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pb”模型文件和配置文件“.cfg”。 确认待转换的模型算子是否为“.om”模型支持的TensorFlow和Caffe算子边界 并非所有模型都能转换成功，进行导入（转换）模型操作前，请确认是否为“.om”模型支持的TensorFlow和Caffe算子边界，详情请见附录Caffe算子边界和Tensorflow算子边界。
系统跳至订阅列表，可查看刚添加的消息订阅人。 若想添加多个消息订阅人，请至步骤7。 图5 订阅列表 添加完消息订阅人后，接收人会收到短信或邮件，单击“订阅确认”。 反馈订阅成功信息，完成消息订阅。 图6 订阅确认 若订阅对象已确认订阅，您需重启技能，当技能有输出时，订阅对象会收到短信或邮件通知。 同时，在订阅列表
配置的名称，逻辑代码里面可用该字段获取该配置的值。运行时配置指技能在运行的时候，由用户配置的内容。比如人脸判断技能需要用户上传人脸库等。需要说明的是，整个运行时配置是可选的，但如果添加了一条配置，那么“配置名”、“配置说明”是必填项。 值类型 表示该配置项的值是什么类型的数据。 数值类型（int、float）、枚举类型、字符串和文件类型。
单击“添加消息头”，可添加多个请求头。 单击，可删除请求头。 本地路径 输出数据到本地路径。填入本地路径，如：C:/filename/video。 本地屏幕 显示在本地屏幕上的标题。如果有多个输出同时到同一个本地屏幕，可按标题区分。填入本地屏幕。 RTSP “windows”类型和“RK”类型的设备支持RTSP输出。填入RTSP地址。
单击“添加消息头”，可添加多个请求头。 单击，可删除请求头。 本地路径 输出数据到本地路径。填入本地路径，如：C:/filename/video。 本地屏幕 显示在本地屏幕上的标题。如果有多个输出同时到同一个本地屏幕，可按标题区分。填入本地屏幕。 RTSP “windows”类型和“RK”类型的设备支持RTSP输出。填入RTSP地址。
} 响应消息 响应消息头 响应消息头由服务器端(应用系统)收到请求消息后返回。 响应消息头可包含如下两部分。 一个HTTP状态代码，从2xx成功代码到4xx或5xx错误代码。或者可以返回服务定义的状态码。 附加响应头字段，如支持请求的响应所需，如“Content-type”响应消息头。
FullAccess 华为HiLens CommonOperations 华为HiLens ReadOnlyAccess 设备管理 获取设备列表 √ √ √ 注册设备 √ √ x 获取设备下已安装的技能列表 √ √ √ 获取设备配置信息 √ √ √ 更新设备配置信息 √ √ x 更新设备信息 √ √
临时路径下可选择“内存”、“磁盘”。 权限 可选择“读写”和“只读”。 单击操作列的“删除”，可删除挂载卷。 完成部署 填写部署信息和配置启动参数后，单击界面右下角“完成”，成功完成部署创建，进入“设备管理”页面。 选择相关设备，部署状态可在部署列表中查看，详情请见查看部署信息。 后续操作 创建部署工程后，需要添加作业，运行技能。详情请见添加作业。
配置的名称，逻辑代码里面可用该字段获取该配置的值。运行时配置指技能在运行的时候，由用户配置的内容。比如人脸判断技能需要用户上传人脸库等。需要说明的是，整个运行时配置是可选的，但如果添加了一条配置，那么“配置名”、“配置说明”是必填项。 值类型 表示该配置项的值是什么类型的数据。 数值类型（int、float）、枚举类型、字符串和文件类型。
} 响应消息 响应消息头 响应消息头由服务器端(应用系统)收到请求消息后返回。 响应消息头可包含如下两部分。 一个HTTP状态代码，从2xx成功代码到4xx或5xx错误代码。或者可以返回服务定义的状态码。 附加响应头字段，如支持请求的响应所需，如Content-type响应消息头。
Kit支持该方式。操作步骤请见测试样机激活。 订单激活说明 首次激活，需要在购买HiLens端边云协同平台服务订单到期时间之前，否则过期失效。 对于老设备，保留其激活状态。但若注销后再注册，则需重新激活。 首次激活后，可在包周期时长内使用服务，第2次、第3次...激活设备，激活到期时间一样。即无论激活多少次，自行
场景关键诉求：因司机分神疲劳驾驶造成的一定的安全风险及交通事故率，希望在司机行驶过程中，对司机进行分神和疲劳驾驶智能检测，并进行实时告警。但若将视频全量上传云侧，需要带宽成本高，且会占用大量存储资源，网络不稳定时也将导致无法检测。另外，希望能灵活增加和管理AI能力。 方案描述：出
squeeze_dims：不推荐使用的参数，axis和dim不能同时存在 【约束】 无限制 【输出】 1个tensor，与input的类型、数据相同，但删除了1个或多个值为1的维度 【量化工具支持】 是 14 tf.expand_dims ExpandDims 【参数】 inuput：输入，1个tensor
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