Python示例 本章节主要介绍使用Python语言连接副本集实例的方法。 前提条件 连接数据库的 弹性云服务器 必须和DDS实例之间网络互通，可以使用curl命令连接DDS实例服务端的IP和端口号，测试网络连通性。 curl ip:port 返回“It looks like you

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Python示例 本章节主要介绍使用Python语言连接单节点实例的方法。 前提条件 连接数据库的弹性 云服务器 必须和DDS实例之间网络互通，可以使用curl命令连接DDS实例服务端的IP和端口号，测试网络连通性。 curl ip:port 返回“It looks like you

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Python模块 您可以使用该配置来运行任意Python模块。 启动配置属性 启动配置示例 父主题： 启动配置

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安装Python 用户没有sudo权限 输入的路径没有权限 部署应用中断 权限不够 参数含反斜杠“\”（特例） 环境下没有主机 环境不存在 windows主机部署应用失败 使用sudo权限执行报错 部署进程被第三方杀毒软件拦截 Windows主机上检测到版本与安装版本不匹配 路径不合法

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环境 选择当前资源类型为主机集群的环境，作为部署对象。 python版本 python的版本。 python安装路径 python的安装路径。 控制选项 配置是否启用该操作。 当前步骤部署失败后，应用是否继续部署后续的步骤。 配置是否使用sudo权限部署该步骤。 若在部署过程中遇到问题，可参考该步骤的常见问题解决办法。

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图片区域，上传本地的图片作为测试图片。 上传图片后，右侧会显示 文字识别 结果，包括“识别区”和对应的“识别结果”。 上传在线图片 单击“在线URL”，切换至“在线URL”页签。在“开始识别”左侧输出框中输入待测试的图片URL地址，或者拖拽测试图片至虚线框内上传图片区域，上传在线图片作为测试图片。

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ModelArts Pro 的文字识别套件提供了通用单模板工作流，通过工作流指引可构建文字识别模板，识别单个板式图片中的文字，快速实现文档、票证等场景的文字识别。 本章节提供一个身份证样例，帮助您快速熟悉使用文字识别套件中的通用单模板工作流开发应用的过程。通过上传模板图片、框选参照字段和识

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部署服务 评估模板应用后，就可以部署多模板应用至文字识别开发套件中，开发属于自己的文字识别应用，此应用用于识别自己所上传的图片属于哪种模板以及识别图片中的文字。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“多模板分类工作流”新建应用，并完成评估模板步骤，详情请见评估应用。 操作步骤 在

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API概览 通过使用文字识别服务的自研API，您可以使用文字识别服务的所有功能，如表1所示。 文字识别服务当前支持通用类、证件类、票据类和智能分类四种不同类型的接口。您可以通过在线体验，体验接口的识别效果。 对于固定板式的图片，如果当前接口不满足您的业务需求，可以使用ModelArts

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提取图片中的图片暗水印（文件地址版本） 功能介绍 对指定存储地址信息（目前支持OBS）的已嵌入图片暗水印的图片提取图片暗水印，提取出的水印图片将存放在用户指定的位置（目前支持OBS），支持的图片格式为：*.jpg, *.jpeg, *.jpe, *.png, *.bmp, *.dib

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上边距：图表到组件边框顶部的距离。 右边距：图表到组件边框右侧的距离。 下边距：图表到组件边框底部的距离。 左边距：图表到组件边框左侧的距离。 图片地址：支持输入图片地址，来展示图片。 链接：设置单击图片后，跳转的链接地址。 图片设置：设置图片填充方式，并选择对应图片。 数据 在数据中，

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络图片识别构建，并通过 对象存储服务 OBS进行图片的上传以及识别结果的存放。该解决方案部署架构如下图所示： 图1 方案架构 该解决方案会部署如下资源： 创建两个对象存储服务 OBS桶，一个用于存放用户上传的收/寄件信息图片、电子面单图片，当用户上传后，自动通知 函数工作流 进行处理，

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图片 本章节主要介绍图片各配置项的含义。 样式 本章节介绍图片的样式各项配置项的含义。 尺寸位置 W：设置图表的宽，单位为px。 H：设置图表的高，单位px。 X：设置图表在画布中的位置。单位为px。 Y：设置图表在画布中的位置。单位为px。 不透明度：设置图表在画布上的透明度，

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”、“虚线”和“实线”。 颜色：设置边框显示的颜色。 圆角：给元素添加圆角效果，设置圆角的大小和位置。 默认值为0px，范围为0~500px。 背景：设置组件样式的背景颜色。 阴影： X：X偏移，阴影相对于其源元素在水平方向（X轴）的偏移距离，取值范围[-100, 100]。 Y

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PROXY类型连接器，选择具体的存储桶、连接器实现获取图片功能。 连接器：OBS/MINIO/OBJE CTS TORAGEPROXY类型的连接器。 桶：OBS/MINIO类型连接器的存储桶。 SFTP：选择SFTP后，图片将加密上传至nginx 服务器 的本地文件系统中。 OBS/MI

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组件名称：设置组件的名称。 位置 距离左端：组件到页面左侧的距离，单位为px。 距离顶端：组件到页面顶部的距离，单位为px。 宽度：组件的宽度，单位为px。 高度：组件的高度，单位为px。 堆叠顺序：设置组件层叠显示顺序。组件的堆叠顺序默认都是“1”，数字越大，显示越靠前。当需要让组件置底时，可设置堆叠顺序为“0”。

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申请服务操作步骤参见文档为《文字识别API参考》。 2018-07-30 修改 删除银行卡识别、一维码识别、二维码识别和车牌识别相关内容。 2018-05-10 新增 银行卡识别服务的demo用例 一维码识别服务的demo用例 二维码识别服务的demo用例 车牌识别服务的demo用例 机动车销售发票识别的demo用例

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基于Python的Hive样例程序 功能介绍 本章节介绍如何使用Python连接Hive执行数据分析任务。 样例代码 使用Python方式提交数据分析任务，参考样例程序中的“hive-examples/python-examples/pyCLI_sec.py”。该样例程序连接的集群

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通用 表格识别 提取表格内的文字和所在行列位置信息，适应不同格式的表格。同时也识别表格外部的文字区域。用于各种单据和报表的电子化，恢复结构化信息。 通用文字识别 提取图片内的文字及其对应位置信息，并能够根据文字在图片中的位置进行结构化整理工作。 手写文字识别 识别文档中的手写文字信息，并将识别的结构化结果返回给用户。

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部署服务 评估模板应用后，就可以部署模板应用至文字识别开发套件中，开发属于自己的文字识别应用，此应用用于识别自己所上传的模板样式的图片。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“通用单模板工作流”新建应用，并完成评估模板步骤，详情请见评估应用。 操作步骤 在“应用开发>部署”页面完

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图片区域，上传本地的图片作为测试图片。 上传图片后，右侧会显示文字识别结果，包括“识别区”和对应的“识别结果”。 上传在线图片 单击“在线URL”，切换至“在线URL”页签。在“开始识别”左侧输出框中输入待测试的图片URL地址，或者拖拽测试图片至虚线框内上传图片区域，上传在线图片作为测试图片。

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