无服务器图片生成缩略图

选择“本地文件 > 水印提取”，进入“水印提取”页面。 选择“提取内容”： “提取内容”为“文字”：单击“添加文件”，将本地需要提取暗水印的图片上传到DSC平台。 图3 提取文字水印 “提取内容”为“图片”：单击“添加文件”，本地需要提取暗水印的图片上传到DSC平台。 图4 提取图片水印 文件

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word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeplearning4j模型或者keras模型，可以实时预测每张图片代表的数字。 1 2 3 4 5 6 CREATE SOURCE STREAM Mnist(

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word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeplearning4j模型或者keras模型，可以实时预测每张图片代表的数字。 1 2 3 4 5 6 CREATE SOURCE STREAM Mnist(

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error" } SDK代码示例 SDK代码示例如下。 Java Python Go 更多 提取test.PNG图片中的图片暗水印。 通过form表单提交，file为具体文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

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error" } SDK代码示例 SDK代码示例如下。 Java Python Go 更多 提取test.PNG图片中的文字暗水印。 通过form表单提交，file为具体文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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提取方法 选择要提取的代码，然后单击装订线中的灯泡图标，或按“Alt+Enter”键查看可用的重构。源代码片段可以提取到新方法中，也可以提取到不同范围的新函数中。在提取重构期间，系统将提示您提供有意义的名称。 父主题： 重构操作

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Interface对话框中，提供提取接口的名称和包，选择要提取的类成员。在JavaDoc选项中，选择是将JavaDoc注释移动或复制到提取的接口，还是保持原样。 单击Refactor以应用重构。 示例 例如，让我们基于提取ExtractImpl类的print方法创建一个新的提取ImplInterface接口。

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Delegate对话框中，提供重构参数。 提供提取类的名称、包和目标目录。 选中Create nested class复选框以在当前类中创建新类。 选中Generate accessors复选框，为提取的字段生成getter方法。 选中Extract as enum复选框，将提取的类创建为枚举类。如果源类包含静态最终字段static

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Python Go 更多 提取obs://hwbucket/hwinfo/hw.png路径下的图片中的图片暗水印，将提取的水印图片存放在obs://hwbucket/watermarkfile/mark.png路径下。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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} SDK代码示例 SDK代码示例如下。 Java Python Go 更多 提取obs://hwbucket/hwinfo/hw.png路径下的图片中的文字暗水印。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19

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自动学习模型训练图片异常？ 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测） 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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提取/引入重构 简介 引入变量 引入参数 引入字段 引入常量 提取方法 提取接口 提取超类 提取委托 引入功能参数 引入功能变量 提取方法对象 引入参数对象 父主题： 重构

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值。例如在深度学习领域，可以根据用户输入的正样本和负样本，对数据进行清洗，保留用户想要的类别，去除用户不想要的类别。 数据选择：数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。 数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采集图片过程中引入的重复图片、相似图片

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等各种发票和表单图片上有效信息的自动识别和结构化提取。 行业类 OCR 行业类OCR（ Domain OCR ），支持物流面单、医疗化验单据等多种行业特定类型图片的结构化信息提取和识别，助力行业自动化效率提升。 首次使用OCR 如果您是首次使用OCR的用户，建议您学习并了解如下信息：

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提取变量 TypeScript语言服务提供Extract to constant 重构，为当前选定的表达式创建新的局部变量： 使用类时，还可以将值提取到新属性中。 父主题： 重构操作

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提取方法 此重构允许您将任意代码片段移动到单独的方法中，并将其替换为对此新创建的方法的调用。这与内联方法相反。 执行重构 在代码编辑器中，选择要提取到新方法的代码片段。 在主菜单或编辑器上下文菜单中，选择Refactor>Extract Method，或按“Ctrl+Shift+Alt+M”。

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audio_asset_id String 提取的音频媒资ID。 状态码： 400 表6 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 错误码。 error_msg String 错误描述。 请求示例 提取音频 POST https://{endpoint}/v1

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乱码和无意义的字符����� 图片类加工算子能力清单 表2 图片类加工算子功能表 算子分类 算子名称 算子描述 数据过滤 图片元数据过滤 基于图片存储大小、宽高比属性进行图片/图文数据清洗。 图片去重 通过把图片结构化处理后，过滤重复的图片/图文对数据。 数据打标 图片鉴黄评分 对图片的涉黄程度进

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Superclass对话框中，提供重构参数。 提供提取的超类名称和包。 在Members to form superclass区域中，选择要提取的类成员。对于方法，选中Make abstract复选框，将提取的方法声明为超类中的abstract方法，并将其实现保留在原始类中。 在JavaDoc for

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