无服务器图片生成缩略图

深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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资源包叠加购买 当资源包即将到期、容量不足或有更大容量的资源包需求时，可以通过叠加购买实现资源包的容量扩大。 购买说明 在购买一个资源包后，可继续购买任意规格资源包。叠加购买资源包后，会优先使用原购买资源包的容量。如在购买资源包前，已产生按需扣费，已按需使用的部分不可以使用新购买

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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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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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径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称

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资源包叠加购买 当资源包容量不足或即将到期时，可以通过叠加购买的方式，扩大资源包容量。视频直播服务暂不支持直接扩容资源包。 购买说明 在购买一个资源包后，可继续购买其他任意规格的资源包。 叠加购买资源包后，会优先使用原购买资源包的容量。如在购买资源包前，已产生按需扣费，已按需使用

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餐包过期后，才可重复购买，其余规格可任意叠加购买。 叠加购买资源包后，会优先使用原购买资源包的容量。如在购买资源包前，已产生按需扣费，已按需使用的部分不可以使用新购买的资源包进行抵扣。建议您在资源包未到期或容量不足前，及时叠加购买资源包或进行资源包升配。 操作步骤 在OBS管理控制台左侧导航栏选择“资源包管理”。

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套餐包叠加购买 当套餐包容量不足或即将到期时，可以通过叠加购买的方式，扩大套餐包容量。媒体处理服务暂不支持直接扩容套餐包。 购买说明 在购买一个套餐包后，可继续购买其他任意规格的套餐包。 叠加购买套餐包后，会优先使用原购买套餐包的容量。如在购买套餐包前，已产生按需扣费，已按需使用

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套餐包叠加购买 当套餐包即将到期、容量不足或有更大容量的套餐包需求时，可以通过叠加购买实现套餐包的容量扩大。 购买说明 在购买一个套餐包后，可叠加购买任意规格套餐包。叠加购买套餐包后，会优先使用原购买套餐包的容量。如在购买套餐包前，已产生按需扣费，已按需使用的部分不可以使用新购买

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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将整个数据集切分成多个子数据集，依次训练，每个epoch训练一个子数据集。 DeepFM DeepFM，结合了FM和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。 表2 深度网络因子分解机参数说明 参数名称 说明 名称 自定义策略名称，由中文、英文、数字、下

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水平叠加柱状图 本章节主要介绍水平叠加柱状图组件各配置项的含义。 图1 水平叠加柱状图 样式 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 字体：设置图表中文字的字体。 系列间距：设置图表系列之间的间距。 边距 顶部

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。

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媒资图像标签 基于深度学习技术，准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中包含的影视明星、网红人物等。

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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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