如何解决上传软件包失败的问题？ 问题描述 上传满足系统要求的软件包后，系统提示“无权限访问，请联系管理员”。 解决方法 在谷歌浏览器中，选择“更多工具 > 清除浏览数据”。 图1 清除浏览数据 在弹出的清除浏览数据窗口中，保持默认勾选，单击“清除数据”。 父主题： 软件中心

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align_2,order_0 分开实现图文混合水印。文字内容是：Hello，文字大小为60，字体颜色为红色，位置在右下角。 水印图片是logo.png，水平边距和垂直边距分别是40，10。 图片水印透明为90，先实现图片水印，再实现文字水印。 https://e-share.obs

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API接口返回的中文字符为乱码，如何解决？ DLI 接口返回的结果编码格式为“UTF-8”，在调用接口获取返回结果时需要对返回的信息编码转换为“UTF-8”。 例如，参考如下实现对返回的response.content内容做编码格式转换，确保返回的中文格式不会乱码。 print(response

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，可支持应用多开，多会话的情况下使用同一个应用。 沙箱的软件配置 沙盒控制： Sandboxie 主要通过Sandboxie Control程序运行。该程序将黄色 Sandboxie 图标添加到任务栏的系统通知（“托盘”）区域如图1所示。 图1 运行图标 如果Sandboxie

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被勒索软件攻击的过程 在攻击云基础设施时，攻击者通常会攻击多个资源以试图获取对客户数据或公司机密的访问权限。在勒索攻击链中，攻击者通过事前侦查探测、事中攻击入侵及横向扩散、事后勒索三个步骤实现对企业的资源勒索： 事前侦查探测阶段：收集基础信息、寻找攻击入口，进入环境并建立内部立足点。

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会创建您所选规格的图并置入模板数据来供您查询和分析图。 创建动态图：此方式创建的图，系统默认开启动态图分析能力，可方便您利用动态图功能进行分析图。 如果您想要使用动态图功能，需使用创建动态图的方式，自定义和行业图模板创建的图不具有该功能，后续也无法开启动态图分析能力。 父主题： 创建图

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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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是否支持aac格式的语音文件转文字 一句话识别 和录音文件识别以及 实时语音识别 均可实现语音转文字，一句话识别支持aac格式，录音文件识别和实时 语音识别 不支持aac格式。 父主题： 产品咨询类

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高标注的效率。 团队标注：对于大批量的数据，用户可以通过创建团队标注作业，进行多人协同标注。 人工标注 对于不同类型的数据，用户可以选择不同的标注类型。当前ModelArts支持如下类型的标注作业： 图片 图像分类：识别一张图片中是否包含某种物体。 物体检测：识别出图片中每个物体的位置及类别。

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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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进入软件发布库页面，查找待下载的仓库包。 单击待下载的仓库包名，弹出仓库包详情页面。 其中“下载地址”即为仓库包的下载地址，单击地址旁的，复制该地址。 图形化构建 在配置构建步骤中，添加“下载发布仓库包”构建步骤。 参数说明如下： 参数项 说明 步骤显示名称 构建步骤的名称，可自定义修改。 工具版本

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文字识别套件 文字识别套件基于丰富的文字识别算法和行业知识积累，帮助客户快速构建满足不同业务场景需求的文字识别服务，实现多种版式图像的文字信息结构化提取。 文字识别套件当前提供了单模板工作流和多模板工作流，自主构建文字识别模板，识别模板图片中的文字，提供高精度的文字识别模型，保证结构化信息提取精度。

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知识库 如何删除文件夹下临时文件？ 新建项目wiki，点击修改记录按钮，报错：Failed to fetch 超长文档代码块导出docx显示不友好 以JPG格式导出文档时，导出的图片中标题格式不一致 当Graphviz类型的文本绘图输入不符合语法的内容时，报错描述不准确 修改链接文字会让超链接失效

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网络图片识别 自动识别网络图片内的所有文字及其对应位置信息，如果图片包含联系人信息，也支持联系人信息的提取，同时可供进一步的数据挖掘后处理操作。 印章识别 检测和识别合同文件或常用票据中的印章，并可擦除和提取图片中的印章，通过JSON格式返回印章检测、识别、擦除和提取的结果。 应用场景

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在使用单模板工作流开发应用之前，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。 上传模板图片 定义预处理 上传模板图片后，需要对模板图片进行预处理，保留图片的关键内容，去掉冗余部分，保持图片内容清晰可见，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

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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。 框选识别区 评估 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 调用指南 生成模板ID和自定义文字识别接口，用于识别自己所上传的模板样式的图片。提

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保留图片的关键内容，去掉冗余部分，保持图片内容清晰可见，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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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。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。

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框选识别区 在文字识别过程中，需要确定图片中识别的文字位置，这就需要在图片模板中框选识别区。 识别区指图片中待识别的文字位置。所有需要识别的图片中都会包含此识别区的字段，且位置固定不变，因此模型可以通过识别区找到需要识别内容的位置。 前提条件 已在自定义OCR控制台选择“通用单模

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模板图片中的文字，提供高精度的文字识别模型，保证结构化信息提取精度。 通用单模板工作流 通过构建文字识别模板，识别单个板式图片中的文字，提供高精度的文字识别模型，保证结构化信息提取精度。 多模板分类工作流 支持用户自定义多个文字识别模板，通过模型训练，自动识别图片所需使用的模板，

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，自动识别图片所需使用的模板，从而支持从大量不同板式图像中提取结构化信息。 使用工作流开发应用流程 自定义OCR提供了单模板工作流和多模板工作流，您可以通过预置的工作流，自主构建文字识别模板，识别模板图片中的文字，提供高精度的文字识别模型，保证结构化信息提取精度。 图1 使用预置工作流开发应用

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