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case_init 当dynamic为True时，必填 string true false 每个case的初始化信号，为true时对该case下的跟踪算法进行初始化，为false时重载该case的跟踪状态。

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dynamic 是 string true false true：动态人流量统计，返回总人数、跟踪ID、区域进出人数； false：静态人数统计，返回总人数 case_id dynamic为true时必填 string 任务ID（通过case_id区分不同视频流，自拟，不同序列间不可重复即可） case_init dynamic为true时必填 string true false 每个case的初始化信号

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本文使用Blackhole中随机森林算法对希格斯玻色子的信号进行预测，并采用准确率评估指标对模型性能进行评估。参考kaggle竞赛-希格斯玻色子机器学习挑战，HIGGS数据集由加利福尼亚大学机器学习与智能系统中心提供，用于预测希格斯玻色子的信号。 训练数据集点击 这里 下载。 单机训练（计算节点数为1），示例代码如下： # Blackhole train demo #!

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的初始化信号，为true时对该case下的跟踪算法进行初始化，为false时重载该case的跟踪状态。

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case_init 当dynamic为True时，必填 string true false 每个case的初始化信号，为true时对该case下的跟踪算法进行初始化，为false时重载该case的跟踪状态。

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当dynamic为True时，必填 std::string true false 每个case的初始化信号，为true时对该case下的跟踪算法进行初始化，为false时重载该case的跟踪状态。

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case_init 当dynamic为True时，必填 string true false 每个case的初始化信号，为true时对该case下的跟踪算法进行初始化，为false时重载该case的跟踪状态。

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