地 单击界面右上方的“检索配置”，进入“检索配置”界面，选择“重建业务索引”页签，在左侧导航选择需要重建索引的模型。 您可以根据需要添加索引类或删除索引类。 添加索引类：单击界面右上方的“添加索引类”，在界面右侧勾选需要添加的索引类，勾选完成后单击“确定”。 删除索引类：单击要删

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产品优势 检测准确 基于深度学习技术和大量的样本库，帮助客户快速准确进行违规内容检测，维护内容安全。 功能丰富 提供图文视频内容检测，覆盖涉黄、广告、涉暴等多种违规风险的内容检测，以及检测图像清晰度和构图质量等功能。 稳定可靠 内容审核 服务已成功应用于各类场景，基于华为等企业客户的长期实践，经受过复杂场景考验。

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INDEX），再创建索引（CREATE INDEX）。 在删除索引过程中，会在父表上增加一个短暂的排他锁，阻止相关读写操作。在创建索引过程中，会锁住写操作但是不会锁住读操作，此时读操作只能使用顺序扫描。 使用REINDEX语句重建索引。 使用REINDEX TABLE语句重建索引，会在重建过程中增加排他锁，阻止相关读写操作。

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15分钟后将重启：5单击“确认”后15分钟即开始系统盘重建。 立即强制重启 通知用户 选择是否通知用户其桌面需要重建系统。用户登录后在桌面中弹窗提示通知消息。 不通知 通知消息 选择通知用户后，可自定义编辑桌面中弹窗提示内容。 - 确认重建系统盘，请输入rebuild 根据提示在输入框中输入“rebulid”。

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15分钟后将重启：6单击“确认”后15分钟即开始系统盘重建。 立即强制重启 通知用户 选择是否通知用户其桌面需要重建系统。用户登录后在桌面中弹窗提示通知消息。 不通知 通知消息 选择通知用户后，可自定义编辑桌面中弹窗提示内容。 - 确认重建系统盘，请输入rebuild 根据提示在输入框中输入“rebuild”。

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Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通过调用API获取推理结果，帮助用户打造智能化业务系统，提升业务效率。 内容审核-图像 图像内容审核，利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中的暴恐元素、涉黄内容等，帮助业务规避违规风险。 内容审核-文本 文本内容审核 ，采用人工智能文本检测技术

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获取某个超参敏感度分析图像的路径 功能介绍 获取某个超参敏感度分析图像的保存路径。 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_

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可实现几何接边误差小于2像素。 L5等级 在L4级基础上执行影像匀色、镶嵌处理，输出L5级的成果数据，并支持矢量边界裁切、瓦片金字塔形式的成果数据输出。 金字塔切割：利用金字塔分层切片方法进行影像的切割。 矢量切割：利用矢量的属性、边界进行影像的裁剪。 金字塔图像：以多分辨率来解释图像的一种有效但概念简

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开启功能后，客户端最高支持1080P，30帧的编码发送/接收；不开启功能，客户端最高支持720P，30帧的编码发送/接收。 会议中使用1080P超清视频功能时需要全屏/窗口最大化，单个大画面支持1080P（画廊视图下多个画面时不支持）。 使用1080P超高清视频 与会者进入会议后，全屏

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3D模型重建-建筑场景 在进行建筑结构的三维建模时，需要考虑建筑的各个部分之间的空间关系和连接方式。对于墙、楼板、梁、柱等建筑结构部件，按照其实际位置进行建模。提供LOD100、LOD200、LOD300、LOD400和LOD500精度的建模。 3D模型重建-装修场景 在进行装修

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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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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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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如何判断源视频应转码成标清、高清或超清？ 如果低分辨率视频转码成高分辨率视频，观看体验会和源视频效果差不多。因此建议选择与源视频分辨率相近的模板进行转码。 超清：1080*1920 高清：720*1280 标清：480*854/480*720 流畅：270*480/270*406

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影像。 图像解译 通过图像上反应的颜色、形状，推断目标电磁波特定的差异，进而对目标进行定性识别，作为模式识别技术在遥感领域的应用。 影像融合 将低分辨率的多光谱影像与高分辨率的单波段影像重采样，生成高分辨率多光谱影像遥感的影像处理技术，使处理后的影像既有较高的空间分辨率，又具有多光谱特征

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对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通常可以归纳为几个步骤：确定目的、准备数据、训练模型、评估模型、部署模型。 图1 AI开发流程 确定目的 在开始AI开发之

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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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“预标注”表示选择用户模型管理里面的模型进行智能标注。 “自动分组”是指先使用聚类算法对未标注图片进行聚类，再根据聚类结果进行处理，可以分组打标或者清洗图片。 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

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最新动态 本文介绍了图像搜索Imagesearch各特性版本的功能发布和对应的文档动态，新特性将在各个区域（Region）陆续发布，欢迎体验。 2021年12月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 新版SDK文档上线 新版SDK可以在GitHub仓库查看SDK更新历史、

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推理部署（基础教程） 表4 推理部署列表 样例 镜像 对应功能 场景 说明 基于ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署 - 在线服务 物体检测 此案例以“商超商品识别”模型为例，完成从AI Gallery订阅模型，到ModelArts一键部署为在线服务的 免费体验 过程。 推理部署（高阶教程）

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Convert Model参数说明 参数 说明 Model Path 待转换的模型文件在技能项目文件中的位置。一般将模型导入至文件夹“save_model”。 Configuration 待转换模型的配置文件在技能项目文件中的位置。例如“save_model/aipp_rgb.cfg”。

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