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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

机器学习端到端场景 本章节以图像分类为例，阐述机器学习端到端场景的完整开发过程，主要包括数据标注、模型训练、服务部署等过程。您可以前往AI Gallery搜索订阅预置的“图像分类-ResNet_v1_50工作流”进行体验。 准备工作 准备一个图像分类算法（或者可以直接从AI Ga

查看更多 →

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

查看更多 →

P4、MPG、WMV、MOV、RMVB、M3U8等。 内容审核 -音频流 语音直播间 语音直播间通过语音进行实时交流和互动，把音频流审核集成到语音直播平台以实现实时审核功能，实时判断出不合规的语音内容。 场景优势： 实时性：可以实时监测和分析直播间中的语音内容，保障直播间的秩序和安全。

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

自动学习 AI要规模化走进各行各业，必须要降低AI模型开发难度和门槛。当前仅少数算法工程师和研究员掌握AI的开发和调优能力，并且大多数算法工程师仅掌握算法原型开发能力，缺少相关的原型到真正产品化、工程化的能力。而对于大多数业务开发者来说，更是不具备AI算法的开发和参数调优能力。这导致大多数企业都不具备AI开发能力。

查看更多 →

学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

查看更多 →

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

查看更多 →

使用模型 用训练好的模型预测测试集中的某个图片属于什么类别，先显示这个图片，命令如下。 1 2 3 # display a test image plt.figure() plt.imshow(test_images[9]) 图1 显示用以测试的图片 查看预测结果，命令如下。 1 2 3

查看更多 →

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。

查看更多 →

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。

查看更多 →

极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力，通过“自动学习”训练模型，用户不需编写代码即可完成自动建模、一键部署。

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

带入一个万物感知、万物互联、万物智能的智能世界。国务院于2017年7月份印发了《新一代人工智能发展规划》，将人工智能发展提高到国家战略层面，规划明确要求“到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步”。然而我国人工智能人才缺口很大，为了抓住这一历史机遇，加速构建人工智能人

查看更多 →

自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

查看更多 →

图像搜索 。 API文档 添加数据 搜索数据 检查数据 更新数据 删除数据 02 入门 通过使用图像搜索服务的通用图片搜索功能，查找出图片库中与本地存储的图片相匹配的图片信息。 快速使用图像搜索 调用API实现功能 调用SDK实现功能 04 SDK 图像搜索软件开发工具包（Image

查看更多 →