检查项 目标库sql_mode中no_engine值检查。 描述 迁移的对象中包含引擎为myisam的表，目标数据库sql_mode不能包含no_

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目标库接口 获取目标库分组 新增目标库分组 新增目标库分组V2 修改目标库分组 修改目标库分组V2 删除目标库分组 删除目标库分组V2 获取目标信息 按索引范围获取目标ID列表 按索引范围获取目标信息列表 获取目标库分组中的目标数量 目标批量添加 批量修改目标信息 删除目标信息

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Array of strings 目标ID列表：数组长度范围[1,100] 目标ID：支持数字和-，长度范围[1,20]，SDC的目标ID需要带上目标库ID（目标库ID_目标ID的形式）， 可以从按索引范围获取目标ID列表、获取目标信息、按索引范围获取目标ID信息中获取 响应参数 状态码：

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AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通

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支持近300个遥感计算算子、矢量分析算子和专题算法接口，满足不同业务场景的计算与分析需求；支持JavaScript和Python脚本语言，提供线上开发和线下SDK两种方式，用户可使用自己熟悉的开发环境。 图5 北京市1985年-2017年城镇化进度 支持多种经典机器学习分类算法，如K-Means、随机

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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Gallery为零基础开发者，提供无代码开发工具，快速推理、部署AI应用；为具备基础代码能力的开发者，AI Gallery将复杂的模型、数据及算法策略深度融合，构建了一个高效协同的模型体验环境，让开发者仅需几行代码即可调用任何模型，大幅度降低了模型开发门槛。 充足澎湃算力，最佳实践算力推荐方案，提升实践效率和成本

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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转码的一种方式，是指一个视频源文件在一个转码任务中输出多个分辨率、码率的视频文件，以满足不同终端、不同网速的播放需求。 画质增强 是指通过传统成熟的超分辨率算法与AI深度学习的画质增强算法相结合，达到视频分辨率提升、视频画质提升等效果，可用于2K视频转4K视频、修复视频的受损图像，提升已有视频播放画质等效果。 离线转码

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Volcano调度概述 Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性，提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力。 Volcano

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detection）,具体格式请见filters元素格式。 支持的算法： filtered_n_paths 响应示例 根据输入参数，执行指定算法，查询算法结果（根据算法请求返回的job_id，调用查询job_id接口获取算法结果）。 状态码： 200 成功响应示例 { "data":

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