三角计数算法（Triangle Count） 概述 三角计数算法（Triangle Count）统计图中三角形个数。三角形越多，代表图中节点关联程度越高，组织关系越严密。 适用场景 三角计数算法（Triangle Count）适用于衡量图的结构特性场景。 参数说明 参数 是否必选

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统计数据信息(statistics) 功能介绍 Edge上报统计数据消息到平台，平台经过处理后将该消息推送到对应的数据转发配置通道。 统计数据信息，包括车辆流量，平均速度等统计信息。 TOPIC v2x-v1-edge-flow 如果新增数据转发配置时填写了topic_prefi

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批量获取资源统计数据 功能介绍 批量获取资源统计数据 URI POST /v1/{project_id}/metric-data/batch-stat-metric-data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 华为云项目ID，您可以从获取项目ID中获取。

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添加审计数据库Agent 功能介绍 添加审计数据库Agent 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/{instance_id}/audit/agents 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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查询API统计数据详情 功能介绍 查询API统计数据详情。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/service/statistic/apis-detail/{api_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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查询APP统计数据详情 功能介绍 查询APP统计数据详情。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/service/statistic/apps-detail/{app_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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使用KafkaStreams统计数据 功能简介 以下提供High level KafkaStreams API代码样例及Low level KafkaStreams API代码样例，通过Kafka Streams读取输入Topic中的消息，统计每条消息中的单词个数，从输出Topi

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查询用户使用统计数据 功能介绍 查询用户使用统计信息; 最多查询30天内的数据; 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_i

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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任务的列表。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手段进行智能标注，降低人工标注量，帮助用户找到难例。

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使用KafkaStreams统计数据 功能简介 以下提供High level KafkaStreams API代码样例及Low level KafkaStreams API代码样例，通过Kafka Streams读取输入Topic中的消息，统计每条消息中的单词个数，从输出Topi

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使用KafkaStreams统计数据 功能简介 以下提供High level KafkaStreams API代码样例及Low level KafkaStreams API代码样例，通过Kafka Streams读取输入Topic中的消息，统计每条消息中的单词个数，从输出Topi

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200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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使用KafkaStreams统计数据 功能简介 以下提供High level KafkaStreams API代码样例及Low level KafkaStreams API代码样例，通过Kafka Streams读取输入Topic中的消息，统计每条消息中的单词个数，从输出Topi

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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出现此问题时，表示数据集版本发布成功，但是不满足自动学习训练作业要求，因此出现数据集版本不合格的错误提示。 标注信息不满足训练要求 针对不同类型的自动学习项目，训练作业对数据集的要求如下。 图像分类：用于训练的图片，至少有2种以上的分类（即2种以上的标签），每种分类的图片数不少于5张。 物体检测：用于训练的图片

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内置属性：图像尺寸（图像的宽度、高度、深度），类型为List[/topic/body/section/table/tgroup/tbody/row/entry/p/br {""}) (br]。列表中的第一个数字为宽度(像素)，第二个数字为高度(像素)，第三个数字为深度(深度可以没有，默认为3)，如[100

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