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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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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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。

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图像 内容审核 ，利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中的暴恐元素、涉黄内容等，帮助业务规避违规风险。 内容审核-文本 文本内容审核，采用人工智能文本检测技术有效识别涉黄、广告、辱骂、违禁品和灌水文本内容，提供定制化的文本敏感内容审核方案。 图1 文本内容审核示意图 内容审核-音频

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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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声音分类：对环境中不同声音进行分类识别。 文本分类：识别一段文本的类别。文本分类目前只支持中文。 旧版自动学习仅支持使用旧版数据集功能，不支持使用新版数据集功能。 自动学习流程介绍 使用ModelArts自动学习开发AI模型无需编写代码，您只需上传数据、创建项目、完成数据标注、发

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依据文本生成 TTS 语音接口 场景描述 智能助手平台提供接口给第三方接入方调用，实现文本生成TTS语音。 如果需要转换的文本内容较长时，则接口响应时间会对应的增加。 接口方法 POST 接口URI https://IP:PORT/oifde/rest/api/tts/texttovoice

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了溢出滚动后，此配置项才生效 文本样式 字体：设置文本的字体。 字号：设置文本的字号。 文本间距：设置文本的文本间距 颜色：设置文本的字体颜色。 字体粗细：设置文本的字体粗细。 对齐方式：设置文本的对齐方式，可以设置为左侧、右侧、水平居中。 行高：输入数值或拖动，调整文字的每一行之间的间距。

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文本 词云 时间轴 通用表格 基础表格 趋势 搜索框 下拉选择框 日历组件 翻牌器 时间展示 时间翻牌器 里程碑 排行榜 天气 文本编辑 复选框 日期选择器 指标 标题 树状下拉框 多趋势 树状表格 高级表格 父主题： 组件介绍

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文本 词云 时间轴 通用表格 基础表格 趋势 搜索框 下拉选择框 日历组件 翻牌器 时间展示 时间翻牌器 里程碑 排行榜 天气 文本编辑 复选框 日期选择器 指标 标题 树状下拉框 多趋势 树状表格 高级表格 父主题： 组件介绍

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文本 文本是一种样式组件，可以为这个区域设置一个标题等类似文字，用户不会提交数据。文本和单行文本输入、多行文本输入、富文本呈现的效果，如图1所示。 图1 各文本组件效果呈现图 图2 拖拽文本组件到设计区并设置属性 状态：设置字段的状态，如普通和隐藏。 普通：设置为普通后，页面上该字段可正常显示，且可进行配置。

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文本 TF-IDF 文本词向量 词频统计 文章相似度 字符串相似度 字符串相似度topN NGram Count PMI 关键词抽取 原子分词 文本TF-IDF 三元组转kv 文本分类 LDA 句子拆分 文本摘要 停用词过滤 语义相似距离 父主题： 模型工程

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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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何代码开发，自动生成满足用户精度要求的模型。可支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计，还提供了“自动学习白盒化”的能力，开

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溢出滚动：勾选后，如果文本溢出，会自动滚动播放。 滚动时间：输入数值或单击，设置文本滚动的时间。只有当勾选了溢出滚动后，此配置项才生效。 文本样式 分割符：设置文本的分割符。 字体：设置文本的字体。 字号：设置文本的字号。 文本间距：设置文本的文本间距 颜色：设置文本的字体颜色。 字体粗细：设置文本的字体粗细。

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文本 文本编辑器组件，用于在页面插入文字。 在高级页面设计器中，单击，从“文本 > 通用”中，拖拽“文本”组件到画布中，如图1所示。 图1 文本 属性 在属性中，设置文本组件的位置、边框、背景等。 图2 属性 基础 组件标题：设置组件的标题。 组件名称：设置组件的名称。 位置 距

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文本 文本编辑器组件，用于在页面插入文字。 在高级页面设计器中，单击，从“文本 > 通用”中，拖拽“文本”组件到画布中，如图1所示。 图1 文本 属性 在属性中，设置文本组件的位置、边框、背景等。 图2 属性 基础 组件标题：设置组件的标题。 组件名称：设置组件的名称。 位置 距

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方言和英语，方言当前支持四川话、粤语和上海话。 文本时间戳 为音频转换结果生成特定的时间戳，从而通过搜索文本即可快速找到对应的原始音频。 智能断句 通过提取上下文相关语义特征，并结合语音特征，智能划分断句及添加标点符号，提升输出文本的可阅读性。 中英文混合识别 支持在中文句子识别

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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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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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