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通过python将图片转成base64编码
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通过python将图片转成base64编码 下方示例代码以Python为例，介绍如何将d:\demo.jpg图片转换成base64编码。您也可以使用在线的图片转base64工具。 import base64 with open("d:\demo.jpg", "rb") as image_file:
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方案概述
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财务报表识别
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财务报表识别 功能介绍 识别用户上传的表格图片中的文字内容，并将识别的结果返回给用户。 约束与限制 只支持识别PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式图片。 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80%，保证整张表格及其边缘包含在图像内。
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评估
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评估 确定模板图片的参照字段和识别区后，需要对模板图片进行评估和考察。您可以通过上传测试图片，在线评估模板的识别情况，保证能正确识别同样模板下其他图片中的识别区文字。 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，并完成框选识别区步骤，详情请见框选识别区。 进入评估页面
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如何提高识别速度
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如何提高识别速度 识别速度与图片大小有关，图片大小会影响网络传输、图片base64解码等处理过程的时间，因此建议在图片文字清晰的情况下，适当压缩图片的大小，以便降低图片识别时间。推荐上传JPG图片格式。 根据实践经验，一般建议证件类的小图(文字少)在1M以下，A4纸大小的密集文档大图在2M以下。
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ModelArts最佳实践案例列表
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LLM大语言模型训练推理场景 样例 场景 说明 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导 预训练、SFT全参微调训练、LoRA微调训练 介绍主
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Python
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2018.3.5或以上版本，可至IntelliJ IDEA官方网站下载。 获取并安装Python安装包（可使用2.7.9+或3.X，包含2.7.9），可至Python官方下载页面下载。 Python安装完成后，在命令行中使用pip安装“requests”库。 pip install
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Python
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n或者python3，查看Python是否已经安装。python命令只能查询Python 2.x版本，python3命令只能查询Python 3.x版本，如果无法确认Python版本，请分别输入两个命令查看结果。 以Python 3.x为例，得到如下回显，说明Python已安装。
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Python
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用户可以参考表1和表2配置Python节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 Python语句或脚本 是 可以选择Python语句或Python脚本。 Python语句 单击“Python语句”参数下的文本框，在“Python语句”页面输入需要执行的Python语句，选择Python脚本。
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Python
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Python 样例 发送短信（示例1）、发送分批短信（示例1） 发送短信（示例2）、发送分批短信（示例2） 接收状态报告、接收上行短信 环境要求 基于Python 3.7.0版本，要求Python 3.7及以上版本。 引用库 requests 2.18.1（仅示例1引用） 请自行下载安装Python
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Python
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Python 样例 语音验证码场景API、呼叫状态通知API、话单通知API 环境要求 Python 3.0及以上版本。 引用库 requests 2.18.1 请自行下载安装Python 3.x，并完成环境配置。 打开命令行窗口，执行pip install requests命令。
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方案概述
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视觉套件（使用零售商品识别工作流开发应用）
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单击右下角的“下一步”。 进入“应用开发>模型训练”页面。 步骤6：训练模型 在“应用开发>模型训练”页面，单击“开始训练”。 模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，“开发应用>模型训练”页面下方显示训练详情。 图5 训练详情 步骤7：评估模型 在“应用开发>模型评估”
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训练模型
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模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，“模型训练”页面下方显示训练详情。 查看训练详情 模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个类别的图片量不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。
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训练模型
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模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，“开发应用>模型训练”页面下方显示查看训练详情。 查看训练详情 模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个类别的图片量不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。
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训练模型
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模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，“开发应用>模型训练”页面下方显示查看训练详情。 查看训练详情 模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个类别的图片量不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。
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Python
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Python
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Python 样例 发送短信示例、发送分批短信示例、接收状态报告示例、 环境要求 基于Python 3.7.0版本，要求Python 3.7及以上版本。 发送短信为单模板群发短信示例，发送分批短信为多模板群发短信示例。 本文档所述Demo在提供服务的过程中，可能会涉及个人数据的使
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Python
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Secret等信息，具体参见认证前准备。 获取并安装Python安装包（可使用2.7.9+或3.X），如果未安装，请至Python官方下载页面下载。 Python安装完成后，在cmd/shell窗口中使用pip安装“requests”库。 pip install requests
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Python
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Python 样例 语音通知API、呼叫状态通知API、话单通知API 环境要求 Python 3.0及以上版本。 引用库 requests 2.18.1 请自行下载安装Python 3.x，并完成环境配置。 打开命令行窗口，执行pip install requests命令。 执行pip
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定义预处理
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使用通用单模板工作流上传模板图片后，需要对模板图片进行预处理，通过旋转、裁剪、降噪等操作。图片预处理的目的是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。 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，并上传模板图片，详情请见上传模板图片。 定义预处理
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