静态目标服务 方案介绍 通过dubbo:reference在Dubbo服务的服务消费者中对引用的服务提供者进行配置。使用选项url定义点对点直连服务提供者地址，绕过注册中心，直接调用目标服务。 详细说明 如果原Dubbo服务中使用的是xml配置文件，则只需要修改配置文件即可。 <

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获取目标库分组中的目标数量 功能介绍 获取目标库分组中的目标数量，仅支持好望协议设备，使用该接口需要设备安装了目标算法，NVR800需要切换到人卡模式，SDC直连需要开启目标库对比 URI GET /v1/{user_id}/targets/count 表1 路径参数 参数 是否必选

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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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需开启目标智能开关，目标智能开启后会关闭其他智能，且设备可能会重启。 需阅读《机器视觉 人脸识别 算法协议》后同意目标功能授权。 操作步骤 登录行业视频管理服务后台。 选择“远程配置 > 智能配置” ，左侧选择需要配置的设备。 开启“目标统计”开关，单击“确定”。 单击“目标统计”，如图1所示。 图1

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目标批量添加 功能介绍 目标批量添加，仅支持好望协议设备，使用该接口需要设备安装了目标算法，NVR800需要切换到人卡模式，SDC直连需要开启目标库对比 URI POST /v1/{user_id}/targets/batch-add 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述

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Integer 目标库分组ID：非负值，从获取目标库分组接口获取 target_ids 是 Array of strings 目标ID列表：数组长度范围[1,100] 目标ID：支持数字和-，长度范围[1,20]，需要已添加目标才可以删除，可以从按索引范围获取目标ID列表、获取目标信息、按索引范围获取目标ID信息中获取

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查看具体内容。 进入到具体的章节之后，可以在资料模块完成知识的学习，在作业模块完成学习知识的自我检查。 单击左侧导航栏可以切换不同的学习内容。 预览 按钮，可以打开或关闭资料的全局预览。 全屏 按钮，可以最大化实现资料预览。 学习返回。 方案一：通过Classroom的导航链接进行返回（推荐此种方案）。

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训练声音分类模型 完成音频标注后，可以进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的声音分类模型。由于用于训练的音频，至少有2种以上的分类，每种分类的音频数不少于5个。 操作步骤 在开始训练之前，需要完成数据标注，然后再开始模型的自动训练。 在新版自动学习页面，单击项目名称进入运

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什么是商标分类？商标分类共有多少类别？ 商标分类是指《商标注册用商品和服务国际分类》，也称《尼斯分类》，共有45个类别，其中1-34类为商品类别，35-45类为服务类别。 《商标注册用商品和服务国际分类》是根据1957年6月15日由尼斯外交会议达成的一项协定（尼斯协定）制定的，我

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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memory 解决方法： 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考各个模型深度学习训练加速框架的选择，如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-

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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。

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在标注作业列表中，选择“物体检测”或“图像分类”类型的标注作业，单击操作列的“智能标注”启动智能标注作业。 在弹出的“启动智能标注”对话框中，选择智能标注类型，可选“主动学习”或者“预标注”，详见表1和表2。 表1 主动学习 参数 说明 智能标注类型 “主动学习”。“主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛

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训练文本分类模型 完成数据标注后，可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的文本分类模型。由于用于训练的文本，至少有2种以上的分类（即2种以上的标签），每种分类的文本数不少于20个。因此在单击“继续运行”按钮之前，请确保已标注的文本符合要求。 操作步骤 在新版自动学习页面，单

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个组，按月拆分工作量为一个组。 新建目标：单击“新建目标”/“新建目标（工作量拆分）”，或者在已有目标中，单击（增加当前目标平级的目标），或鼠标放置到已有目标行，单击展示的（增加当前目标的子目标），在弹出的页面新建目标或子目标，新建目标/子目标时，参数配置说明如表1所示。 表1 参数配置说明

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目标库接口 获取目标库分组 新增目标库分组 新增目标库分组V2 修改目标库分组 修改目标库分组V2 删除目标库分组 删除目标库分组V2 获取目标信息 按索引范围获取目标ID列表 按索引范围获取目标信息列表 获取目标库分组中的目标数量 目标批量添加 批量修改目标信息 删除目标信息

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Array of strings 目标ID列表：数组长度范围[1,100] 目标ID：支持数字和-，长度范围[1,20]，SDC的目标ID需要带上目标库ID（目标库ID_目标ID的形式）， 可以从按索引范围获取目标ID列表、获取目标信息、按索引范围获取目标ID信息中获取 响应参数 状态码：

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我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面，单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面，卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】，弹出课程的详情页面，可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题： 实施步骤

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集，不支持启动主动学习和自动分组任务，支持预标注任务。 “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

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北京市1985年-2017年城镇化进度 支持多种经典机器学习分类算法，如K-Means、随机森林、正态贝叶斯、支持向量机、期望最大EM等，实现遥感影像快速分类 图6 基于K-Means算法的分类结果图 图7 基于正态贝叶斯的分类结果图 支持调用PIE-Engine AI平台的丰富深度学习模型进行实时解译 图8 调用PIE-Engine

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