无服务器图片生成缩略图

态势感知通过接入漏洞管理服务的扫描结果数据，集中呈现网站存在的漏洞，提供详细的漏洞分析结果，并针对不同类型的漏洞提供专业可靠的修复建议。 网站漏洞共支持8大类漏洞项的检测，详情扫描内容参见表2。 表2 网站漏洞检测项说明 检测项 说明 Web常规漏洞扫描 默认必选扫描项。扫描常规的30+种Web漏洞，包括XSS、SQL等网站漏洞。

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在图片模板中框选参照字段，用于矫正图片的方向，进而在正确的方向上，识别图片中的结构化信息。对于多模板应用而言，参照字段还将用于区分不同的模板。 框选参照字段 框选识别区 在图片模板中框选识别区，确定模板图片中需要识别的文字位置。 框选识别区 模板总览 检查所有模板是否已正确配置。 模板总览 评估 通

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手动框选参照字段：若手动框选了任意参照字段，将激活手动框选模式。 当识别图片的场景比较单一时，即只有一种模板，且参照字段不容易与其他文字混淆时，可以使用自动参照字段来简化模板制作过程，否则建议手动框选，详细步骤请参见操作步骤。 前提条件 已在“自定义OCR控制台”选择“通用单模板工作流”创建应用，并对上传的模板图片进行预处理，详情请见定义预处理。

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上传模板图片 在使用多模板分类工作流开发应用之前，必须要明确文字识别的模板类型，明确以哪几种板式图片作为模板训练文字识别模型，基于自己的业务需求制定针对性的文字识别模型。例如上传两种不同格式的发票图片作为模板，训练的文字识别模型就能识别并提取这两种格式发票上的关键字段。 前提条件

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点击加粗后，按一次方向右键再输入文字。 使用谷歌浏览器，将普通文字加粗后，将光标移到文字后面，然后点击插入链接，加粗的文字会回显到链接文字输入位置 - 删掉回显的文字后输入实际想输入的链接文字。 使用谷歌浏览器，光标移到示例文字第二行结尾处，第一次点击加粗按钮不生效 - 再点击一次加粗按钮。

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手动框选参照字段：若手动框选了任意参照字段，将激活手动框选模式。 当识别图片的场景比较单一时，即只有一种模板，且参照字段不容易与其他文字混淆时，可以使用自动参照字段来简化模板制作过程，否则建议手动框选，详细步骤请参见操作步骤。 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，并对上传的模板图片进行预处理，详情请见定义预处理。

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受技术与成本多种因素制约，文字识别服务存在一些约束限制。 以通用文字识别API为例，输入数据存在以下约束。其他API的的使用约束请参见约束与限制。 只支持识别PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式的图片。 图像各边的像素大小在15px到8192px之间。 图像中识别区域有效占比超过

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框选参照字段个数须建议大于4个，越多越好，并尽量分散在图片的四周。 参考字段尽量沿着文字边缘框选，精确框住对应文本行为佳。 核对右侧“框选参照字段”中的参照字段是否与框选的参照字段一致。 框选并核对完所有模板图片的参照字段后，单击“下一步”，进入框选识别区步骤。 父主题： 多模板分类工作流

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将应用发布成移动端应用。 开启小程序模式 开发者将当前应用发布为移动端应用需要先在移动端设置中开启小程序模式。开启后则支持开发者在发布操作时，将当前应用发布为对应的移动端小程序。若在移动端设置中关闭了小程序模式，则不支持开发者发布生成移动端应用。 参考登录AstroZero新版应用设计器中操作，登录应用设计器。

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将AstroZero中的应用发布成 WeLink We码应用 方案概述 AstroZero上开发的应用可以发布成WeLink（蓝标）We码应用。We码是将前端的静态资源放入WeLink，都是本地访问，适用于对页面加载速度要求比较高的场景。关于WeLink We码应用的详细介绍，可参见WeLink开发之旅。

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在图片模板中框选识别区，确定模板图片中需要识别的文字位置。 框选识别区 评估应用 通过上传与模板图片同一板式的测试图片，评估图片识别结果是否正确。 评估应用 部署服务 模板图片评估后，可以部署模板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。 部署服务 父主题： 通用单模板工作流

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成分分析的扫描原理是什么，主要识别哪些风险？ 对用户提供的软件包/固件进行全面分析，通过解压获取包中所有待分析文件，基于组件特征识别技术以及各种风险检测规则，获得相关被测对象的组件BOM清单和潜在风险清单。主要包括以下几类： 开源软件风险：检测包中的开源软件风险，如已知漏洞、License合规等。

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如何选购合适的API 文字识别服务（OCR）提供四种类型的API：通用类、证件类、票据类、智能分类。 除此之外，您也可以使用 ModelArts Pro 服务提供的“文字识别套件”零代码搭建出专属的文字识别系统。 通用类 通用表格识别：提取表格内的文字和所在行列位置信息。 通用文字识别：提取图片内的文字及其对应位置信息。

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按照图片文字从上到下、从左到右排列。 words为识别出来的文本内容，confidence表示该字段的置信度。 location表示文字块的区域位置信息，采用图像坐标系，第一个文字块左上角顶点为[140,45]。 extracted_data表示图片中包含的联系人信息，仅在设置了

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人的姓名、电话、地址，面单上的物流编码、三段码、条形码等信息。 方案优势 支持多场景 支持电子面单识别和网络图片识别，打通服务壁垒，提供更好的业务场景支持。电子面单识别支持多家物流公司版式，能在多种复杂因素下（模糊、缺角、褶皱、阴影）准确识别。 简单易用 用户只需要将需要识别的图

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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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上传模板图片 在使用单模板工作流开发应用之前，必须要明确文字识别的模板类型，明确以哪张图片作为模板训练文字识别模型，基于自己的业务需求制定针对性的文字识别模型。例如上传某一格式的发票图片作为模板，训练的文字识别模型就能识别并提取同格式发票上的关键字段。 前提条件 已授权ModelArts服务和 对象存储服务 （OBS）。

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创建用于存储发票识别与验真结果的OBS桶，企业业务系统定时从该桶中获取结果并处理。 函数工作流 ：用于实现调用文字识别服务的业务逻辑，当OBS桶收到上传的发票文件后，会自动通知函数调用文字识别服务，并将结果存放到指定的OBS桶里。 文字识别服务：提供发票识别与验真服务，识别用户上传的发票内容以及对接国税局系统进行真伪验证。

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成分分析的扫描原理是什么，主要识别哪些风险？ 对用户提供的软件包/固件进行全面分析，通过解压获取包中所有待分析文件，基于组件特征识别技术以及各种风险检测规则，获得相关被测对象的组件BOM清单和潜在风险清单。主要包括以下几类： 开源软件风险：检测包中的开源软件风险，如已知漏洞、License合规等。

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识别结果容易漏字或多识别出内容怎么办？ 识别结果是根据识别区来进行提取的，识别区的位置和大小均会影响识别结果。 若结果漏字，可能是由于识别区太小导致的，需在相应模板的"框选识别区"页面，把漏字的识别区调大一些。 若多识别出文字，可能是识别区太大，将周边无关的文字也框进来了，需将识别区改小一点。

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通过上传测试图片，在线评估模板分类情况和模板的文字识别情况，保证能在多个模板情况下正确分类测试图片的模板，并且能正确识别测试图片中的识别区文字。 评估应用 部署服务 模板图片评估后，可以部署模板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多模板样式的图片。

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