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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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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问题定位 问题定位方法 高频问题汇总

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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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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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视觉定位 接口列表 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 init 初始化视觉定位模块。 config { access: string, secret: string, beforeLocateDelta: number, afterLocateDelta:

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使用自动学习实现图像分类 准备图像分类数据 创建图像分类项目 标注图像分类数据 训练图像分类模型 部署图像分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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不同的学习率调度器（决定什么阶段用多大的学习率）有不同的学习率调度相关超参，例如线性调度可以选择从一个初始学习率lr-warmup-init开始预热。您可以选择多少比例的训练迭代步使用预热阶段的学习率。不同的训练框架有不同的参数命名，需要结合代码实现设置对应的参数。 模型结构 配置模型

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站3、4、5是车牌1通过的第1、2、3个收费站，是车牌2通过的第6、7、8个收费站）且数量大于同行车要求的数量则这两辆车是同行车。 实现1逻辑的缺点 ： 逻辑复杂 实现过程中shuffle操作过多，对性能影响较大。 图2 实现2逻辑 实现2的逻辑说明 ： 根据车牌号聚合该车通过的所有收费站并排序，处理后数据如下：

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定位失败，定位结果显示“invalid url” 检查初始化视觉定位模块config参数中配置的url是否正确。url为https://koomap.cn-north-4.myhuaweicloud.com。 父主题： 常见问题

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定位失败，定位结果显示“OutOfService” 登录KooMap管理控制台，检查是否开通了AR地图运行服务，如未开启，请开通AR地图运行服务。 父主题： 常见问题

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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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定位失败，定位结果显示“Incorrect IAM” 检查初始化视觉定位模块config参数中配置的AK、SK是否正确。获取方法请参见访问密钥。 父主题： 常见问题

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站3、4、5是车牌1通过的第1、2、3个收费站，是车牌2通过的第6、7、8个收费站）且数量大于同行车要求的数量则这两辆车是同行车。 实现1逻辑的缺点 ： 逻辑复杂 实现过程中shuffle操作过多，对性能影响较大。 图2 实现2逻辑 实现2的逻辑说明 ： 根据车牌号聚合该车通过的所有收费站并排序，处理后数据如下：

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站3、4、5是车牌1通过的第1、2、3个收费站，是车牌2通过的第6、7、8个收费站）且数量大于同行车要求的数量则这两辆车是同行车。 实现1逻辑的缺点 ： 逻辑复杂 实现过程中shuffle操作过多，对性能影响较大。 图2 实现2逻辑 实现2的逻辑说明 ： 根据车牌号聚合该车通过的所有收费站并排序，处理后数据如下：

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在管治层面缺乏有效监管与评估，缺乏宏观角度的综合性分析服务。 决策风险高：研判错误可能导致管制失效。 通过本方案实现的业务效果 打破数据孤岛：借力机器学习与深度学习核心算法模型，打破区级各部门数据壁垒，可实现中台化、标准化、自动化的数据汇聚、存取、质控，推进一网统管、一网通享、一网通办能力。 构建多

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下面主要介绍常用的两种定位方式：EXIF和自定义。 定位方式一：EXIF 若定位数据写入到照片中，实景三维操作台支持的“定位方式”中选择“EXIF” 即可自动读取。 在上一步“成功导入照片组”界面，选择照片组，也可按住ctrl键进行多选，右键单击选择“选择定位”。 图1 导入定位信息-1 选

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使用自动学习实现零代码AI开发 自动学习简介 使用自动学习实现图像分类 使用自动学习实现物体检测 使用自动学习实现预测分析 使用自动学习实现声音分类 使用自动学习实现文本分类 使用窍门

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获取定位信息 定义：Pose GetCameraPose (long time) 描述：获取未来时间SLAM的定位信息，time为0时表示不带预测，获取当前时间SLAM的定位信息。当此值能够正常获取数据时，说明已经完成定位，可进行后续的接口调用。 参数： 表1 参数 名称 类型 描述

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