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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间隔的客流信息。 车牌识别技能 面向智慧商超的车牌识别技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的车牌并进行车牌识别，识别结果自动上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 安全帽检测技能 面向智慧园区的安全帽检测技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动检测园区工人未戴安全帽的行为。

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车牌识别 功能介绍 识别输入图片中的车牌信息，并以JSON格式返回其坐标和内容。 该接口的使用限制请参见约束与限制，详细使用指导请参见OCR服务使用简介章节。 图1 车牌示例图 支持车牌信息、车牌颜色识别，支持双行车牌识别，支持单张图片内多个车牌识别。 目前支持车牌类型含小型汽车

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泰国车牌识别 功能介绍 识别泰国车牌图片中的车牌信息，返回识别结果和车牌的区域位置信息。该接口的使用限制请参见约束与限制，详细使用指导请参见OCR服务使用简介章节。 图1 泰国车牌示例图 约束与限制 只支持识别PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式的图片。 图像各边的像素大小在15到8192px之间。

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车牌识别技能 技能描述 面向智慧商超的车牌技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的车牌，结果自动上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 本技能支持： 显示外接IPC摄像头中捕捉到的画面中出现的车牌信息。 画面中同时出现多个车牌的情况下只支持一个车牌的显示及结果上传。

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定位 定位组件用于根据定位获取当前所在位置，仅支持移动端设备使用。 在表单开发页面，从“数据组件”中，拖拽“定位”组件至表单设计区域，如图1。 图1 定位 显示名称：该组件在页面呈现给用户的名称，可以设置为中文，也可以设置为英文。 验证：对该字段进行一些限制。 必填：设置为“必填”，表示该字段必须配置。

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I技术显然可以为此贡献一份力量。 该案例介绍了华为云一站式开发平台ModelArts的自动学习功能实现的常见生活垃圾分类，让您不用编写代码也可以实现生活垃圾分类。 本案例只适用于新版自动学习功能。 步骤1：准备工作 注册华为账号 并开通华为云、实名认证 注册华为账号并开通华为云 进行实名认证

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I技术显然可以为此贡献一份力量。 该案例介绍了华为云一站式开发平台ModelArts的自动学习功能实现的常见生活垃圾分类，让您不用编写代码也可以实现生活垃圾分类。 本案例只适用于新版自动学习功能。 步骤1：准备工作 注册华为账号并开通华为云、实名认证 注册华为账号并开通华为云 进行实名认证

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根据工作流指引，开发无监督车牌检测服务，通过上传训练数据，训练生成车牌检测模型，自主更新和调整模型精度，实现高精度的车牌检测功能。 无监督车牌检测工作流 第二相面积含量测定工作流 根据工作流指引，开发第二相面积含量测定服务，通过上传训练数据，训练生成模型，自主更新和调整模型精度，实现高精度的第二相面积含量测定功能。

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功，如果数据集还未成功导入，创建自动学习物体检测项目后数据标注节点会报错。 图2 数据标注节点报错 步骤3：创建自动学习物体检测项目 确保数据集创建完成且可正常使用后，在ModelArts控制台，左侧导航栏选择“自动学习”默认进入新版自动学习页面，选择物体检测项目，单击“创建项目”。

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无监督车牌检测工作流 工作流介绍 准备数据 选择数据 训练模型 评估模型 部署服务 父主题： 视觉套件

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问题定位 问题定位方法 高频问题汇总

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定位类 搜索查询“class:init”将匹配名称中包含“init”的所有类。使用替代语法，此查询也可以写为“type:init”、“init:class” 或“init:c”。 父主题： 案例

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问题定位 操作场景 当现网某个特定资源或动作出现问题，可根据 云审计 服务收集的日志记录，通过查询对应时间、对应资源的操作记录，查看当时的请求动作和响应，支撑问题定位分析。 本章节介绍，通过云审计服务如何定位现网某个 弹性云服务器 在某日上午发生的故障，以及如何定位现网创建弹性 云服务器 操作失败的问题。

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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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视觉定位 接口列表 视觉定位需要使用的接口如表1所示。 表1 视觉定位接口列表 接口 描述 参数名 参数类型 参数说明 返回值 getToken 向 服务器 请求签名。 - - - Promise<any> setAKSK 验证租户身份信息。 requestParams { AK: string;

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Integer 根据云端负载建议端侧重定位时间（单位ms），int类型默认值15000。 vpsMode Integer 建议预检测模式。 0：gvps 1：lod processMode String 云端处理模式。 gvps：高精视觉定位 lodvps：模型视觉定位 vpsFloor Integer

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空间定位 视觉定位 父主题： API

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问题定位 问题定位简介 日志文件 结果清单 返回码

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定位类 一个搜索查询class:test匹配所有名称中包含test的类。使用替代语法，这个查询也可以写作c:test、test:class或test:c。 父主题： 示例

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