如何在不同的namespaces上逻辑地分割数据 问题 如何在不同的namespaces上逻辑地分割数据？ 回答 配置： 要在不同namespaces之间逻辑地分割数据，必须更新HDFS，Hive和Spark的“core-site.xml”文件中的以下配置。 改变Hive组件将改

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将打开的图片的右下角拉取至合适位置（可以放置下第二张身份证图片），此时拉取的位置为空白位置。 在画图工具左上角选择“粘贴->粘贴来源”，选择需要合入的第二张身份证图片。 将第二张身份证图片粘贴至上述打开的画图工具中后，选中第二张图片移动至之前所拉取的空白位置。 保存合入后的身份证图片至

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gpu_type 容器使用的GPU的型号。 node级别指标 cluster_id 该node所属CCE集群的ID。 node_ip 节点的IP。 host_name 节点的主机名。 pool_id 物理专属池对应的资源池ID。 project_id 物理专属池的用户的project id。

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图片水印 图片嵌入暗水印 提取图片中的文字暗水印 提取图片中的图片暗水印 图片嵌入暗水印（文件地址版本） 提取图片中的文字暗水印（文件地址版本） 提取图片中的图片暗水印（文件地址版本） 父主题： API说明

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如何在不同的namespaces上逻辑地分割数据 问题 如何在不同的namespaces上逻辑地分割数据？ 回答 配置： 要在不同namespaces之间逻辑地分割数据，必须更新HDFS，Hive和Spark的“core-site.xml”文件中的以下配置。 改变Hive组件将改

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如何在AD 服务器 上创建用户？ 管理员可在主用AD服务器的用户OU上新增域用户，并将域用户加入用户组，实现管理员对不同权限域用户的管理。 在主用AD服务器上，选择“ > Windows 管理工具 > Active Directory 用户和计算机”。 弹出“Active Directory

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角小于15°、图片中人脸保持竖置正脸。 支持人脸图片旋转角检测，返回人脸图片顺时针旋转角度，值为0°、90°、180°和270°。 建议： 由于过大图片对识别算法精度无明显提升，同时会导致时延较长，建议传入图片小于1MB，一般500KB左右足够。 OBS上存储的图片也建议小于1MB。

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在本地准备好用于制作模板的图片、用于训练多模板分类器的训练集、用于评估模板的图片，图片要求如下： 只支持PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式的图片。 图像各边的像素大小在100px到4096px之间。 图像中识别区域有效占比超过80%，保证所有文字及其边缘包含在图像内。 支持图像任意角度的水平旋转。 目前

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username2 要点在于Host与HostName的区别： HostName：是填写真实的服务地址。 Host：是填写别名，后面会用上。 IdentityFile：填写的是证书的所在位置，你也可以把证书保存在任何地方。 读写代码。 在Web页面上复制的SSH URL，可以直接使用，例如： 1

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优先省（市） 在识别车牌的第一个字符时，将优先匹配“优先省（市）”。 仅支持配置一个省或直辖市的简称。 车牌增强 对抓拍图片中的车牌区域进行图像增强，消除噪声、模糊、脏污，并提升车牌对比度。 车牌亮度补偿 车牌的亮度过高或者过低时，可以开启此功能，对抓拍到的车牌图片进行亮度补偿。

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通过该服务，可以同时识别出图片中包含的不同倾角正脸及侧脸。 图1 人脸检测示意图 人脸比对 通过对人脸区域的特征进行对比，该服务可以返回给用户两张图片中人脸的相似度。如果两张图片中包含多张人脸，则在两张图片中选取最大的人脸进行相似度比对。 图2 人脸比对示意图 人脸搜索 人脸搜索

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人脸区域左上角到y轴距离 人脸区域左上角到X轴的距离。 人脸区域左上角到x轴距离 人脸区域左上角到Y轴的距离。 名人信息 图片人物的相关信息。 图像标签 自然图像的语义内容非常丰富，一个图像包含多个标签内容，图像标签服务准确识别自然图片中数百种场景、上千种通用物体及其属性，让智能相

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在大屏左下角插入USB设备，如：U盘。 进入此电脑，打开U盘里面已下载好的安装包，复制至Windows磁盘中，进行软件安装。 OPS如何恢复出厂设置 OPS模块支持恢复出厂设置，可以通过RECOVER键进行原生系统恢复。 按一下OPS上的电源按钮，将OPS关机。 图3 OPS关机 先长按OPS上的RE

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String 作业的输入类型，创建时必填，编辑时video_source 模式 不支持切换为其他IVA模式的type。创建时可选类型有 obs（ 对象存储服务 存储的文件 仅云上作业支持）， url（指定的文件地址或取流地址 仅云上作业支持）， edgecamera（绑定在IEF的边缘摄像头

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low简介。 图1 自动学习操作流程 图2 Workflow运行流程 项目类型介绍 图像分类 图像分类项目，是对图像进行分类。需要添加图片并对图像进行分类标注，完成图片标注后开始模型训练，即可快速生成图像分类模型。可应用于商品的自动分类、运输车辆种类识别和残次品的自动分类等。例如

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本地调用 本章节以通用表格识别为例，介绍如何使用OCR Python SDK在本地进行开发。 该接口可以识别表格图片中的文字内容，并将识别结果以JSON格式返回给用户。返回结果包含两类：纯文本区（text）和表格区（table），并返回表格结构（row, column）和文本信息。

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销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中包含的影视明星、网红人物等。 主体识别 利用后台算法来检测图像中的主体内容，识别主体内容的坐标信息。 图2 主体识别示例图 翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄

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搜索摄像机的内网IP。 图1 设置起始IP地址和终止IP地址 搜索并验证摄像机。 单击“搜索”。 系统显示搜索到的摄像机IP地址。 在“验证”区域中，输入摄像机的用户名和密码，单击“验证”。 验证通过后图标会变为绿色。 图2 验证摄像机用户名和密码 已经添加到VCN中的摄像机不会在搜索界面中显示。

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图像标签功能可以识别哪些类型的图像？ 图像标签支持的标签种类超过2万种，其中包含实体标签和抽象标签两大类。 实体标签包括：人物、动物、植物、食物、交通工具、日常使用、动作、场景、武器、医疗医护、教育、其他等。 抽象标签包括：金融商业、学科科学、信仰、情感、休闲社交、事件、社会、生活等。

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配置了身份认证的API，如何在特殊场景下（如指定IP地址）允许不校验身份？ 认证方式不能基于某个特殊场景进行选择性认证。 方案1：创建API时选择无认证方式，然后利用“访问控制策略”功能进行IP白名单过滤，使得所有调用都不需要校验身份。 方案2：考虑拆分成2个API，其中一个使用

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：单击图标重置图片为初始状态，即未进行任何处理的状态。 ：单击图标，在“图片裁剪”窗口调整图片裁剪范围，然后单击“裁剪”，调整图片的大小。 ：单击图标，在“图片旋转”窗口，鼠标选中调整图片的方向，然后单击“确认”，调整图片的方向。 ：单击图标，向左旋转图片90°。 ：单击图标，向右旋转图片90°。 ：单击图标，缩小图片大小。

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