无服务器图片生成缩略图

0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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学能力 实训过程跟踪——准确把握教学节奏，智慧指导学生的学习行为 实训结果评判——节省教师工作量，提高工作效率 提升学生实践动手能力 企业级真实开发场景——增强工程实践能力 软件开发的全生命周期——解决复杂工程问题的能力 多维度报表呈现项目进展——激发学习积极主动性 助力专业内涵建设与教学创新

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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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请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 id 是 String 图片ID elementName 否 String 图片名称，要更新的图片名称 最小长度：1 最大长度：255 elementUrl 否 String 图片url 最小长度：1 最大长度：255 isDisplay 否

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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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图片文件进行图片剪切、图片缩放、图片水印、格式转换等处理。 以下代码展示了如何使用下载对象接口实现图片处理： // 创建ObsClient实例 var obsClient = new ObsClient({ // 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全

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下载图片 功能介绍 下载图片 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v4/projects/{project_id}/image-file 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String devcloud项目的32位id 表2

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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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图片上传 图片上传组件用于在表单中上传图片，使表单更加地美观。 在表单设计页面，从“常用组件”中，拖拽“图片上传”组件至表单设计区域，如图1所示。 图1 拖拽图片上传组件到设计区并设置属性 标题：该字段在表单页面呈现给用户的名称。 帮助提示：为字段添加帮助信息。设置后，标题字段后会显示。

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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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轮播配置 在轮播配置中，设置轮播图片组件的图片、切换、播放和定位显示。 图4 轮播图片轮播设置 轮播设置 图片：设置轮播组件的图片。 填充方式：设置图片填充方式，支持填充、包含、覆盖和无。 切换 切换方向：设置图片切换方向，如水平、垂直。 切换方式：设置图片切换方式，如淡出、推出、展示等。

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图像搜索 （ Image Search ，又称为多媒体搜索）基于深度学习与图像识别技术，是一套开箱即用的场景化搜索服务，支持图像等数据的管理和搜索，提供多种通用预置场景的搜索能力，并支持低成本、高敏捷的定制化服务，为用户提供安全、可靠、快速、准确的一键部署场景化内容搜索需求。 图像搜索服务以开放API（Application

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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5 预测样例图 图6 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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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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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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优势：用户自定义模型可以实现99.5%的识别准确率，可以实现秒级识别整盘商品，从而提升结算效率。模型训练、更新的流程自动化，只需要客户自己上传标注图片，就可以在线完成模型训练、评估、发布。 图3 零售场景 物流场景 物流场景需要处理各种格式的票据图片，用户可以通过简单的标注生成自己的专属模板，实现关键字段的自动识别和提取。

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支持jsonl、csv，详见文本类数据集格式要求。 图片类 图片 支持图片、tar，详见图片类数据集格式要求。 图片+Caption 图片支持tar，Caption支持jsonl，详见图片类数据集格式要求。 图片+QA对 图片支持tar，QA对支持jsonl，详见图片类数据集格式要求。 视频类 视频

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本节实验包含了如下三个部分：（1）训练轮数对联邦学习模型分类性能的影响；（2）迭代次数对联邦学习模型分类性能的影响；（3）参与方数据量不同时，本地独立训练对比横向联邦的模型性能。 不同训练参数对模型准确率、训练时长的影响 训练轮数对模型准确率的影响（迭代次数固定为20） 训练轮数 1 10 20 测试集准确率 (%)

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训练相关概念说明 概念名 说明 自监督学习 自监督学习（Self-Supervised Learning，简称SSL）是一种机器学习方法，它从未标记的数据中提取监督信号，属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习，从而生成有用的表示，可用于后续任务。它

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ModelArts Standard模型训练提供容器化服务和计算资源管理能力，负责建立和管理机器学习训练工作负载所需的基础设施，减轻用户的负担，为用户提供灵活、稳定、易用和极致性能的深度学习训练环境。通过ModelArts Standard模型训练，用户可以专注于开发、训练和微调模型。

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