定时重建系统盘 操作场景 该操作指导业务管理员对桌面/桌面池定时重建系统盘，重建系统盘对系统的影响及限制详见重建系统盘/重建系统盘。 操作步骤 登录管理控制台。 在左侧导航中单击“定时任务”。 进入“定时任务”页面。 单击定时任务页面右上角“创建定时任务”。 弹出“创建定时任务”界面。

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索引重建/不可用 使用ALTER INDEX可以设置索引是否可用。 例如，假设分区表range_ sales上存在索引range_sales_idx，可以通过如下命令设置其不可用。 ALTER INDEX range_sales_idx UNUSABLE; 可以通过如下命令重建索引range_sales_idx。

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索引重建/不可用 使用ALTER INDEX可以设置索引是否可用。 例如，假设分区表range_ sales上存在索引range_sales_idx，可以通过如下命令设置其不可用。 ALTER INDEX range_sales_idx UNUSABLE; 可以通过如下命令重建索引range_sales_idx。

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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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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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获取智能任务的详细信息，支持查询“智能标注”和“自动分组”两大类智能任务。可通过指定路径参数“task_id”来查询某个具体任务的详情。 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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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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2D图像生成 前提条件 完成OBS授权委托，具体操作步骤请参考授权操作步骤。 在服务控制台“总览”>“我的模型”区域，开通“2D图像生成”服务，具体操作步骤请参考开通我的模型和购买套餐包。 操作步骤 在左侧菜单栏中单击“智驾模型服务”。 选择“2D图像生成”页签，单击“创建”，填写信息。

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索引重建/不可用 使用ALTER INDEX可以设置索引是否可用。 例如，假设分区表range_ sales上存在索引range_sales_idx，可以通过如下命令设置其不可用。 ALTER INDEX range_sales_idx UNUSABLE; 可以使用如下命令重建索引range_sales_idx。

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三维重建 概况查看 设置重建 约束参考 三维模型产品输出 父主题： 实景三维建模

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主码流：码流大，清晰度高，占用带宽大，适用于本地存储。 子码流：码流较小，图像较流畅，占用带宽小，适用于低带宽网络传输。 编码协议 可更改编码协议为： H.264：在同样的图像质量前提下，占用的带宽小。 H.265：在同样的图像质量前提下，占用带宽较H.264更小。 MJPEG：每一帧都可以

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模型智能布置：学习模型的色系、大小、风格，根据空间算法智能选择适配且搭配美观的模型组合 图5 模型智能布置 核心技术2：自研云渲染技术，实现高画质、交互式的实时渲染效果 云渲染技术 强大AI算力，使能超分场景：利用AI算力超分技术，可满足在线推理、Pipleline并行、算子深度优化等核

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云容器引擎-成长地图 | 华为云 图像识别 图像识别（Image Recognition），基于深度学习技术，可准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力，帮助客户准确识别和理解图像内容。 免费体验 1元包年 立即使用 立即使用 成长地图

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功能介绍 系统登录 在浏览器中输入https://engine.piesat.cn/engine-studio/链接，进入系统登录界面，如下图所示。按照提示进行注册登录。 图1 免费注册 图2 登录 图3 登录成功 功能介绍 支持国内外多种高、中、低分辨率卫星影像数据的实时调用及

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创建科学计算大模型训练任务步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”，单击界面右上角“创建训练任务”。 在“创建训练任务”页面，模型类型选择“科学计算大模型”。模型选择完成后，参考表1、表2完成训练参数设置，启动模型训练。

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Linux 应用场景 商超 支持固件版本 HiLens Framework 1.0.0及以上，DDK887/DDK893 最大路数 最多10路 视频流传输协议 RTSP 输入方式 外接IPC摄像头 输出方式 POST 摄像头部署 摄像头的架设会影响人脸检测模型的准确率。在实际架设中，尽量

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中：随机森林的树数量，k-means中的cluster数，正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足，一味地增加数据，训练效果并不明显。

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于哪一块资源最先达到瓶颈。 不同应用对资源需求不同，例如： 功耗密集型业务（如高性能计算、人工智能、深度学习等场景）主要就是消耗计算维度的容量。 内存密集型业务（如大数据处理、图像/视频处理、游戏开发、数据库等场景）主要消耗内存和存储维度的容量。 存储密集型业务（如大型数据库、大

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标清（480P） 854*480 600Kbps 420Kbps 高清（720P） 1280*720 1000Kbps 700Kbps 超清（1080P） 1920*1080 2000Kbps 1400Kbps 2K 2560*1440 7000Kbps 4900Kbps 4K 3840*2160

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