无服务器图片生成缩略图

提取图片中的文字暗水印 功能介绍 对已嵌入文字暗水印的图片进行水印提取，用户以formData的格式传入待提取水印的图片，DSC服务以JSON的格式返回从图片里提取的出的文字暗水印。目前支持的图片格式为：*.jpg, *.jpeg, *.jpe, *.png, *.bmp, *.dib

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特征选择 删除列 删除特征列的场景有很多，例如：两个特征呈线性变化关系，为减少模型训练的开销，删除其中一个特征列。 操作步骤如下所示。 单击界面右上角的图标，选择“数据处理 > 特征选择 > 删除列”，界面新增“删除列”内容。 对应参数说明，如表1所示。 表1 参数说明 参数 参数说明

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（可选）测试是否能可识别花卉图片。 在连接器详情页面，单击“测试”。 配置测试参数，单击“测试”。 选择类型：识别的主体可以是图片或者文本信息。本示例选择“图片文件”，并上传待识别的图片。 图片URL：识别的主体是图片时，可选择“图片URL”并设置图片的URL。 图片文件：识别的主体为图片

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筛选特征 样本对齐执行完成后单击下一步进入“特征选择”页面，这一步企业A需要选出企业A自己和大数据厂商B的特征及标签用于后续的训练。 企业A可以选择特征及标签后“启动分箱和IV计算”，通过联邦的统计算法计算出所选特征的iv值，一般而言iv值较高的特征更有区分性，应该作为首选的训练

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列”节点。 选择特征 特征操作支持选择并保留数据集中指定的特征列，删除其余特征列。操作步骤如下。 单击表头，选中需要执行的特征列。 单击“特征操作”，从下拉框中选择“选择特征”。 弹出“选择特征”对话框。检查“已选择特征”是否为用户选择的特征列。 单击“确定”。 在“特征操作流总览”区域会新增一个“选择特征”节点。

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特征画像 特征画像的作用，就是对数据进行分析，把其中一些基本特征提取出来，如：周期性、离散度、时序规律、最值、采样频率等，计算KPI曲线特点（包括周期性、趋势性、噪声、离散性、随机性等）。根据计算的曲线特点，判断KPI的大类别（毛刺型、阶梯型、周期型、离散型、稀疏型、多模态型等）

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呼叫特征 表1 呼叫特征说明 值 说明 0 普通客户呼叫 1 来自话务员 2 长途客户呼叫 3 CTI收到网络路由实呼后发起的路由 4 国际长途来话 40 预约呼出 41 预占用呼出 42 预连接呼出 43 虚呼入呼出 44 预览呼出 45 回呼请求 51 内部求助 父主题： 附录

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特征工程 特征工程中已经预置了两个特征处理工程，这里暂不使用，会提供端到端的操作流程，帮助用户快速熟悉特征工程界面操作。 如果需要了解特征工程操作详情，可查看模型训练服务《用户指南》中的“特征工程”章节内容。 无故障硬盘训练数据集特征处理 单击菜单栏中的“特征工程”，进入特征工程首页，如图1所示。

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种，“V1”版本即数据按照原有格式存储，未做过分区处理。“V2”版本则会依照用户的分区设置做分区处理，当分区合理时，数据将均匀分布在各个节点，有效利用Cloudtable的高并发特性，提升读写效率。其中“预分区数量”和“索引分区数量”可以根据数据量进行设置，如果读写性能达不到要求

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"failure": [] } 状态码 状态码 描述 200 successful operation. 400 Bad Request. 500 Internal Server Error. 错误码 请参见错误码。 父主题： 特征管理

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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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提取图片中的文字暗水印（文件地址版本） 功能介绍 对指定存储地址信息（目前支持OBS）的已嵌入文字暗水印的图片提取文字暗水印，支持的图片格式为：*.jpg, *.jpeg, *.jpe, *.png, *.bmp, *.dib, *.rle, *.tiff, *.tif, *.ppm

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智能分类 一张待识别图片中包含了卡证、发票多个内容时，进行混合识别。 一张待识别图片中包含了多张同类型的发票。 一张待识别图片中包含了多张不同类型的发票。 价格详情请参见OCR服务价格计算器，计费规则请参见计费说明。 需注意购买的服务（API）、服务（API）的终端节点、计费方式和开

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特征工程 如何选中全量特征列？ 算法工程处理的时候必须要先采样吗？ 特征处理操作完成后怎么应用于数据集全量数据？ 特征工程和算法工程的关系？ JupyterLab环境异常怎么处理？ 父主题： 常见问题

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特征工程 特征工程简介 Python和Spark开发平台 JupyterLab开发平台 父主题： 用户指南

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特征管理 特征操作接口 父主题： 应用模型

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对提取、文字识别、以及表格识别等任务，实现进阶高效的自动化结构化返回。 通用类 通用表格识别 识别表格图片上的文字内容，并返回识别的结构化结果。 通用文字识别 识别图片上的文字内容，并返回识别的文字和坐标。 网络图片识别 识别网络图片中的文字内容，并以JSON格式返回识别的结构化结果。支持横向、竖向、艺术字识别。

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什么是人脸识别 人脸识别服务（Face Recognition Service，简称FRS），是基于人的脸部特征信息，利用计算机对人脸图像进行处理、分析和理解，进行身份识别的一种智能服务。人脸识别以开放API（Application Programming Interface，应

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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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上传模板图片后，需要对模板图片进行预处理，去掉冗余部分，将图片旋转至水平，保证模型识别的准确性。 定义预处理 框选参照字段 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。 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。

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终端节点 终端节点即调用API的请求地址，不同服务不同区域的终端节点不同，您可以从地区和终端节点中查询所有服务的终端节点。 文字识别的终端节点如表1所示，请您根据业务需要选择对应区域的终端节点。 业务的 服务器部署 区域与OCR服务区域不一致，只要 服务器 可以访问公网，即可使用OCR服

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