无服务器图片生成缩略图

无服务器图片生成缩略图

    深度学习图片识别算法 更多内容
  • 应用场景

    应用场景 敏感数据自动识别分类 从海量数据中自动发现并分析敏感数据使用情况,基于数据识别引擎,对其储存结构化数据(RDS)和非结构化数据(OBS)进行扫描、分类、分级,解决数据“盲点”,以此做进一步安全防护。 用户异常行为分析 通过深度行为识别引擎,建立用户行为基线,实现基线外异

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  • 创建纵向联邦学习作业

    纵向联邦作业XGBoost算法只支持两方参与训练。 训练作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 作业创建者的数据集必须含有特征。 创建纵向联邦学习作业 纵向联邦学习作业在本地运行,目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法和FiBiNET算法。 纵向联邦学习分为五个步骤:数据选择

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  • 对接OCR实现图片上文字识别功能

    cal Character Recognition)对接,可实现图片或扫描件中文字识别功能。 场景描述 识别某用户上传到华为OBS上的身份证图片的全部信息。 前提条件 已申请身份证识别服务,具体操作请参见开通文字识别服务。 已获取AK(Access Key ID)、SK(Secret

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  • 智能场景简介

    针对对应的场景,由RES根据场景类型预置好对应的智能算法,为匹配的场景提供智能推荐服务。 智能场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为,推送更具针对性的内容,实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法深度挖掘物品之间的联系,自动匹配精准内容。

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  • 模型训练

    实现模型计算量满足端、边小硬件资源下的轻量化需求,模型压缩技术在特定领域场景下实现精度损失<1%。 当训练数据量很大时,深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。 分布式训练加速需要从软硬件两方面协同来考虑,仅单一的调优手段无法达到期望

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  • 准备数据

    图片中人脸保持竖置正脸。 支持人脸图片旋转角检测,返回人脸图片顺时针旋转角度,值为0°、90°、180°和270°。 建议: 由于过大图片识别算法精度无明显提升,同时会导致时延较长,建议传入图片小于1MB,一般500KB左右足够。 OBS上存储的图片也建议小于1MB。 图片中人脸像素建议120*120以上。

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  • 图片

    在“图片”后显示“url”的框中输入图片的地址。 单击“图片”下方的虚线框,选择图片。 直接拖动图片至“图片”下方的虚线框中。 图片选择后,您也可以进行编辑和删除操作。单击图片区域的可以删除当前图片,单击可以修改当前图片。 缩放模式:单击下拉选项,可以设置图片的缩放模式。可设置为默认、按比例缩放、裁剪缩放、拉伸缩放。

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  • 图片

    图片 图片组件用于在页面展示图片。 在表单开发页面,从“通用组件”中,拖拽“图片”组件至表单设计区域,如图1。 图1 图片 显示名称:设置图片显示名称,默认隐藏显示名称。 选择图片:单击“上传图片”,上传需要展示的图片。 点击放大预览:勾选后,可放大预览图片。 移动端独立设置:勾选后,可给移动端单独设置展示的图片。

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  • 图片

    左边距:图表到组件边框左侧的距离。 图片地址:支持输入图片地址,来展示图片。 链接:设置单击图片后,跳转的链接地址。 图片设置:设置图片填充方式,并选择对应图片。 数据 在数据中,配置图片组件的数据来源,更多介绍请参见数据接入。 交互 在交互中,配置图片与其他组件或页面之间的交互能力。更多交互介绍,请参见交互设置。

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  • 文字识别套件

    文字识别套件 文字识别套件基于丰富的文字识别算法和行业知识积累,帮助客户快速构建满足不同业务场景需求的文字识别服务,实现多种版式图像的文字信息结构化提取。 文字识别套件当前提供了单模板工作流和多模板工作流,自主构建文字识别模板,识别模板图片中的文字,提供高精度的文字识别模型,保证结构化信息提取精度。

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  • 什么是主机安全?

    可视化的管理平台,便于您集中下发配置信息,查看在同一区域内主机的防护状态和检测结果。 HSS云端防护中心 使用AI、机器学习深度算法等技术分析主机中的各项安全风险。 集成多种杀毒引擎,深度查杀主机中的恶意程序。 接收您在控制台下发的配置信息和检测任务,并转发给安装在 服务器 上的Agent。 接收

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  • 如何使用移动应用测试?

    如何使用 移动应用测试 ? 移动应用测试(MobileAppTest),联合TestBird提供移动兼容性测试服务,提供TOP机型套餐,使用图像识别和准确控件识别技术,只需提供App应用,便可生成包含详细兼容性测试报告(包含系统日志、截图、错误原因、CPU、内存等)。 移动应用测试(Mobil

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  • 方案概述

    决策风险高:研判错误可能导致管制失效。 通过本方案实现的业务效果 打破数据孤岛:借力机器学习深度学习核心算法模型,打破区级各部门数据壁垒,可实现中台化、标准化、自动化的数据汇聚、存取、质控,推进一网统管、一网通享、一网通办能力。 构建多场景应用:基于核心算法赋能感知监测,充分利用各区现有监测数据,打造对移动源、

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  • 概述

    概述 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 OptVerse以开放API(Application

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  • 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

    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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  • NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch

    NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力,需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch,本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • 模型训练

    模型训练 完成图片标注后,可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的图像分类模型。请参考前提条件确保已标注的图片符合要求,否则数据集校验将会不通过。 前提条件 请确保您的数据集中的已标注的图片不低于100张。 请确保您的数据集中至少存在2种以上的图片分类,且每种分类的图片不少于5张。

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  • 自动学习

    自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的服务器后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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  • 排序策略-离线排序模型

    nin 是该神经元的输入数目。 优化器类型 grad:梯度下降算法 学习率:优化算法的参数,决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 adam:自适应矩估计算法 结合AdaGrad和 RMS Prop两种优化算法的优点,对梯度的一阶矩估计(First Moment Est

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