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- 深度學(xué)習(xí)中如何使檢測框穩(wěn)定 內(nèi)容精選 換一換
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個(gè)人車檢測模型的AI應(yīng)用。人車檢測模型可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛場景，檢測道路上人和車的位置。 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級） 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。來自：專題本課程包含了數(shù)字圖像基本原理，以及使用傳統(tǒng)方法和深度學(xué)習(xí)方法完成計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)的方法以及應(yīng)用場景。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握數(shù)字圖像的基礎(chǔ)知識和變換方法。 2、掌握圖像分類技術(shù)的原理和應(yīng)用場景。 3、掌握目標(biāo)檢測技術(shù)的原理和應(yīng)用場景。 4、掌握圖像分割技術(shù)的原理和應(yīng)用場景。來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)中如何使檢測框穩(wěn)定 相關(guān)內(nèi)容
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GaussDB數(shù)據(jù)庫實(shí)例權(quán)限如何設(shè)置？ GaussDB數(shù)據(jù)庫實(shí)例部署時(shí)通過物理區(qū)域劃分，為項(xiàng)目級服務(wù)。授權(quán)時(shí)，“作用范圍”需要選擇“區(qū)域級項(xiàng)目”，然后在指定區(qū)域（如華北-北京1）對應(yīng)的項(xiàng)目（cn-north-1）中設(shè)置相關(guān)權(quán)限，并且該權(quán)限僅對此項(xiàng)目生效；如果在“所有項(xiàng)目”中設(shè)置權(quán)限，則該權(quán)限來自：專題應(yīng)用解決方案 安全帽檢測智能視頻解決方案 為解決這一系列問題，博思廷與華為聯(lián)合推出了安全帽檢測智能視頻解決方案，采用深度學(xué)習(xí)的博思廷高精度智能算法內(nèi)嵌至華為軟件定義攝像機(jī)中，對檢測區(qū)域內(nèi)的施工、工作人員是否佩戴安全帽（支持紅色、藍(lán)色、黃色、白色等多種顏色）進(jìn)行檢測，當(dāng)有人員未佩戴安來自：云商店
- 深度學(xué)習(xí)中如何使檢測框穩(wěn)定 更多內(nèi)容
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數(shù)據(jù)庫安全 服務(wù)”，進(jìn)入數(shù)據(jù)庫安全審計(jì)“總覽”界面。 3.在左側(cè)導(dǎo)航樹中，選擇“數(shù)據(jù)庫列表”，進(jìn)入數(shù)據(jù)庫列表界面。 4.在“選擇實(shí)例”下拉列表框中，選擇需要添加數(shù)據(jù)庫的實(shí)例。 5.在數(shù)據(jù)庫列表框左上方，單擊“添加數(shù)據(jù)庫”。 6.在彈出的對話框中，設(shè)置數(shù)據(jù)庫的信息。 7.單擊“確定”，數(shù)據(jù)庫列表中將來自：專題![]()
并且嚴(yán)格的限制HTTP協(xié)議中沒有完全限制的規(guī)則。以此來減少被攻擊的范圍。 2.建立安全規(guī)則庫，嚴(yán)格的控制輸入驗(yàn)證，以安全規(guī)則來判斷應(yīng)用數(shù)據(jù)是否異常，如有異常直接阻斷。以此來有效的防止網(wǎng)頁篡改，信息泄露等惡意攻擊的可能性。 3.運(yùn)用 WAF 技術(shù)判斷用戶是否是第一次請求訪問的，同時(shí)將請來自：百科![]()
掃描，發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中存在的安全漏洞。主動(dòng)掃描可以分為網(wǎng)絡(luò)掃描和應(yīng)用程序掃描兩種。 網(wǎng)絡(luò)掃描是指通過掃描工具對目標(biāo)系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行掃描，發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中存在的安全漏洞。網(wǎng)絡(luò)掃描可以分為端口掃描和服務(wù)掃描兩種。 應(yīng)用程序掃描是指通過掃描工具對目標(biāo)系統(tǒng)中的應(yīng)用程序進(jìn)行掃描，發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中存在的安全漏洞來自：專題![]()
確保網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行的高效與穩(wěn)定。 這里值得一提的是，華為云Overlay“智能專線”是虛構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)，它通過利用“網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控、規(guī)律預(yù)測、主動(dòng)控制”等實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)傳輸優(yōu)化，在兩點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)傳輸并不依賴于運(yùn)營商網(wǎng)絡(luò)設(shè)置的路由策略，能夠自由靈活的實(shí)時(shí)探測全網(wǎng)質(zhì)量，進(jìn)而在眾多網(wǎng)路中為用戶選擇最優(yōu)路徑。同來自：百科![]()
Web應(yīng)用防火墻 可針對特定請求忽略某些攻擊檢測規(guī)則，用于處理誤報(bào)事件。 Web應(yīng)用防火墻可針對特定請求忽略某些攻擊檢測規(guī)則，用于處理誤報(bào)事件。 防敏感信息泄露 Web應(yīng)用防火墻可防止在頁面中泄露用戶的敏感信息，例如：用戶的身份證號碼、手機(jī)號碼、電子郵箱等。 Web應(yīng)用防火墻可防止在頁面中泄露用戶的敏感信息來自：專題![]()
來自：百科![]()
DDoS防護(hù) ”，進(jìn)入DDoS防護(hù)頁面。 4.在左側(cè)導(dǎo)航樹中，選擇“DDoS高防 > 域名接入”，進(jìn)入域名接入頁面。 5.在目標(biāo)域名所在行的“操作”列中，單擊“編輯”。 6.在彈出“域名業(yè)務(wù)配置編輯”對話框中，修改源站IP。 須知：如果您的業(yè)務(wù)使用了WAF獨(dú)享模式，“源站”文本框中請輸入為彈性負(fù)載均衡綁定彈性公網(wǎng)IP。來自：專題![]()
將圖片、掃描件或 PDF、OFD 文檔中的文字識別成可編輯的文本，支持通用類識別、證件類識別、票據(jù)類識別、行業(yè)類識別、自定義定制模板識別等。 - 人臉識別服務(wù) FRS： Face Recognition Service，能夠在圖像中快速檢測人臉、分析人臉關(guān)鍵點(diǎn)信息、獲取人臉屬性、來自：百科![]()
段代碼穩(wěn)定后，則會進(jìn)入實(shí)驗(yàn)階段，通過不斷嘗試調(diào)整超參來迭代模型；或在實(shí)驗(yàn)階段，有一個(gè)可以優(yōu)化訓(xùn)練的性能的想法，則會回到開發(fā)階段，重新優(yōu)化代碼。模型開發(fā)部分過程可見下圖。 開發(fā)階段：準(zhǔn)備并配置環(huán)境，調(diào)試代碼，使代碼能夠開始進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練，推薦在ModelArts開發(fā)環(huán)境中調(diào)試。來自：專題![]()
開票軟件中的發(fā)票表格文件，也可以下載模板， 將數(shù)據(jù)整理到模板中，通過表格導(dǎo)入銷項(xiàng)發(fā)票文件。； 導(dǎo)入進(jìn)項(xiàng)票：可以根據(jù)指南步驟，下載發(fā)票選擇確認(rèn)平臺的表格文件，或者是數(shù)據(jù)維護(hù)到模板中，選擇 對應(yīng)的賬期及票種，將表格數(shù)據(jù)導(dǎo)入到系統(tǒng)中。 假如字段不匹配，可以手動(dòng)點(diǎn)加號，將表格中字段同系統(tǒng)中字段匹配手動(dòng)匹配。來自：專題![]()
域名列表 7. 在“網(wǎng)站反爬蟲”配置框中，用戶可根據(jù)自己的需要參照圖4更改網(wǎng)站反爬蟲的“狀態(tài)”，單擊“網(wǎng)站反爬蟲設(shè)置”，進(jìn)入網(wǎng)站反爬蟲規(guī)則配置頁面。 圖4 網(wǎng)站反爬蟲配置框 8. 選擇“特征反爬蟲”頁簽，根據(jù)您的業(yè)務(wù)場景，開啟合適的防護(hù)功能，如圖5所示，檢測項(xiàng)說明如表1所示。 特征反爬蟲規(guī)則提供了兩種防護(hù)動(dòng)作：來自：專題![]()
為自研的深度學(xué)習(xí)和 內(nèi)容審核 模型，可自動(dòng)識別出文本中出現(xiàn)的涉政、色情、廣告、辱罵、灌水等內(nèi)容，幫助客戶降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，凈化網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，提升用戶體驗(yàn) 功能描述 政治敏感檢測 識別文本中的涉政敏感、反動(dòng)等不良信息 涉黃低俗檢測 識別文本中不合規(guī)范的涉黃、低俗內(nèi)容 辱罵語句檢測 識別文本中包含有辱罵內(nèi)容的垃圾文本來自：百科![]()
AI 平臺，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及交互式智能標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期 AI 工作流。 ModelArts 是面向開發(fā)者的一站式 AI 平臺，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理來自：專題![]()
定義： 接口請求中的一種參數(shù)傳遞方式，它通常用于傳遞一些可選的參數(shù)，比如過濾條件、排序方式、分頁參數(shù)等。在URL中表現(xiàn)為末尾“?”后的字符串。 例子： 在這個(gè)例子中，pageNo=1 和 pageLimit=10 是查詢參數(shù)，用于指定分頁信息。在CodeArts API中如圖只需在接口的Query參數(shù)中設(shè)置即可。來自：專題![]()
深度學(xué)習(xí)計(jì)算服務(wù)平臺是中科弘云面向有定制化AI需求的行業(yè)用戶，推出的 AI開發(fā)平臺 ，提供從樣本標(biāo)注、模型訓(xùn)練、模型部署的一站式AI開發(fā)能力，幫助用戶快速訓(xùn)練和部署模型，管理全周期AI工作流。平臺為開發(fā)者設(shè)計(jì)了眾多可幫助降低開發(fā)成本的開發(fā)工具與框架，例如AI數(shù)據(jù)集、AI模型與算力等。來自：其他![]()
行業(yè)應(yīng)用上算法開發(fā)經(jīng)驗(yàn)積累豐富：算法會自動(dòng)利用相關(guān)先驗(yàn)知識對深度學(xué)習(xí)模型的檢測結(jié)果進(jìn)行判別，排除誤檢測，準(zhǔn)確可靠。利用數(shù)字圖像處理技術(shù)和先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可對廚房進(jìn)行全天候智能監(jiān)測。 2. 針對客戶需求進(jìn)行定制化功能開發(fā)：針對不同行業(yè)應(yīng)用需求，進(jìn)行定制化功能；采用智能分析手段實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測，異常情況自動(dòng)告警，達(dá)到智來自：云商店![]()
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