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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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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选择“远程配置 > 智能配置 > 自研算法配置” ，左侧选择需要配置的设备。 开启“态势分析智能”开关，单击“确定”。 单击“人群密度”。 图1 人群密度 配置“规则配置”参数，如图2所示，参数说明如表1所示。 图2 规则配置 表1 参数说明 参数 说明 检测区域 绘制多边形：选择“绘

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JSON格式说明 字段 类型 说明 stream_id String 摄像头ID。 event_type Uint64 快速标识高密人群统计算法的输出消息类型，高密人群统计算法其值固定为1769472 , 对应16进制为 0x 0000 0000 001B 0000 task_id String

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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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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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人群密度（摄像机SDC/NVR800开启人群密度功能，会自动抓拍区域内人群，提取人群信息，如人群密度、人数等） 13 排队长度（摄像机SDC/NVR800开启排队长度功能，会自动抓拍区域内的排队队列，提取排队信息，如排队人数、排队时长等） 15 过线计数（摄像机SDC/NVR800开启过线计数功能，绘制一条

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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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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JSON格式说明 字段 类型 说明 stream_id String 摄像头ID。 event_type Uint64 快速标识高密人群统计算法的输出消息类型，高密人群统计算法其值固定为524288，对应16进制为 0x 0000 0000 0008 0000。 task_id String

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SDC8.1.1支持过线、热度图、人群密度、排队长队配置。暂不支持目标、周界和告警布防，设备侧在8.2.0版本才做的上报手机APP。 版本节奏： 8.2.0版本支持：越线检测、入侵检测、徘徊检测、区域进入检测、区域离开检测、快速移动检测、过线计数、排队长度、人群密度、口罩告警、目标识别、快速移动、移动侦测、三方算法。

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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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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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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审计数据库 查询数据库列表 查询RDS数据库列表 添加自建数据库 添加RDS数据库 删除数据库 开启关闭数据库 父主题： API

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三角计数（triangle_count）(1.0.0) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 statistics 否 是否仅输出总的统计量结果： true：仅输出总的统计数量。 false：输出各点对应三角形数量。 Boolean true或false，默认为true。

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务效率。 媒资图像标签 基于深度学习技术，准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检

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查询流量峰值、攻击计数 功能介绍 查询流量峰值、攻击计数 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/aad/instances/{instance_id}/{ip}/ddos-statistics 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 instance_id

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