无服务器图片生成缩略图

图片删除 功能介绍 图片删除 URI POST /v1/{project_id}/trace/trace-sweepcode/product-image/delete 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 租户从IAM申请到的projectid，一般为32位字符串

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返回数据 表5 data 参数 参数类型 描述 id String 图片ID elementName String 图片名称 elementUrl String 图片url imageType String 图片类型 isDisplay String 是否展示:0展示，1不展示 merchant

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处理图片 当图片上传后更新至hugb-bucket-input桶时，会生成事件，触发函数运行，将上传图片打水印，保存在hugb-bucket-output中。 上传图片生成事件 登录 对象存储服务 控制台，进入hugb-bucket-input桶对象界面，上传image.jpg图片，如图1所示。

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图片处理 图片处理概述 图片处理约束限制 图片处理基本概念 开始图片处理（控制台） 开始图片处理（API接口） 获取图片信息 获取图片平均色值 设置图片效果 设置缩略 旋转图片 剪切图片 设置水印 格式转换与渐进显示 质量变换 设置图片瘦身 处理图片持久化 父主题： 数据处理

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外圈边框的线型、圆角等。 样式：选择图片时，图片显示的样式，支持普通、居中、拉伸和平铺四种样式。 选择图片：使用本地的图片作为组件背景，支持新增目录和子目录，便于对图片进行分类管理。推荐使用JPG、JPEG、PNG或GIF格式的图片，且每张图片不能超过50MB。 特效：组件是否高

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图7 上传预测图片 单击“上传”选择一张需要预测的图片，单击“预测”，即可在右边的预测结果显示区查看您的预测结果。 图8 预测样例图 图9 查看预测结果 本案例中数据和算法生成的模型仅适用于教学模式，并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围和要求，预测图片必须和训练数据集中的图片相似才可能预测准确。

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图片处理支持哪些格式的图片？ 支持的原图格式有：jpg、jpeg、png、bmp、webp、gif、tiff。支持格式转化处理后的目标格式有：jpg、png、bmp、webp。 父主题： 图片处理

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提取图片中的图片暗水印 功能介绍 对已嵌入图片暗水印的图片进行水印提取，用户以formData的格式传入待提取水印的图片，DSC服务以图片二进制流的格式返回从图片里提取的出的图片暗水印。目前支持的图片格式为：*.jpg, *.jpeg, *.jpe, *.png, *.bmp, *

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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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自动学习（旧版） 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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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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模式匹配操作符 数据库提供了三种独立的实现模式匹配的方法：SQL LIKE操作符、SIMILAR TO操作符和POSIX-风格的正则表达式。除了这些基本的操作符外，还有一些函数可用于提取或替换匹配子串并在匹配位置分离一个串。 LIKE 描述：判断字符串是否能匹配上LIKE后的模式

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模式匹配操作符 数据库提供了三种独立的实现模式匹配的方法：SQL LIKE操作符、SIMILAR TO操作符和POSIX-风格的正则表达式。除了这些基本的操作符外，还有一些函数可用于提取或替换匹配子串并在匹配位置分离一个串。 LIKE 描述：判断字符串是否能匹配上LIKE后的模式

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与LIKE不同，正则表达式允许匹配串里的任何位置，除非该正则表达式显式地挂接在串的开头或者结尾。 除了上文提到的元字符外， POSIX正则表达式还支持下表的模式匹配元字符。 表3 模式匹配元字符 元字符 含义 ^ 表示串开头的匹配。 $ 表示串末尾的匹配。 . 匹配任意单个字符。 正则表达式函数

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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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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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管理，特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 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“

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图7 上传预测图片 单击“上传”选择一张需要预测的图片，单击“预测”，即可在右边的预测结果显示区查看您的预测结果。 图8 预测样例图 图9 查看预测结果 本案例中数据和算法生成的模型仅适用于教学模式，并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围和要求，预测图片必须和训练数据集中的图片相似才可能预测准确。

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子图匹配算法（subgraph matching） 功能介绍 根据输入参数，执行subgraph matching算法。 子图匹配（subgraph matching）算法的目的是在一个给定的大图里面找到与一个给定小图同构的子图，这是一种基本的图查询操作，意在发掘图重要的子结构。

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