无服务器图片生成缩略图

在左侧导航树中，选择“敏感数据识别 > 识别任务”，进入“识别任务”界面，如图4所示。 图4 识别任务列表 单击目标任务“操作”列的“识别结果”，进入“结果明细”界面，如图5所示。 图5 识别结果明细 单击界面左上角“生成结果文件”，进入“生成结果文件”弹框，如图6所示。 “识别任务”：对应的扫描任务名称。

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是 String 表示客户端结束识别请求，参数值设置为END。 cancel 否 Boolen 是否取消返回识别结果。 true：表示取消识别，也即丢弃识别中和未识别的语音数据并结束，不返回剩余的识别结果。 false：表示继续处理识别中和未识别的语音数据直到处理完所有之前发送的数据。

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对应所检测图片的明显特征，并且选择的标签比较容易识别（画面主体物与背景区分度较高），每个标签就是对所检测图片期望识别的全部结果。物体的标签设计完成之后，基于设计好的标签准备该图片的数据，每种需识别出的标签，建议应在所有图片个数相加超过100张，若某些图片的标签具有相似性，则需要更多的图片。

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false } ] } 响应示例 状态码： 201 配体相似度图任务创建成功响应。 { "id" : "c05ebc2029c24699af2354f67391604c" } 状态码 状态码 描述 201 配体相似度图任务创建成功响应。 错误码 请参见错误码。 父主题： 药物通用接口

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如何在含有多张人脸的图片中实现多人脸识别 当前人脸识别服务中，如果传入的图片中包含多个人脸，则只能选取最大的一个人脸进行识别。但是我们可以使用如下方法，实现一张图片中多张人脸的识别（比对/搜索）： 调用人脸检测接口，可以得到多张人脸在图片中的像素位置。 通过获取到的人脸位置信息，

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在UserCF算法中使用，生成的相似度矩阵中为每个用户保留的若干个最相似用户。默认为100。 最小交叉度 物品和物品之间被同一用户行为记录的数量，计算相似度时，过滤掉共同记录小于最小交叉度的item。 默认值：1。 物品活跃度 物品过滤用户的活跃度阈值。 取值范围：1-10000。

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运维、高可靠的方式运行。此外，按函数实际执行资源计费，不执行不产生费用。 自然语言处理 NLP：自然语言处理提供分词、命名实体识别、关键词提取、文本相似度等自然语言相关的API，可用于智能问答、 对话机器人 、内容推荐、电商评价分析。 机器翻译 NLPMT：机器翻译(Machine

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蓝藻识别 输出JSON数据流到DIS指定的通道或者Webhook URL，包括告警结构化数据和图片数据。 当alert_mode字段设置为single时，结果示例： { "event_type":34078721, "task_id":"51d71bb66e

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语种识别 功能介绍 语种识别是为了识别文本所属的语种。对于用户输入的文本，返回识别出的所属语种。 语种识别接口具体Endpoint请参见终端节点。 调用华为云NLP服务会产生费用，本API支持使用基础套餐包，购买时请在自然语言处理价格计算器中查看基础套餐包和领域套餐包支持的API范围。

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主体识别 功能介绍 用户传入图片通过后台算法判断图片主体，并返回主体坐标，具体识别的主体请参考应用场景。 前提条件 使用主体识别服务之前需要您完成服务申请和认证鉴权。 图像识别服务属于公有云服务，线上用户资源共享，如果需要多并发请求，请提前联系我们。 调试 您可以在API Exp

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的值。 如果检测语音结尾的静音时长大于等于此值时，在实时语音识别单句模式下将返回VOICE_END（识别结果非空）或EXCEEDED_SILENCE（识别结果为空）事件并结束识别，在连续模式下将会断句并继续下一句的识别。 取值范围：[0, 3000]的整数，单位为ms，默认为500ms。

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名片识别 功能介绍 识别名片图片上的文字信息，并以JSON格式返回识别的结构化结果。支持对多种不同版式名片进行结构化信息提取。该接口的使用限制请参见约束与限制，详细使用指导请参见OCR服务使用简介章节。 图1 名片示例图 约束与限制 只支持识别PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式图片。

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，多页PDF默认识别第一页，或者您可以指定要识别的页码。 图像各边的像素大小在15px到8192px之间。 支持单图多印章识别。 支持图像中印章任意角度的水平旋转。 支持圆形章、椭圆章、方形章、三角章和菱形章的检测和识别。 能处理反光、暗光等干扰的图片但影响识别精度。 调用方法 请参见如何调用API。

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回铃音识别 座席执行外呼任务时可能会产生大量外呼失败数据，但因座席人员外呼任务繁重无法登记分析失败原因；租户管理员可通过回铃音识别意图进行意图识别，自动识别外呼失败结果后，将结果保存回铃音报表中，为租户管理员提供分析依据。 操作步骤 以租户管理员角色登录客户服务云，选择“ 外呼任务

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文件，图片大小不能超过7MB，且不能超过10,000,000像素。 图1 添加文件识别 单击“开始识别”，在识别结果区域查看识别结果。 图2 识别结果 场景识别类别列表 表1 场景识别类别 类别 场景 描述 时间 TIME 白天DAY - 夜晚NIGHT - 黎明/傍晚DAWN/EVENING

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将应用生成模板 使用说明 将已创建的应用生成模板，当您的业务与应用模板中的场景相似度较高时，可以使用该模板创建应用，并在模板应用的基础上继续改造应用。 操作步骤 参考如何登录AstroFlow中操作，登录AstroFlow界面。 在“我的应用 > 全部应用”中，单击应用上的，选择“生成模板”。

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制表符。 保证图片质量：不能有损坏的图片；目前支持的格式包括JPG、JPEG、PNG、BMP。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖所有材质类型的待定级图片。 为保证训练效果，需要准备至少20张待训练的图片数据，低于20

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符。 保证图片质量：不能有损坏的图片；目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖所有标签的图片，且数据集中每个标签要有大于5个样本。 针对未标注数据，要求将图片放在一个目录里，示例如下所示。

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符。 保证图片质量：不能有损坏的图片；目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖所有标签的图片，且数据集中每个标签要有大于5个样本。 针对未标注数据，要求将图片放在一个目录里，示例如下所示。

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数据，重复数据对模型精度提升并没有太大作用，反而需要花费很多时间对其进行标注。使用数据选择进行数据预处理，对采集到的数据去重，根据相似度删除一些重复度比较高的数据。 数据增强：数据增强的目的是帮助用户增加数据量。 父主题： 数据分析与预览

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对应所检测图片的明显特征，并且选择的标签比较容易识别（画面主体物与背景区分度较高），每个标签就是对所检测图片期望识别的全部结果。物体的标签设计完成之后，基于设计好的标签准备该图片的数据，每种需识别出的标签，建议应在所有图片个数相加超过100张，若某些图片的标签具有相似性，则需要更

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