无服务器图片生成缩略图

规则评估结果 当触发规则评估后，会生成相应的评估结果（PolicyState）。 使用JSON表达式来表示一个评估结果，如表1所示。 表1 规则评估结果-JSON表达式格式 参数 定义 说明 domain_id 账号ID 用于区分用户。规则评估结果的domain_id不会为空。 resource_id

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创建数据质量操作步骤如下： 在“离线作业”下，单击“数据质量”页签，单击上方“创建”，进入“创建数据质量”页面。 在“创建数据质量”页面，单击“添加数据质量算子”选择“数据质量检测算子”。 填写基本信息并选择计算引擎。您可以根据实际情况填写“名称”、“场景”和“描述”信息。其中“场景”信息可选择您在全局配置页面创建的场景。

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质量建模 质检项 功能概述：该模块主要是对质检项进行管理，主要功能包括新增、编辑、删除、复制、查询质检项。 操作人员：系统管理人员。 路径：质量建模→质检项 。 图1 质检项 质检模板 功能概述：该模块主要是对质检模板进行管理，主要功能包括新增、编辑、删除、复制、查看、查询质检模板。

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模型训练 自动学习物体检测项目，在图片标注完成后，通过模型训练得到合适的模型版本。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击项目名称进入运行总览页面，单击“数据标注”节点的“实例详情”进入数据标注页面，完成数据标注。 图1 完成数据标注 返回新版自动学习页面，单击数据标注节点的“继续运

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创建评估项目 功能介绍 创建评估项目。评估项目分2个阶段：采集、评估。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1/{project_id}/evaluation-projects

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效果评估 创建效果评估可以对线上服务设置指标，查看推荐效果的反馈，可以根据系统提供的指标添加。 创建效果评估 创建效果评估步骤如下： 在“离线作业”的“效果评估”页签，单击左上方“创建”，进入“创建效果评估”页面。 在“创建效果评估”页面，填写特征工程“名称”、“场景”和“描述”。

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多分类评估 概述 对多分类模型预测的结果数据集进行评估。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 多分类的评估指标：准确率、混淆矩阵 参数说明 参数 子参数 参数说明

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模型评估 训练时的评估指标是用训练的数据集中随机采样的记录计算的，完成训练后企业A也可以使用其他的数据集对同一个模型进行多次的评估。单击“发起评估”选择训练参与方不同的数据集即可发起模型评估。 至此使用可信联邦学习进行联邦建模的过程已经完成，企业A已经训练出了一个符合自己要求的算

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订阅列表”，进入订阅列表页面。 图1 进入订阅列表页面 单击待自评估遵从包名称左侧的按钮，展开遵从包信息。展开后，在租户自评估栏操作列单击“自评”，进入自评估页面。 图2 自评估 在租户自评估页面，对每个检查项进行自评。 图3 自评估界面 如需上传附件，可单击评估项目的“查看附件 > 附件上传”，上传相关的凭据信息。

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创建评估项目 评估项目概述 源数据库准备和授权 步骤一：创建评估项目 步骤二：确认目标数据库

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评估项目概述 评估项目的创建是连接源库进行基本信息采集、性能数据采集，以及特定对象类型的源库对象SQL采集，基于采集的数据进行源库画像、数据库特性分析、到各个目标数据库的语法兼容性评估。综合兼容性、性能、对象复杂度、使用场景等为用户智能化推荐目标数据库选型与规格，工作量评估以及迁移风险评估，帮助用户决策与工作规划。

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触发规则评估 操作场景 触发规则评估的方式包括自动触发和手动触发。 自动触发 新创建一个合规规则时，会触发此规则的评估任务。 合规规则更新时，会触发此规则的评估任务。 合规规则被重新启用时，会触发此规则的评估任务。 当触发类型为“配置变更”时，合规规则范围内的资源发生变更，则会将该规则应用到此资源上，进行评估。

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产品适配测评包括产品适配测评（适配级）、产品适配测评（质量级）。 产品适配测评（适配级）：依据国家和行业标准，为企业的软件产品上鲲鹏云提供适配级测评服务，评估产品的功能是否满足鲲鹏云适配需求。 产品适配测评（质量级）：依据国家和行业标准，为企业的软件产品上鲲鹏云提供质量级测评服务，评估产品的功能、性能、可靠性、安全性等是否满足鲲鹏云适配需求。

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钮，等完成审批再单击“执行”按钮。 横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后，可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，查找待执行的作业，单击“执行”，系统自动跳转到“历史作业”页面。

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图像搜索 。 API文档 添加数据 搜索数据 检查数据 更新数据 删除数据 02 入门 通过使用图像搜索服务的通用图片搜索功能，查找出图片库中与本地存储的图片相匹配的图片信息。 快速使用图像搜索 调用API实现功能 调用SDK实现功能 04 SDK 图像搜索软件开发工具包（Image

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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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积累与企业级应用经验的沉淀之上，为用户提供代码风格、通用质量与网络安全风险等丰富的检查能力，提供全面质量报告、便捷闭环处理问题，帮助企业有效管控代码质量，助力企业成功。 产品形态包括：云服务和IDE插件。同时，还提供具有深度检查能力的代码检查安全特性包。 云服务代码检查功能列表 表1

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产品优势 检测准确 基于深度学习技术和大量的样本库，帮助客户快速准确进行违规内容检测，维护内容安全。 功能丰富 提供图文视频内容检测，覆盖涉黄、广告、涉暴等多种违规风险的内容检测，以及检测图像清晰度和构图质量等功能。 稳定可靠 内容审核 服务已成功应用于各类场景，基于华为等企业客户的长期实践，经受过复杂场景考验。

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概述 图像搜索（ Image Search ）基于深度学习与图像识别技术，结合不同应用业务和行业场景，利用特征向量化与搜索能力，帮助您从指定图库中搜索相同或相似的图片。 图像搜索服务以开放API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）的

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本数据加速训练的需求。 图17 支持训练过程多个GPU运行指标监控 支持在线模型评估，在不进行模型发布的前提下直接查看模型解译的效果，支持上传文件、WMTS和WMS图层进行模型评估。 集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePad

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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。由于用于训练的图片，至少有2种以上的分类，每种分类的图片数不少于5张。因此在发布训练之前，请确保已标注的图片符合要求，否则右上方“开始训练”按钮会处于灰色状态。 操作步骤 在“自动学习”页面，单击

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