无服务器图片生成缩略图

String 作业的输入类型，创建时必填，编辑时video_source 模式 不支持切换为其他IVA模式的type。创建时可选类型有 obs（ 对象存储服务 存储的文件 仅云上作业支持）， url（指定的文件地址或取流地址 仅云上作业支持）， edgecamera（绑定在IEF的边缘摄像头

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”为连接器的名称，“url”取值是图片的URL， “front”表示识别的是身份证正面。 单击脚本编辑器页面上方的，保存脚本。 保存成功后，单击，运行脚本。 不用设置输入参数，直接单击测试窗口右上角的。 在输出参数页签，检查是否识别出身份证上文字信息。 识别出身份证上的文字信息，表明成功调用连接器。

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勾选该生产资料下的像控点。 系统根据勾选的像控点，在左下方区域将显示推荐刺点照片列表。 单击图片，系统在右侧放大显示该图片。 您可根据需要在右侧图片上进行人工刺点或者使用推荐刺点。 同一个像控点不能在同一张图片上重复刺点，但可在多张图片上刺点，一张图片上可刺多个像控点。 人工刺点

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标注下拉列表页选择一标注名，进入标注状态。 绘制标注框。 单击选择的第一个点，移动鼠标并单击绘制正面框，再次移动鼠标并单击绘制侧面框。 绘制点。 单击左侧标注工具栏，选择点（快捷键1，非小键盘）。 左键单击即可绘制点图形。 修改标注框。 左键单击2.5D框的的某条边拖动可修改这个边的位置，左键单击某个角点拖动可以修复角点位置。

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挂起当前作业执行计划：当前作业实例的状态为运行异常，该节点的后续节点以及依赖于当前作业的后续作业实例都会处于等待运行状态。 是否空跑 否 如果勾选了空跑，该节点不会实际执行，将直接返回成功。 任务组 否 选择任务组。任务组配置好后，可以更细粒度的进行当前任务组中的作业节点的并发数控制，比如作业中包含多个节点、补数据、重跑等场景。

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如何让多个Pod均匀部署到各个节点上？ Kubernetes中kube-scheduler组件负责Pod的调度，对每一个新创建的 Pod 或者是未被调度的 Pod，kube-scheduler 会选择一个最优的节点去运行这个 Pod。kube-scheduler 给一个 Pod

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TEST”为连接器的名称。示例中的加粗内容为图4中的请求消息参数。 单击脚本编辑器页面上方的，保存脚本。 保存成功后，单击编辑器页面上方的，执行脚本。 2中代码已设置入参，故此处不需要再次设置，直接单击测试窗口右上角的。 在日志页签，由日志可看出刷新了NLP上数据。 0628 16:00:52

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物体检测或图像分类项目支持对哪些格式的图片进行标注和训练？ 图片格式支持JPG、JPEG、PNG、BMP。 父主题： 准备数据

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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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AR导航是新型的地图导航方法，基于摄像头实时捕捉的实景画面，通过数字内容的形态将地图导航信息叠加在实景画面中，生成虚拟的3D导航指引。 刺点 将像控点位置标识到图片上的过程。 空三测量 空三测量是空中三角测量的简称。相机输出成像时的位置和姿态都是有误差的，空三是以重投影残差最小化为目标重新求解相机成像时的位置和姿态。

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标注多个标签，是否可针对一个标签进行识别？ 数据标注时若标注多个标签进行训练而成的模型，最后部署成在线服务之后也是对标注的多个标签去进行识别的。如果只需要快速识别一种标签，建议单独训练识别此标签的模型使用，并选择较大的部署上线的规格也可以提供识别速度。 父主题： Standard数据管理

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在“图片”后显示“url”的框中输入图片的地址。 单击“图片”下方的虚线框，选择图片。 直接拖动图片至“图片”下方的虚线框中。 图片选择后，您也可以进行编辑和删除操作。单击图片区域的可以删除当前图片，单击可以修改当前图片。 缩放模式：单击下拉选项，可以设置图片的缩放模式。可设置为默认、按比例缩放、裁剪缩放、拉伸缩放。

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移动端独立设置：勾选后，可给移动端单独设置展示的图片。 裁剪：单击“裁剪”，可裁剪图片大小。 图片比例：设置显示的图片比例。 对齐方式：选择图片的对齐方式。 宽度：该组件宽度，占页面宽度的比例。 属性：设置字段的属性，勾选“隐藏”后，页面上会隐藏该字段。 父主题： 零码组件介绍

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使用数据处理的数据扩增功能后，新增图片没有自动标注 物体检测支持扩增后的图片自动标注，图像分类暂不支持。 父主题： Standard数据管理

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划线下划线外的特殊符号。 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。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。 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，数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。

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None 数据清洗正样例目录。目录应存放正样例图片文件，算法将这些图片为正样例，对输入中的数据进行过滤，即保留与“prototype_sample_path”目录下图片相似度高的数据。 请输入一个真实存在的OBS目录，且目录下已包含提供的正样例图片，且以obs://开头。如：obs://

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携带正确的ID，正常使用OCR服务，账单的企业项目会被分类到企业ID对应的企业项目中。 携带格式正确但不存在的ID，正常使用OCR服务，账单的企业项目会显示对应不存在的企业项目ID。 不携带ID或格式错误ID（包含特殊字符等），正常使用OCR服务，账单的企业项目会被分类到"default"中。 表3 请求Body参数

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携带正确的ID，正常使用OCR服务，账单的企业项目会被分类到企业ID对应的企业项目中。 携带格式正确但不存在的ID，正常使用OCR服务，账单的企业项目会显示对应不存在的企业项目ID。 不携带ID或格式错误ID（包含特殊字符等），正常使用OCR服务，账单的企业项目会被分类到"default"中。 表3 请求Body参数

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String 摄像头编号。 timestamp Uint64 触发告警时间点的时间戳。 message_id String 告警ID，生成的唯一告警事件UUID。 image_base64 String 告警时刻输入的视频图像的Base64编码结果。 data Object 详细输出内容。 data参数格式说明

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prototxt 中标明所有使用高精度计算的层。 Is_simulation 网络模型转化类型。 0：Chip，芯片模式，网络模型转化成在芯片上加载的wk 文件。 1：Simulation，仿真模式，网络模型转化成在PC 端仿真上加载的wk 文件。 Sparse Sparse_rate

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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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