无服务器图片生成缩略图

人脸识别 上传的人脸图片还可以查询到图片数据吗 人脸识别不存储客户人脸图片，只是根据客户的图片来检测人脸参数，只存储人脸特征。如果需要存储图片数据可参考以下方法： 可以开通华为云OBS，存储人脸图片。 人脸图片可以存储在客户自己的数据库中。 父主题： API使用类

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VLAN ID。 MacLimitMaxMac 配置的可以学习到MAC的最大数。 对系统的影响 当超过MAC地址表项限制时，设备不再学习新的MAC表项。 可能原因 学习的动态MAC数目超过了限制MAC表规则中规定的最大MAC学习的数目。 处理步骤 删除不需要的MAC，或者在VLAN视图下执行命令mac-address

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L2IfPortName 接口名字。 MacLimitMaxMac 配置的可以学习到MAC的最大数。 对系统的影响 当超过MAC地址表项限制时，设备不再学习新的MAC表项。 可能原因 学习的动态MAC数目超过了限制MAC表规则中规定的最大MAC学习的数目。 处理步骤 删除不需要的MAC，或者在VLAN视图下执行命令mac-address

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1920], 2的倍数；高度范围[64, 1080], 2的倍数。 如果输入不是NV21格式，请把输入的源图片转换为NV21格式，详情请参见转换图片颜色格式。 dst 目的图片。 x 裁剪区域左上角x坐标，范围[0, 1920], 2的倍数。 y 裁剪区域左上角y坐标，范围[0, 1080]

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bucket_options.bucket_name = "<Your bucketname>"; // 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全；本示例以ak和sk保存在环境变量中为例，运

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Endpoint = "https://your-endpoint"; // 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全；本示例以ak和sk保存在环境变量中为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量Access

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上传图片 描述 该接口用户上传网络研讨会高级设置用的图片。图片可用于网络研讨会的欢迎界面和企业Logo。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 接口原型 表1 接口原型 请求方法 PUT 请求地址 /v1/wss/webinar/open/res/file 传输协议

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200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、华为昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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设置查询条件，单击“搜索”，查询到符合条件的任务。 图12 查询任务 单击对应的“采集样本数量”、“AI训练样本数”或“学习案例样本数”列的数值，“采集样本数量”进入到样本清单明细页面的“样本库”页签；“AI训练样本数”进入到样本清单明细页面的“AI训练样本”页签；“学习案例样本数”进入到样本清单明细页面的“学习案例样本”页签。

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保证园区场景业务的高效闭环。 面向泛园区场景提供多种智能分析算法，基于深度学习等领先技术，保证人、车辆、事件、行为的高精度感知和处理。 通过视频分析、图像处理和 自然语言处理 技术，对园区和城市治理中的视频、图片和文本数据进行多模态联合分析，充分挖掘数据潜在关联性。

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BD ID。 MacLimitMaxMac 配置的可以学习到MAC的最大数。 对系统的影响 当超过MAC地址表项限制时，设备不再学习新的MAC表项。 可能原因 学习的动态MAC数目超过了限制MAC表规则中规定的最大MAC学习的数目。 处理步骤 正常提示信息，无需处理。 参考信息 无

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隧道对端IP地址。 MacLimitMaxMac 配置的可以学习到MAC的最大数。 对系统的影响 当超过MAC地址表项限制时，设备不再学习新的MAC表项。 可能原因 学习的动态MAC数目超过了限制MAC表规则中规定的最大MAC学习的数目。 处理步骤 1. 删除不需要的MAC，或者执行命令peer

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从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 本章节基于餐厅销量预测场景，从零开始介绍如何制作销售销量训练及销售销量预测两个算链。 前提条件 已经创建一个基于ML Studio的Notebook镜像，并进入MLS Editor可视化编辑界面，具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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保证园区场景业务的高效闭环。 面向泛园区场景提供多种智能分析算法，基于深度学习等领先技术，保证人、车辆、事件、行为的高精度感知和处理。 通过视频分析、图像处理和自然语言处理技术，对园区和城市治理中的视频、图片和文本数据进行多模态联合分析，充分挖掘数据潜在关联性。

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spec_id 是 Int 训练作业选择的资源规格ID。在使用ModelArts之前需要查询ModelArts服务AK/SK并确保关联AK/SK到ModelArts服务，然后通过查询ModelArts计算节点规格获取spec_id返回的值。 run_path 是 String 训练结果

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面向熟悉代码编写和调测，熟悉常见AI引擎的开发者，ModelArts不仅提供了在线代码开发环境，还提供了从模型训练、模型管理到模型部署上线的端到端开发流程（即AI全流程开发），帮助您高效、快速的构建一个可用模型。 准备工作 配置ModelArts访问授权 创建OBS桶 开发环境 创建Notebook

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能不包含全量数据集。例如，“Rotate”会舍弃标注框超出原始图片边界的图片。 输出目录结构如下所示。其中“Data”文件夹用于存放新生成的图片和标注信息，“manifest”文件存储文件夹中图片的结构，可直接导入到数据管理的数据集中。 |----data_url |----Data

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创建图像分类自动学习项目并完成图片标注，训练按钮显示灰色，无法开始训练？ 自动学习项目中，如何进行增量训练？ 自动学习训练后的模型是否可以下载？ 自动学习为什么训练失败？ 自动学习模型训练图片异常？ 自动学习使用子账号单击开始训练出现错误Modelarts.0010 自动学习中偏好设置的各参数训练速度大概是多少

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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自动学习（新版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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