4：嘴部动作 嘴部动作建议嘴唇距离大于3厘米，左右摇头动作建议角度15-30度。 nod_threshold 否 Double 该参数为点头动作幅度的判断门限，取值范围：[1,90]，默认为10，单位为度。该值设置越大，则越难判断为点头。 detail 否 Boolean 响应参数similarity是否详细显示

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推荐好友、商品或资讯 通过好友关系、用户画像、行为相似性、商品相似性、资讯传播的途径等，实现好友、商品或资讯的个性化推荐。 用户分群 通过对用户画像、行为相似度或者好友关系等，进行用户分群，实现用户群体分析管理。 异常的行为分析 通过对用户行为、伴行关系、账户/IP登录信息等，进行异常的行为分析，降低欺诈损失。

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人脸识别上传的人脸图片还可以查询到图片数据吗 人脸识别不存储客户人脸图片，只是根据客户的图片来检测人脸参数，只存储人脸特征。如果需要存储图片数据可参考以下方法： 可以开通华为云OBS，存储人脸图片。 人脸图片可以存储在客户自己的数据库中。 父主题： API使用类

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类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等。 聚类 聚类是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。

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nd_step”参数使用。对同一位行人，当新检测到的脸图质量高于已发送脸图质量一定程度时，会再次发送。 PERIOD：按时间周期的模式发送，需配合“face_repeat_send_interval”参数使用。对同一位行人，选取每个时间周期内质量最优人脸进行发送。 默认值为QUALITY_STEP。

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标记节点的标签信息。利用样本间的关系建图，节点包括已标注和未标注数据，其边表示两个节点的相似度，节点的标签按相似度传递给其他节点。标签数据就像是一个源头，可以对无标签数据进行标注，节点的相似度越大，标签越容易传播。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/

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间的关系建图，节点包括已标注和未标注数据，其边表示两个节点的相似度，节点的标签按相似度传递给其他节点。标签数据就像是一个源头，可以对无标签数据进行标注，节点的相似度越大，标签越容易传播。 Louvain算法 基于模块度的社区发现算法，该算法在效率和效果上都表现较好，并且能够发现层

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以如下融合条件为例： 对电影的属性“name”相似的数据进行知识融合判断，当属性“name”的相似度大于等于0.90，且属性“上映时间”的相似度大于等于0.90时，数据进行融合。对人物的属性“name”相似的数据进行知识融合判断，当属性“name”的相似度大于等于0.90，且属性“职业”的相似度大于等于0

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以如下融合条件为例： 对电影的属性“name”相似的数据进行知识融合判断，当属性“name”的相似度大于等于0.90，且属性“上映时间”的相似度大于等于0.90时，数据进行融合。对人物的属性“name”相似的数据进行知识融合判断，当属性“name”的相似度大于等于0.90，且属性“职业”的相似度大于等于0

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漏洞管理服务如何判定SQL注入风险？ 对于存在运算或判断等表达式的请求，当扫描结果与原请求相似度大于90%时，漏洞管理服务就会判定存在SQL注入风险。 父主题： 产品咨询类

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人脸识别所需最低带宽是多少 图片大小和并发都由客户控制，可根据自己业务情况选择宽带大小，人脸识别没有对宽带做最小限制。 父主题： API使用类

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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基于交替最小二乘的矩阵分解推荐 业务规则-基于历史行为记忆生成候选集 业务规则-人工导入 基于特征匹配的召回策略 基于UCB的召回策略 近线召回 基于物品相似度的实时召回 基于用户相似度的实时召回 在“创建自定义场景”页面，进入“召回策略”页签，单击“添加召回策略”，根据业务需要在下拉框中选择一个合适的策略。

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str 唯一标识 document str 知识库内容 metadata dict 知识库元数据 similarity float 匹配相似度 父主题： modules模块

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间的关系建图，节点包括已标注和未标注数据，其边表示两个节点的相似度，节点的标签按相似度传递给其他节点。标签数据就像是一个源头，可以对无标签数据进行标注，节点的相似度越大，标签越容易传播。 Louvain算法 基于模块度的社区发现算法，该算法在效率和效果上都表现较好，并且能够发现层

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~1000的小数。 false表示响应中的similarity为0~100的整数。 crop 否 Boolean 是否允许对入参face_image进行人脸检测及图片裁剪，默认为true，表示允许。 响应参数 状态码： 200 表6 响应Body参数 参数 参数类型 描述 meta

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训练分类器 确定模板图片的参照字段和识别区后，多模板分类工作流在模板数量较多，或版式相似度较高的情况下，建议针对不同的模板上传对应的训练集数据，用于训练模板分类模型，使服务能够精准地分类多个模板图片，然后对多个模板图片进行 文字识别 和结构化提取。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“多

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CodeArts Snap代码生成案例 - 快速进行仿写 API Controller层的开发基本上和复杂业务逻辑进行了解耦。同时一个业务内的API相似度很高，可以直接使用代码生成，依赖现有的接口去扩展业务接口。 根据注释生成代码 案例总结 上述项目文件中，已经有结构清晰的上文代码，研发人员

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客户声音制作案例 单击声音样例.zip，下载如表1所示的音频文件。 mos分是从音色相似度、情感表达效果和声音音质方面，进行整体效果综合评分的结果。 表1 音频文件 版本 类别 原音文件 合成音文件 版本差异 适用场景 基础版声音制作 女声 基础版媒体1.wav 基础版媒体2.wav

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简介 人脸识别服务软件开发工具包（FRS SDK）是对人脸识别服务提供的REST API进行的封装，以简化用户的开发工作。FRS SDK目前支持Java、Python、Go、.NET、Node.js、PHP、C++版本。 接口与API对应关系 人脸识别接口与API对应关系请参见表1。

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target 是 输入终点ID String - - 示例 输入参数source=Lee，target=Alice，计算两个节点之间的关联度，JSON结果会展示在查询结果区。 父主题： 算法参考

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