无服务器图片生成缩略图

新增目标检测API接口 检测图片中的目标物体，返回图片中各个目标的具体坐标点，仅支持家具行业。 公测 / 2018年9月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 新增实例交叉查询API接口 给定源实例中多个图片路径，到目标实例中搜索相同或相似图片。仅图库模型支持该接口。 公测

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预处理 预处理模块简介 构造图像预处理器 改变图片尺寸 裁剪图片 转换图片颜色格式

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Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通过调用API获取推理结果，帮助用户打造智能化业务系统，提升业务效率。 内容审核-图像 图像 内容审核 ，利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中的暴恐元素、涉黄内容等，帮助业务规避违规风险。 内容审核-文本 文本内容审核 ，采用人工智能文本检测技术

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配置项名称 配置项说明 背景图 登录页背景图片，右侧可见预览效果。 支持jpg/png格式的图片文件，大小600kb以内 建议尺寸1920px:1080px LOG O 单选图片或文字，图片说明： 支持jpg/png格式的图片文件，大小600kb以内 建议尺寸120px:36px 标题内容

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示的错误描述。 预览：是否开启预览，只在图片时生效。 图片压缩：是否开启图片压缩功能，当前仅支持jpg、jpeg和png格式的图片。 压缩尺寸：当“图片压缩”开关打开时，该参数才会显示。图片压缩尺寸，分为保持原尺寸和自定义尺寸。 保持原尺寸压缩： 如果设置宽度，高度没设置或高度和

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预处理模块 构造图像预处理器 改变图片尺寸 裁剪图片 转换图片颜色格式 示例-预处理

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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单击“封面背景图”、“内容背景图”以及“设置Logo”右侧的“替换图片”，在本地选择需要替换的图片。 封面背景图：推荐上传JPG或PNG格式，推荐尺寸794px*1123px。 内容背景图：推荐上传JPG或PNG格式，推荐尺寸794px*1123px。 设置Logo：推荐上传JPG或P

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图片质量类报错处理办法 问题现象 调用 文字识别 API时，产生以下图片质量类报错。 错误码AIS.0102：图片格式不支持。 错误码AIS.0103：图片尺寸不满足要求。 错误码AIS.0104：非支持的图片类型或图片质量差。 解决方法 请参考产品介绍 > 约束与限制章节检查图片的格式、像素是否符合规范。

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查看任意数据库权限变更 操作场景 存储过程可以对指定登录账号设置允许查看任意数据库权限，禁止查看任意数据库后，只能看到master和tempdb数据库，无法看到其他数据库。 注意事项 存储过程只允许rdsuser或者创建出的主账号执行，创建的主账号具有和rdsuser相同的权限。

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1920], 2的倍数；高度范围[64, 1080], 2的倍数。 如果输入不是NV21格式，请把输入的源图片转换为NV21格式，详情请参见转换图片颜色格式。 dst 目的图片。 x 裁剪区域左上角x坐标，范围[0, 1920], 2的倍数。 y 裁剪区域左上角y坐标，范围[0, 1080]

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图片处理 开发过程中，您有任何问题可以在github上提交issue，或者在华为云 对象存储服务 论坛中发帖求助。 OBS为用户提供了稳定、安全、高效、易用、低成本的图片处理服务。当要下载的对象是图片文件时，您可以通过传入图片处理参数对图片文件进行图片剪切、图片缩放、图片水印、格式转换等处理。

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上传图片 描述 该接口用户上传网络研讨会高级设置用的图片。图片可用于网络研讨会的欢迎界面和企业Logo。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 接口原型 表1 接口原型 请求方法 PUT 请求地址 /v1/wss/webinar/open/res/file 传输协议

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图片文件进行图片剪切、图片缩放、图片水印、格式转换等处理。 更多关于图片处理的内容，参见图片处理特性指南。 以下代码展示了如何使用下载对象接口实现图片处理： // 初始化配置参数 ObsConfig config = new ObsConfig(); config.Endpoint

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如何提高识别精度 尽量使用文字清晰度高、无反光的图片。进行图片采集时，尽量提高待识别文字区域占比，减少无关背景占比，保持图片内文字清晰人眼可辨认。 若图片有旋转角度，算法支持自动修正，建议图片不要过度倾斜。 图片尺寸方面，建议最长边不超过8192像素，最短边不小于15像素，图像长宽比例维持常见水平

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录页面中包括图片、文本、输入框和按钮四个基础组件，且用到Box布局容器组件，便于整体排版布局。在AstroPro中，构建一个上述登录页面的流程，如图图1所示。 图1 应用页面开发 前提条件 已将页面设计所需要的图片上传到已创建的OBS桶中备用，并获取存储路径。上传图片，请参考上传对象。

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图1 轮播图 尺寸位置 图表尺寸：设置图表的宽和高。单位为px。 图表位置：设置图表在画布中的位置。单位为px。 全局样式 设置图片标题的字体和字号。 动画 停顿：设置图片停顿显示的时长。 速度：设置图片切换的速度。 特效：设置图片切换的特效，支持水平滚动、垂直滚动。 图片 设置图片

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器内部，可以考虑采用绝对单位固定其关系，这对于不需要扩展的按钮等元素来说非常有效。 图片的自适应。 自适应组件设计还需要满足图片的自适应，可以使用max-width，对图片宽度进行限制，确保图片宽度不会超过浏览器窗口或容器可视部分的宽度。 移动优先。 通常来说，移动端屏幕较小、视

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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保证园区场景业务的高效闭环。 面向泛园区场景提供多种智能分析算法，基于深度学习等领先技术，保证人、车辆、事件、行为的高精度感知和处理。 通过视频分析、图像处理和 自然语言处理 技术，对园区和城市治理中的视频、图片和文本数据进行多模态联合分析，充分挖掘数据潜在关联性。

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