固定宽度文件输入 概述 “固定宽度文件输入”算子，将文件的每一行，按可配置长度的字符或字节，转换成多个输入字段。 输入与输出 输入：文本文件 输出：多个字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 换行符 用户根据数据实际情况，填写字符串作为换行符。支持任何字符串。默认使用操作系统的换行符。

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获取视频的宽度 返回视频宽度。 接口调用 virtual int hilens::VideoCapture::Width() 返回值 视频宽度。 父主题： 视频输入模块

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获取视频的宽度 该接口用于获取视频的宽度。 接口调用 hilens.VideoCapture.width 返回值 视频宽度。 父主题： 视频输入模块

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固定宽度文件输入 概述 “固定宽度文件输入”算子，将文件的每一行，按可配置长度的字符或字节，转换成多个输入字段。 输入与输出 输入：文本文件。 输出：多个字段。 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 换行符 用户根据数据实际情况，填写字符串作为换行符。

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型，通过调整模型的参数，使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。 与从头开始训练模型相比，监督式微调能够充分利用预训练模型的知识和特征表示，从而加速训练过程并提高模型的性能。 训练阶段下有不同的训练策略，分为

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均涌现出超高水平AI。人工智能应用在其中起到了不可替代的作用。 游戏智能体通常采用深度强化学习方法，从0开始，通过与环境的交互和试错，学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型，主要包含如下步骤： 通过GPU分析场景特征（自己，视野内队友，敌人，

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Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型，通过调整模型的参数，使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。 与从头开始训练模型相比，监督式微调能够充分利用预训练模型的知识和特征表示，从而加速训练过程并提高模型的性能。 训练阶段下有不同的训练策略，分为

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Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型，通过调整模型的参数，使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。 与从头开始训练模型相比，监督式微调能够充分利用预训练模型的知识和特征表示，从而加速训练过程并提高模型的性能。 训练阶段下有不同的训练策略，分为

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基础布局设置：适合对 CSS 与HTML不是非常了解的用户，通过在“基本属性”面板简单配置属性实现基本的布局。 自适应布局：适合使用标准页面在不同大小屏幕（PC、平板、手机等）下呈现出开发者想要的显示效果场景。 高级布局设置：针对有丰富前端开发经验的用户，通过“样式”面板对页面进行更深度的个性化布局定制。

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恢复归档或深度归档存储对象 功能介绍 如果要获取归档存储或深度归档对象的内容，需要先将对象恢复，然后再执行下载数据的操作。对象恢复后，会产生一个标准存储类型的对象副本，也就是说会同时存在标准存储类型的对象副本和归档或深度归档存储类型的对象，在恢复对象的保存时间到期后标准存储类型的对象副本会自动删除。

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执行完成但包含警告的任务数。 说明： 产生警告的任务可能是失败的也可能是成功的，需要根据成功或失败的结果清单进一步判断。 产生警告的任务数与成功/失败任务数是相互独立的，总任务数仍是成功的任务数+失败的任务数。 Succeed bytes 上传/下载成功的字节数。 max cost

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背景：设置背景颜色、透明度。 边框：设置边框颜色、宽度等，支持“px”、“em”和“%”三种单位。 阴影：设置阴影颜色、模糊、扩散等，支持“px”、“em”和“%”三种单位。 高级设置：在高级设置中，直接编写CSS代码作用于当前元素。如图22所示，编写样式代码实现与图16相同的布局效果。 图22 自定义CSS代码实现组件居中效果

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超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错： RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度，导致训练失败。

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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IoTA.01010036 属性引用深度超过配额限制 错误码描述 属性引用深度超过配额限制。 可能原因 资产属性作为其他的分析任务的输入参数，此时该资产属性引用深度为1，举例：模型A中有属性a，而模型B的分析任务以a为输入参数，则a的引用深度为1，深度限制最大为10。 处理建议 系统

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如何获取Azure对象存储深度采集所需凭证？ 在对Azure云平台对象存储资源进行深度采集时，需要使用“存储账户”和“密钥”作为采集凭证，本节介绍获取Azure“存储账户”和“密钥”的方法。 登录 Azure 门户中转到存储账户。 在左侧导航栏选择“安全性和网络 > 访问密钥” ，即可看到“存储账户名称”和“密钥”。

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件以更新数据。 在“数据绑定”中，单击“值（value）绑定”中的，进入选择模型页面。 单击“新增模型”，进入新增模型页面。 设置模型名称与来源，单击“下一步”。 图2 定义模型 AstroZero支持自定义、对象、服务和事件四类模型，每类模型都包含参数定义和方法定义。方法是在模

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部分深度学习模型参数 一键式模型部署和API发布，提供深度学习模型的快速部署功能，支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发布、应用监控和统计分析，轻松实现AI能力服务化。 图19 模型部署发布平台 平台基于模型训练结果，面向典型业务场景与应用需求，可提供遥感影像在线智能解译能力，包括遥感影像的单

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