HTML输入 概述 “HTML输入”算子，导入有规则的HTML文件，并将HTML文件中的元素转换成输入字段。 输入与输出 输入：HTML文件 输出：多个字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 父标签 所有字段的上层HTML标签，用于限定搜索范围 string

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HTML输入 概述 “HTML输入”算子，导入有规则的HTML文件，并将HTML文件中的元素转换成输入字段。 输入与输出 输入：HTML文件 输出：多个字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 父标签 所有字段的上层HTML标签，用于限定搜索范围。 string

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最新动态（html） 本文介绍了Huawei Cloud EulerOS产品新特性和对应的文档动态，新特性将在各个区域（Region）陆续发布，欢迎体验。

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some html not in /opt/huawei/openresty/nginx/html 问题现象 SLB部署失败，日志详细信息提示如下： "some html not in /opt/huawei/openresty/nginx/html" 解决方法 登录SLB实例主

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P、ICO、PCX、GIF格式图片。 支持常见网络图片：手机截图、电脑截图、电商产品图及广告设计图等互联网图片。 图像各边的像素大小在15px到8192px之间。 图像中有效文字图片占比超过60%，避免有效文字图片占比过小。 支持图像中有效文字图片的任意角度的水平旋转（需开启方向检测）。

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使用模型 用训练好的模型预测测试集中的某个图片属于什么类别，先显示这个图片，命令如下。 1 2 3 # display a test image plt.figure() plt.imshow(test_images[9]) 图1 显示用以测试的图片 查看预测结果，命令如下。 1 2 3

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app-preview-image组件 HTML <div class="imgBox preview-element"> <img class="preview-element" [src]="item?.src" [style]="item.style" // 若图片的动作类型为查看大图，这

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img_encode = cv2.imencode(".jpg", img_bgr)[1] # 通过upload_bufer上传缓存区图片，图片格式与编码格式保持一致 hilens.upload_bufer("img.jpg", img_encode, "write") #

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解决方法 参考如下示例进行图片显示。注意opencv加载的是BGR格式， 而matplotlib显示的是RGB格式。 Python语言： 1 2 3 4 5 6 from matplotlib import pyplot as plt import cv2 img = cv2.imread('图片路径')

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解决方法 参考如下示例进行图片显示。注意opencv加载的是BGR格式， 而matplotlib显示的是RGB格式。 Python语言： 1 2 3 4 5 6 from matplotlib import pyplot as plt import cv2 img = cv2.imread('图片路径')

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。 全局样式 设置图片标题的字体和字号。 动画 停顿：设置图片停顿显示的时长。 速度：设置图片切换的速度。 特效：设置图片切换的特效，支持水平滚动、垂直滚动。 图片 设置图片使用的缩放模板，支持默认比例、按比例缩放、裁剪缩放、拉伸缩放。 描述 背景色：设置图片标题的背景色。 字体颜色：设置图片标题的字体颜色。

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如果选择“下载原始模板”，下载到本地的组件包中，组件名称不会被修改。 解压下载到本地的模板包，新建“img”文件夹，存放商品图片，此处存放了10张商品图片，分辨率统一为380x440，如图3所示。 图3 新建img存在商品图片 在commodityListWidget.js中，新建Commodity对象并为其赋值。

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，开发应用时需要上传模板图片，明确以哪张图片作为模板训练 文字识别 模型。 上传图片的要求如表1所示。 表1 文字识别套件数据集要求 工作流 数据集要求 单模板工作流 保证图片质量：不能有损坏的图片；目前支持的格式包括JPG、JPEG、PNG、BMP。 图片最大边不大于4096px，

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String 服务号ID。 pub_name String 服务号名称。 background_img String 主页背景图片资源ID。 background_img_url String 背景图片URL。 summary String 简介。 tels String 热线号列表。 说明：

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为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖所有商品分类的图片，即覆盖所有标签的图片。 每个分类标签需要准备20个数据以上，为了训练出效果较好的模型，建议每个分类标签准备200个以上的数据。 所有图片放在一个文件目录下，示例如下所示。 ├─Training-Dataset │ IMG_20180919_114732

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选择控件是否显示或隐藏，内容为显示搜索的imgButton组件设置为显示，如图27显示搜索设置显示所示。 内容为关闭搜索的imgButton组件设置为隐藏，如图28关闭搜索设置为隐藏所示。 图29 显示搜索设置显示 图30 关闭搜索设置为隐藏 单击画布上方的保存按钮，然后单击预览按钮，预览效果如下所示。

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zip，下载commodityListWidget商品列表组件示例开发包。 新建img文件夹，存放商品图片，此处存放了10张商品图片，统一分辨率为380x440，如图2所示。 图2 新建img存在商品图片 在commodityListWidget.js中，新建Commodity对象并为其赋值。

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获取图片内容 功能介绍 根据ID获取图片内容。 URI GET /v1/koosearch/image/{img_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 img_id 是 String 图片ID，格式为img-[0-9a-z]{32} 最小长度：1 最大长度：64

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上传图片 功能介绍 上传图片入库。 URI POST /v1/koosearch/image/{img_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 img_id 是 String 图片ID，格式为img-[0-9a-z]{32} 最小长度：1 最大长度：64 请求参数

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install qemu-img 执行如下命令，验证安装成功。 qemu-img -v 如回显信息中出现qemu-img工具的版本信息和帮助手册，即表示安装成功。以CentOS 7为例，回显信息如下所示： [root@CentOS7 ~]# qemu-img -v qemu-img version

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对于带图像输入的内容可表示为Picture id: <img>img_path</img>\n{your prompt}，其中id表示对话中的第几张图片。"img_path"可以是本地的图片或网络地址。 对话中的检测框可以表示为<box>(x1,y1),(x2,y2)</box>，其中

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