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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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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还原点 同步备份还原点 查询备份还原点 复制备份还原点 创建备份还原点 父主题： API

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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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所有下线的Schema在“回收站”页签中展示，要想从数据库上完全进行清理，需要在回收站中进行永久删除。 还原Schema 介绍如何从回收站中还原已下线的Schema。 选择“回收站”页签，单击待还原Schema操作列的“还原”。 在“选择电子流”窗口中，选择以下任一方式： 运维操作记录选择“关联电子流”，并选择要关联的电子流，单击“提交”。

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所有下线的账号在“回收站”页签中展示，要想从数据库上完全进行清理，需要在回收站中进行永久删除。 还原账号 选择“回收站”页签，单击待还原账号操作列的“还原”。 您也可以勾选一条或多条待还原账号，单击“批量还原”。 在“选择电子流”窗口中，选择以下任一方式： 运维操作记录选择“关联电子流”，并选择要关联的电子流，单击“提交”。

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所有下线的Schema在“回收站”页签中展示，要想从数据库上完全进行清理，需要在回收站中进行永久删除。 还原Schema 介绍如何从回收站中还原已下线的Schema。 选择“回收站”页签，单击待还原Schema操作列的“还原”。 在“选择电子流”窗口中，选择以下任一方式： 运维操作记录选择“关联电子流”，并选择要关联的电子流，单击“提交”。

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所有下线的账号在“回收站”页签中展示，要想从数据库上完全进行清理，需要在回收站中进行永久删除。 还原账号 选择“回收站”页签，单击待还原账号操作列的“还原”。 您也可以勾选一条或多条待还原账号，单击“批量还原”。 在“选择电子流”窗口中，选择以下任一方式： 运维操作记录选择“关联电子流”，并选择要关联的电子流，单击“提交”。

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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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批量还原回收站 功能介绍 批量还原回收站 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /cloudartifact/v5/trashes 请求参数 表1 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 [数组元素] 是 Array of IDETrashArtifactModel

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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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，还原系统配置。 系统配置文件包括部门、用户、资源、策略、工单、运维、审计和系统模块的全部配置数据。 登录云 堡垒机 系统。 选择“系统 > 系统维护 > 配置备份与还原”。 在配置还原区域，单击“点击上传”，选择已备份的系统配置文件，并上传。 图1 上传备份文件 上传成功后，单击“确定”，完成系统配置文件的导入。

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创建备份还原点 功能介绍 对存储库执行备份，生成备份还原点 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v3/{project_id}/checkpoints 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID 请求参数 表2

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查询备份还原点 功能介绍 根据还原点ID查询指定还原点 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v3/{project_id}/checkpoints/{checkpoint_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 checkpoint_id 是 String

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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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

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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。

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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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