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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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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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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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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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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数据预处理 创建数据预处理作业 开发数据预处理作业 父主题： 管理数据

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# 构造预处理器,只支持YUV_NV21/NV12格式图片处理 proc = hilens.Preprocessor() # 调整图片大小 resized = proc.resize(image_yuv, 640, 480,0) # 裁剪图片

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预处理指令 本节介绍ecpg提供的预处理指令，用于处理宏定义、文件包含和条件编译的程序指令。 包含文件 ifdef、ifndef、else、elif和endif指令 define和undef指令 父主题： 基于ecpg开发

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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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预处理指令 本节介绍ecpg提供的预处理指令，用于处理宏定义、文件包含和条件编译的程序指令。 包含文件 ifdef、ifndef、else、elif和endif指令 define和undef指令 父主题： 基于ecpg开发

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预处理指令 本节介绍ecpg提供的预处理指令，用于处理宏定义、文件包含和条件编译的程序指令。 包含文件 ifdef、ifndef、else、elif和endif指令 define和undef指令 父主题： 基于ecpg开发

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预处理指令 本节介绍ecpg提供的预处理指令，用于处理宏定义、文件包含和条件编译的程序指令。 包含文件 ifdef、ifndef、else、elif和endif指令 define和undef指令 父主题： 基于ecpg开发

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情请见上传模板图片。 定义预处理 在“应用开发>定义预处理”页面，您可以选择“预处理”逻辑快速处理图片，也可以按左上角操作指标调整图片。 图1 定义预处理 右侧“选择预处理逻辑”区域勾选对应操作，当前仅支持“自动旋转”操作，系统自动旋转文字方向不正确的图片，保持图片中的文字方向水平。

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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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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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情请见上传模板图片。 定义预处理 在“应用开发>定义预处理”页面，您可以“选择预处理逻辑”快速处理图片，也可以按左上角操作指标调整图片。 图1 定义预处理 右侧“选择预处理逻辑”区域勾选对应操作，当前仅支持“自动旋转”操作，系统自动旋转文字方向不正确的图片，保持图片中的文字方向正确。

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定义预处理 使用多模板分类工作流上传模板图片后，需要对模板图片进行预处理，通过旋转、裁剪、降噪等操作。图片预处理的目的是保留图片的关键内容，去掉冗余部分，保持图片内容清晰可见，保证模型识别的准确性。 前提条件 已在 文字识别 套件控制台选择“多模板分类工作流”新建应用，并上传模板图片，详情请见上传模板图片。

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受体预处理 功能介绍 受体预处理，用于前端显示预处理后的受体。 URI POST /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-common/receptor/preprocess 表1 路径参数 参数

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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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定义预处理 使用多模板分类工作流上传模板图片后，需要对模板图片进行预处理，通过旋转、裁剪等操作。图片预处理的目的是保留图片的关键内容，去掉冗余部分，保持图片内容清晰可见，保证模型识别的准确性。 前提条件 已在自定义OCR控制台选择“多模板分类工作流”创建应用，并上传模板图片，详情请见上传模板图片。

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