中软国际数据治理专业服务解决方案实践

输入模块简介 hilens::VideoCapture类 使用视频采集器来读取本地摄像头或IP摄像头的数据。 #include <video_capture.h> 构造及析构函数 ~VideoCapture() virtual hilens::VideoCapture::~VideoCapture()

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视频输入模块 输入模块简介 视频采集器 读取摄像头视频帧 获取视频的宽度 获取视频的高度

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音频输入模块 输入模块简介 音频采集器 读取音频数据

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音频输入模块 音频采集器 读取音频数据 音频输入模块示例-输入

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参数类型 描述 inputs Object 堆栈输入信息。其中每个key-value表示有名为key的输入，其值为value。 当模板的input中定义了输入参数为secret/password类型时，对应的input的value在查询接口中返回的将是加密后的信息。 响应示例 {

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map 是 无 数据处理规则 将每行数据按照指定的分隔符，分隔成多个字段，供之后的转换算子使用。 当字段的值与实际的类型不匹配时，该行数据会成为脏数据。 输入字段列数不等于原始数据实际包含字段列数，该行数据会保存为脏数据。 样例 源文件如下图： 配置“ CS V文件输入”算子，分隔符为“

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输入输出 输入 输出 父主题： 预置算子说明

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文本框/文本域 - √ 3 占位符 placeholder文字内容，即输入框提示语言 input输入框 - - √ 4 最大长度 控制输入框的长度大小 数字输入框 - - √ 5 禁用 控制输入框不可输入 switch按钮 开/关 关 √ 6 只读 文本框消失，只展示填写的内容 switch开关

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输入框 输入框是基础输入组件，输入框中的内容可以通过鼠标或键盘输入。输入框一般在有需要输入内容、提供组合型条件查询或有其他资料需要提交时使用。 在标准页面设计界面，从“基本组件 > 表单”中，拖拽“输入框”组件至页面工作区域，如图1。 图1 输入框 查看组件帮助 将鼠标放在对应的组件上，单击，可查看组件说明。

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为了避免算法推理内部可能出现的内存拷贝，在调用模型管家Process接口时，建议输入数据（输入数据一般可直接使用框架传入的内存，该内存是由框架通过HIAI_DMalloc申请得到）及输出数据都通过HIAI_DMalloc接口申请，这样就能够使能算法推理的零拷贝机制，优化Process时间。如果在推理前需要进行DVPP处理，DVPP的输入内

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ModelArts特色功能如下所示： 数据治理 支持数据筛选、标注等数据处理，提供数据集版本管理，特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。

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等。不同的项目对数据的要求，使用的AI开发手段也是不一样的。 准备数据 数据准备主要是指收集和预处理数据的过程。 按照确定的分析目的，有目的性的收集、整合相关数据，数据准备是AI开发的一个基础。此时最重要的是保证获取数据的真实可靠性。而事实上，不能一次性将所有数据都采集全，因此，

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对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特征挖掘十分重要，尤其是具有强表

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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务 ModelArts平台开发实验 介绍自动学习、数据管理、深度学习预置算法、深度学习自定义基础算法和进阶算法 本培训为线下面授形式，培训标准时长为9天，每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收，客户以官网单击确认《培训专业服务签到表》作为验收合格依据。 项目完成

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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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内置大量生物医疗领域标准分析流程，并结合华为特有的高性能云计算，多样性算力，大数据等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，查找待执行的作业，单击“执行”，系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成，在“历史作业”页面查看对应的执行结果、作业报告。作业报告展示作业详细信息，包括作业输入条件、输出结果、执行环境、合作方信息和模型贡献度等。

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查询workflow输入 功能介绍 查询特定流程输入。 URI GET /v1/workflows/{workflow_id}/inputs 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 workflow_id 是 String 需要查询流程的id，即创建workflow的返回值。

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数字输入框 数字输入框组件用于记录数字类型的数据信息，例如数量、年龄、库存、金额等。数字输入框组件支持输入数字的最大有效长度为18位。如果有超过18位数字的输入要求，建议替换为输入框组件。 在表单开发页面，从“基础组件”中，拖拽“数字输入框”组件至表单设计区域，如图1。 图1 数字输入框

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自拓展输入流 用户可通过编写代码实现从想要的云生态或者开源生态获取数据，作为Flink作业的输入数据。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 CREATE SOURCE STREAM stream_id (attr_name attr_type (',' attr_name attr_type)*

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