人体分析

配置数据增强策略 深度学习模型的成功很大程度上要归功于大量的标注数据集。通常来说，通过增加数据的数量和多样性往往能提升模型的效果。当在实践中无法收集到数目庞大的高质量数据时，可以通过配置数据增强策略，对数据本身进行一定程度的扰动从而产生 新 数据。模型会通过学习大量的 新 数据，提高泛化能力。 你可以在「默认配置」、「手动配置」2种方式中进行选择，完成数据增强策略的配置。

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云数据库 Redis 版与自建 Redis 的对比 与自行购买服务器并搭建Redis数据库相比，使用云数据库Redis版在多个方面均展现出显著优势，包括更为强大的数据安全保障、更低的运维成本投入，以及经过深度优化的内核性能。 对比项 云数据库Redis版 自建Redis 安全防护 危险防护： VPC网络隔离。 白名单控制访问。 自定义账号与权限。 数据保护：TLS加密。 记录审计：审计日志。

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离岗时间、在岗人数 离岗时间和在岗人数搭配使用，举例如下：如果设置在岗人数为2人，离岗时间为5min。 1. 当其中有一个人离开岗位持续5min，则作为一个事件上报报警（不足5min不会预警，时间可调节）。 2. 当再次离开一个人，则作为一个新的事件上报报警。 持续时间 1. 该参数负责判定目标或事件的首次触发报警的判断，默认3，范围0-3600s，超过所设置的时间才会触发报警。 2.

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离岗时间、在岗人数 离岗时间和在岗人数搭配使用，举例如下：如果设置在岗人数为2人，离岗时间为5min。 1. 当其中有一个人离开岗位持续5min，则作为一个事件上报报警（不足5min不会预警，时间可调节）。 2. 当再次离开一个人，则作为一个新的事件上报报警。 持续时间 1. 该参数负责判定目标或事件的首次触发报警的判断，默认3，范围0-3600s，超过所设置的时间才会触发报警。 2.

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vector以(列名_i)表示vector的第i列 无 决策树最大深度 是 指定输入列连续特征的决策树模型最大深度，假设最大深度为k，那么对应的最大分箱数为pow(2,k) 范围：[1, inf) 5 自定义分箱个数 否 自定义分箱个数，对具体某一列的分箱个数进行指定。以英文分号间隔，每条规则以 : 间隔，例如a:3;b:10。

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百度图像识别基于深度学习及大规模图像训练，准确识别图片中的物体类别、位置、置信度等综合信息。

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tensorflow框架API调用文档 本文档主要说明使用TensorFlow框架训练的模型部署到公有云后获得的API如何使用，如有疑问可以通过以下方式联系我们： 在百度智能云控制台内 提交工单 进入 BML社区交流 ,与其他开发者进行互动 接口描述 基于TensorFlow深度学习框架训练出的模型，模型训练完毕，发布到模型仓库并部署到公有云后可获得定制API 接口鉴权 在BML-控制台创建应用 应用列表获取

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服务处于更新中的状态 部署失败 由于暂无资源、模型文件不正确等导致模型部署失败，从而无法提供预测服务 模型待编辑 尚未配置资源的模型处于该状态 公有云部署支持的模型类型 模型仓库中的如下类型的模型支持共有云部署： 来自BML训练任务的模型，包括脚本调参、Notbeook以及自定义作业 对于用户从本地导入的模型，则如下类型的模型支持公有云部署： 框架为PaddlePaddle、TensorFlow、PyTorch的深度学习模型

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