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初始化 描述 投屏SDK的所有接口都定义在 IShareServiceController 接口中，需要通过实例对象 ShareServiceController 对象来使用，第一步应该创建该对象：调用该对象的静态方法 create 获取实例。 注意事项 该方法将返回一个单列对象，只需执行一次。

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初始化 接口描述 该接口用于获取ShareServiceController 单例对象。 注意事项 需在create方法调用之后使用才能获得对象，否则返回null。 方法定义 /** * 获取接口单例对象 * @param context 应用上下文

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初始化 配置密钥 初始化SDK 配置option 配置SDK日志

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初始化 初始化HiLens Framework 释放HiLens Framework资源

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初始化 配置密钥 创建OBS客户端 配置OBS客户端 配置SDK日志

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初始化 initWithConfig 接口描述 用于启动并且初始化SDK。 注意事项 该接口用于启动并初始化SDK，在调用其他接口之前必须先调用该接口。 初始化方法必须在主线程调用。 返回值只代表接口是否调用成功。 方法定义 1 + (BOOL)initWithConfig:(HWMOpenSDKConfig

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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。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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初始化 初始化HiLens Framework 释放HiLens Framework

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初始化 初始化HardSampleInferface对象。 接口调用 virtual bool hilens::HardSampleInferface::Init(const float thresholdOne, const float thresholdTwo, const DetectionFilterType

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初始化 接口功能 该接口用于启动并且初始化SDK。注意事项：1、调用该接口之前请先修改HwmSdk文件夹下HwmSdk.exe文件的名称；2、该接口用于启动并初始化SDK，在调用其他接口之前必须先调用该接口并等待初始化回调结果；3、每次调用初始化接口会重新启动SDK，之前所有设置与操作将不复存在。

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初始化 定义：bool InitSdk(int mode) 描述：初始化SDK以及必要组件。 参数： 表1 参数 名称 类型 描述 mode int 初始化模式。 1：表示运行端侧SLAM 2：表示运行云侧SLAM 3：表示运行端侧SLAM +云侧TRACK 4：表示运行云侧SLAM+云侧TRACK

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初始化 配置密钥 创建OBS客户端 配置OBS客户端

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初始化 配置密钥 创建OBS客户端 配置OBS客户端 配置SDK日志 透传访问密钥

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初始化 配置密钥 创建OBS客户端 配置OBS客户端 配置SDK日志 配置SDK代理

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初始表创建 此小节所附为本Tutorial首次创建表时所用到的表创建语法。这些表没有设置存储方式、分布键、分布方式和压缩方式。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19

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初始化 初始化接口有主线程初始化、子线程初始化两种，必须先调用任意一个初始化接口后再调用其它接口。 initWithConfig 接口描述 用于启动并且初始化SDK。 注意事项 该接口用于启动并初始化SDK，在调用其他接口之前必须先调用初始化接口。 此初始化方法必须在主线程调用。

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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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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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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4次，然后才会开始正式运行。 warmup即先用一个小的学习率训练几个epoch（warmup），由于网络的参数是随机初始化的，如果一开始就采用较大的学习率会出现数值不稳定的问题，这是使用warm up的原因。等到训练过程基本稳定之后就可以使用原先设定的初始学习率进行训练。 原因分析 Tensorf

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