由于机器学习特性,就相同的输入可能产生不同的输出结果,请您注意甄别。
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全目标检测识别算子 全目标检测识别算子 为了 满足复杂场景算子应用的需要,方便客户接入,提升算子使用效率,提供全目标检测识别算子 ;输入一张图片,识别图中的 人脸、人体、车辆(包括二/三轮车) 目标并输出对应目标的 位置信息、属性信息、和特征信息,以及各个目标之间的关联关系 ;接入时可以根据实际场景选择使用小图模式还是大图模式: 小图模式 :输入一张抓拍小图,选择最大目标输出策略,输出最大目标以及该目标关联的人脸
传感器数据,如ImageTracking、Slam InstantTracking算法输出的RT Matrix、IMU输出的rotation Matrix等 Return LUA_TABLE : native层透传的ImageTracking、Slam InstantTracking算法输出的RT Matrix、IMU输出的rotation Matrix等数据 sample: local data
侧创建,否则采集规则创建会失败(组件 2.4.9 版本新增支持),必填 retention integer retention 日志存储时间,输入范围 1-90,单位为 天 ,必填 rateLimit integer 日志上传带宽限制,输入范围 1-100 ,单位为 MB ,必填 设置 BES(Elasticsearch) 作为目的端 字段 描述 dstType DstType dstType 目的端存储类型
propertyOrder :[ type , name , text ]}, description : 工作流执行过程中产生的事件序列。
由于机器学习特性,就相同的输入可能产生不同的输出结果,请您注意甄别。
combine 及 dispatch 的数据传输优化:针对不同 EP 规模与传输 token 数量,算子自动选择最优发送策略,充分释放硬件资源潜力; · combine 算子优化:在 reduce 计算过程中,通过消除中间结果的冗余量化与存储步骤,直接提升 reduce 计算效率。
"Hdel" "Zadd" "Zcard" "Zcount" "Zrank" "Zscore" "Zrem") 54 55 # 创建一个临时文件来存储提取的数据
ld GET 请求示例 Plain Text 复制 1 GET /v1/custom-field 输出示例 Plain Text 复制 1 { 2 "fields":[ 3 "prop1", 4 "prop2", 5 "prop3&