无服务器图片生成缩略图

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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将应用生成模板 使用说明 将已创建的应用生成模板，当您的业务与应用模板中的场景相似度较高时，可以使用该模板创建应用，并在模板应用的基础上继续改造应用。 操作步骤 参考如何登录AstroFlow中操作，登录AstroFlow界面。 在“我的应用 > 全部应用”中，单击应用上的，选择“生成模板”。

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输入小分子。最终以SMILES为准。 选择算法：可以选择ECFP4 Tanimoto相似度或者骨架搜索。ECFP4 Tanimoto相似度是通过ECFP4指纹计算Tanimoto相似度来搜索相似度比较高的小分子。骨架搜索是通过设置分子骨架搜索具有相同骨架的分子。 选择数据库：最多可选择10个数据库。

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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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图片 图片组件用于在页面展示图片。 在表单开发页面，从“通用组件”中，拖拽“图片”组件至表单设计区域，如图1。 图1 图片 显示名称：设置图片显示名称，默认隐藏显示名称。 选择图片：单击“上传图片”，上传需要展示的图片。 点击放大预览：勾选后，可放大预览图片。 移动端独立设置：勾选后，可给移动端单独设置展示的图片。

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RES+房产应用场景 场景描述 推荐系统助力房产企业APP实现首页推荐、详情推荐和个人中心推荐。 场景优势： 支持基于经纬度的向量召回，根据地理位置召回高匹配度的附近房源。 特征标签网状匹配。 通过卡证识别，快速完成快递录单、手机开户等场景信息录入，实名认证。

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Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通过实时访问和调用API获取人脸处理结果，帮助用户自动进行人脸的识别、比对以及相似度查询等，打造智能化业务系统，提升业务效率。 API文档 API概览 申请服务 人脸检测 人脸对比 活体检测 人脸搜索 人脸库资源管理 人脸资源管理

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表1 高级参数说明 参数名 是否必选 默认值 参数说明 simlarity_threshold 否 0.9 相似程度阈值，两张图片间的相似度大于阈值时，其中一张会作为重复图片被过滤掉。取值范围为0~1。 do_validation 否 True 是否进行数据校验，可填True或者F

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accurate：准确型，除已标注样本外，会额外使用未标注的样本做半监督训练 ambiguity Boolean 是否通过图片模糊度来聚类。 annotation_output String 主动学习标注结果输出路径。 collect_rule String 样本收集规则，默认为全量收集规则“all”。当前仅支持全量收集规则“all”。

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false } ] } 响应示例 状态码： 201 配体相似度图任务创建成功响应。 { "id" : "c05ebc2029c24699af2354f67391604c" } 状态码 状态码 描述 201 配体相似度图任务创建成功响应。 错误码 请参见错误码。 父主题： 药物通用接口

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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，数据集尽量覆盖所有标签的图片。 基于已设计好的商品标签准备图片数据。每个商品标签需要准备20个数据以上，为了训练出效果较好的模型，建议每个商品标签准备200个以上的数据。 针对未标注数据，要求将图片放在一个目录里，示例如下所示。

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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应用场景 自然语言处理 适用于智能问答系统、文本分析、内容推荐、翻译等场景。 智能问答系统 通过中文分词、短文本相似度、命名实体识别等相关技术计算两个问题对的相似度，可解决问答、对话、语料挖掘、知识库构建等问题。 文本分析 通过关键词提取、文本聚类、主题挖掘等算法模型，挖掘突发事件

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开启后，会检测目标的性别、年龄、口罩等属性信息。 目标检测灵敏度 数字越大，灵敏度越高，漏检率会降低，相应的误检率会提升。 目标抓拍质量 图像抓拍质量，等级越高，图片质量越高，占用的存储空间也越大。请根据实际需要选择此设置。 目标整体检测灵敏度 目标整体灵敏度检测，数字越大，灵敏度越高，漏检率会降低，相应的误检率会提升。

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填写课程信息 基础信息：课程名称、课程介绍、课程封面、课程分类、原创度标识 添加课件：支持从素材库选择/本地上传视频、音频、图片及各类文档文件作为课件，最多可添加多达50个，文件视频限2G内、音频限100M内、文档限200M内；图片限10M内；课件上传后需要转码，越大的文件转码时间越长，建议单次上传不要超过5个

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tensorflow version print(tf.__version__) 下载Fashion MNIST图片数据集，该数据集包含了10个类型共60000张训练图片以及10000张测试图片。 1 2 3 # download Fashion MNIST dataset fashion_mnist

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用核函数建模特征交互，实现了参数共享，减小了模型复杂度。PIN算法请参见核函数特征交互神经网络。 config 否 JSON 其他配置，预留字段。 响应消息 响应参数请参见表3。 表3 响应参数说明 参数名称 参数类型 说明 is_success Boolean 请求是否成功。 error_msg

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图片 图片组件用于展示图片的UI元素，提供直观的视觉信息。 在左侧组件区域，从“常用控件”中，选择“图片”组件，并拖拽至设计区，如图1所示。 图1 拖拽图片组件到设计区并设置属性 基础配置 上传图片：将文件拖拽上传区域内，或单击上传图片模块进行上传。 上传图片支持jpg、jpeg

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尺寸位置 全局样式 图片：选择图片，您可以通过如下三种方式加载图片到大屏中。 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。

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图片 图片作为一个基本组件，用于展示图片，用户可以通过“图片地址”属性，来选择图片。图片可以从本地上传，也可以来自服务器上的图片库。 在标准页面设计界面，从“基本组件 > 基本”中，拖拽“图片”组件至页面工作区域，如图1。 图1 图片 查看组件帮助 将鼠标放在对应的组件上，单击，可查看组件说明。

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使用相对地址：使用图片的相对路径。 高级设置 在高级设置中，可设置图片填充类型。 图3 高级设置 图4 图片设置页面 图5 上传图片/视频 单击“选择图片”，在页面单击目录后的和，可管理图片目录。单击“上传图片/视频”，可进行上传操作。 选择“填充”表示图片不保证保持原有比例，图片拉伸填满整个容器。

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