无服务器图片生成缩略图

旋转图片 设置旋转 此功能仅支持通过控制台代码编辑模式和接口调用模式使用。 对图片进行旋转设置后，图片将会按顺时针方向进行旋转。具体说明如表1所示。 操作名称：rotate 表1 图片旋转 参数 取值说明 代码样例 value 按照顺时针旋转的角度，取值范围为[0，360]。 默

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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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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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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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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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MPC是否支持视频旋转？ 支持，您可以通过调用API或者转码SDK，在转码时设置视频处理控制参数，对视频进行旋转。 API调用 上传源视频至OBS服务。上传步骤请参见上传音视频文件。 调用新建转码任务接口，设置输入输出参数“input”和“output”、转码模板“IDtrans

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构建程序 本例提供一个图片旋转的样例代码供学习使用。 创建程序包 本例使用Golang语言实现图片旋转的功能，有关函数开发的过程请参考Golang函数开发。本例不再介绍业务功能实现的代码，样例代码目录如图1所示。 图1 样例代码目录 创建函数 创建函数的时候，必须选择委托包含OB

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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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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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如何旋转/平移/放大/缩小模型 在“在线可视化区”内，您可以通过鼠标自由改变模型的可视化视角。 旋转模型 在“在线可视化区”内，长按鼠标左键的同时移动鼠标位置，即可旋转模型文件。 图1 旋转模型前 图2 旋转模型后 平移模型 在“在线可视化区”内，长按鼠标右键的同时移动鼠标位置，即可平移模型文件。

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：单击图标，在“图片裁剪”窗口调整图片裁剪范围，然后单击“裁剪”，调整图片的大小。 ：单击图标，在“图片旋转”窗口，鼠标选中调整图片的方向，然后单击“确认”，调整图片的方向。 ：单击图标，向左旋转图片90°。 ：单击图标，向右旋转图片90°。 ：单击图标，缩小图片大小。 ：单击图标，放大图片大小。

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：单击图标，在“图片裁剪”窗口调整图片裁剪范围，然后单击“裁剪”，调整图片的大小。 ：单击图标，在“图片旋转”窗口，鼠标选中调整图片的方向，然后单击“确认”，调整图片的方向。 ：单击图标，向左旋转图片90°。 ：单击图标，向右旋转图片90°。 ：单击图标，缩小图片大小。 ：单击图标，放大图片大小。

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：单击图标，在“图片裁剪”窗口调整图片裁剪范围，然后单击“裁剪”，调整图片的大小。 ：单击图标，在“图片旋转”窗口，鼠标选中调整图片的方向，然后单击“确认”，调整图片的方向。 ：单击图标，向左旋转图片90°。 ：单击图标，向右旋转图片90°。 ：单击图标，缩小图片大小。 ：单击图标，放大图片大小。

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：单击图标，在“图片裁剪”窗口调整图片裁剪范围，然后单击“裁剪”，调整图片的大小。 ：单击图标，在“图片旋转”窗口，鼠标选中调整图片的方向，然后单击“确认”，调整图片的方向。 ：单击图标，向左旋转图片90°。 ：单击图标，向右旋转图片90°。 ：单击图标，缩小图片大小。 ：单击图标，放大图片大小。

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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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FaceExpression 人脸表情，包括中性、高兴、害怕、惊讶、伤心、生气、厌恶。 face_angle Integer 人脸图片旋转角（顺时针偏转角度），支持0°、90°、180°和270°图片旋转。 dress List of strings 包含glass和hat两个属性结果。 glass String

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Resize 调整图片大小。 height：变换后的图片高度。默认值224 width：变换后的图片宽度。默认值224 do_validation：数据扩增前是否进行数据校验。默认值为True。 Rotate 旋转，将图像围绕中心点旋转的操作，操作完成之后保持图片原本的形状不变，不足的部分用黑色填充。

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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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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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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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