TensorFlow图像分类模板 简介 搭载TensorFlow1.8引擎，运行环境为“python2.7”，适合导入以“SavedModel”格式保存的TensorFlow图像分类模型。该模板使用平台预置的图像处理模式，模式详情参见预置图像处理模式，推理时向模型输入一张“key

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预置图像处理模式 输入 系统预置图像处理输入输出模式，适用于图像分类、物体检测和图像语义分割等图像处理模型。预测请求路径“/”，请求协议为“HTTPS”，请求方法为“POST”，调用方需采用“multipart/form-data”内容类型，以“key”为“images”，“ty

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训练图像分类模型 完成图片标注后，可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的图像分类模型。请参考前提条件确保已标注的图片符合要求，否则数据集校验将会不通过。 前提条件 请确保您的数据集中的已标注的图片不低于100张。 请确保您的数据集中至少存在2种以上的图片分类，且每种分类的图片不少于5张。

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"xxxxxx", "udf1": "采煤", "udf10": null, "udf11": null, "udf12": null, "udf13": null,

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用户自定义函数 集群启动时，除了启动CN、DN之外，还会启动UDF master进程。 当需要执行fenced模式的UDF时，UDF master进程会fork出UDF worker进程，UDF worker进程执行fenced模式的UDF。 PL/SQL语言函数

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在IoTDBServer节点调测UDF应用 注册UDF 使用UDF进行查询 卸载UDF 父主题： 调测IoTDB应用

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下面以编写一个AddDoublesUDF为例，说明UDF的编写和使用方法。 功能介绍 AddDoublesUDF主要用来对两个及多个浮点数进行相加，在该样例中可以掌握如何编写和使用UDF。 一个普通UDF必须继承自“org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF”。 一个普通UDF必须至少实现一

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r鉴权后才能使用Python的UDF函数。 下面以编写一个AddDoublesUDF为例，说明UDF的编写和使用方法。 功能介绍 AddDoublesUDF主要用来对两个及多个浮点数进行相加，在该样例中可以掌握如何编写和使用UDF。 一个普通UDF必须继承自“org.apache

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该样例中可以掌握如何编写和使用UDF。 一个普通UDF必须继承自“org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF”。 一个普通UDF必须至少实现一个evaluate()方法，evaluate函数支持重载。 样例代码 以下为UDF示例代码。 package com

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开发Impala用户自定义函数 当Impala的内置函数不能满足需要时，可以通过编写用户自定义函数UDF（User-Defined Functions）插入自己的处理代码并在查询中使用它们。 按实现方式，UDF有如下分类： 普通的UDF，用于操作单个数据行，且产生一个数据行作为输出。 用户定义聚集函数UDAF（User-Defined

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开发Impala用户自定义函数 当Impala的内置函数不能满足需要时，可以通过编写用户自定义函数UDF（User-Defined Functions）插入自己的处理代码并在查询中使用它们。 按实现方式，UDF有如下分类： 普通的UDF，用于操作单个数据行，且产生一个数据行作为输出。 用户定义聚集函数UDAF（User-Defined

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// do return here } 在Hive中使用时，将UDF中用到的文件“foo.txt”上传到HDFS上，如上传到“hdfs://hacluster/tmp/foo.txt”，使用以下语句创建UDF，在UDF中就可以直接操作“foo.txt”文件了： create function

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// do return here } 在Hive中使用时，将UDF中用到的文件“foo.txt”上传到HDFS上，如上传到“hdfs://hacluster/tmp/foo.txt”，使用以下语句创建UDF，在UDF中就可以直接操作“foo.txt”文件了： create function

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开发Impala用户自定义函数 当Impala的内置函数不能满足需要时，可以通过编写用户自定义函数UDF（User-Defined Functions）插入自己的处理代码并在查询中使用它们。 按实现方式，UDF有如下分类： 普通的UDF，用于操作单个数据行，且产生一个数据行作为输出。 用户定义聚集函数UDAF（User-Defined

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构造图像预处理器 构造并初始化一个预处理器,用于进行Resize/Crop操作（3559硬件加速）。如果失败可以查看技能日志或输出来定位错误原因。 接口调用 static std::shared_ptr<Preprocessor> hilens::Preprocessor::Create()

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获取摄像机位置图像 接口名称 WEB_CameraPosImage(后续废弃) 功能描述 摄像机控制操作 应用场景 获取摄像机位置图像 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_CameraPosImage 参数 无 返回值 表1 获取摄像机位置图像返回值

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媒资图像标签示例 本章节对媒资图像标签AK/SK方式使用SDK进行示例说明。 媒资图像标签示例代码只需将AK/SK信息替换为实际AK/SK，代码中可以使用ImageMediaTaggingReq中的withUrl或withImage方法配置图像信息（image和url参数二选一）

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媒资图像标签示例 本章节对媒资图像标签AK/SK方式使用SDK进行示例说明。 媒资图像标签示例代码只需将AK/SK信息替换为实际AK/SK，代码中可以使用ImageMediaTaggingReq中的url或image方法配置图像信息（image和url参数二选一），示例中以url为例，配置完成后运行即可。

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媒资图像标签示例 本章节对媒资图像标签AK/SK方式使用SDK进行示例说明。 媒资图像标签示例代码只需将AK/SK信息替换为实际AK/SK，代码中可以使用ImageMediaTaggingReq中的Url或Image方法配置图像信息（image和url参数二选一），示例中以url为例，配置完成后运行即可。

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单击“创建项目”，图像分类项目创建成功后页面自动跳转到“自动学习工作流”。 图像分类项目的工作流，将依次运行如下节点： 数据标注：对您的数据标注情况进行确认。 数据集版本发布：将已完成标注的数据进行版本发布。 数据校验：对您的数据集的数据进行校验，是否存在数据异常。 图像分类：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。

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; 在Session级别关闭UDF函数运算结果的隐式转换 登录HetuEngine客户端。 执行以下命令，关闭隐式转换功能。 set session udf_implicit_conversion=false; 在System级别关闭隐式转换或UDF函数运算结果的隐式转换 登录 FusionInsight

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