无服务器图片生成缩略图

Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通过调用API获取推理结果，帮助用户打造智能化业务系统，提升业务效率。 内容审核-图像 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

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创建工程 创建联邦学习工程，编写代码，进行模型训练，生成模型包。此联邦学习模型包可以导入至联邦学习部署服务，作为联邦学习实例的基础模型包。 在联邦学习部署服务创建联邦学习实例时，将“基础模型配置”选择为“从NAIE平台中导入”，自动匹配模型训练服务的联邦学习工程及其训练任务和模型包。

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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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样式源码：组件具体样式代码，组件样式设置后，样式代码将自动显示在“样式源码”中。也可以自定义样式代码，对组件进行详细配置。自定义代码支持多行输入，并高亮显示样式参数。 样式类：当前组件使用的 CSS 样式类名，可在 CS S代码中进行引用。 事件 在事件中，显示了组件暴露出来的一些常用事件，供用户实

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使用相对地址：使用图片的相对路径。 高级设置 在高级设置中，可设置图片填充类型。 图3 高级设置 图4 图片设置页面 图5 上传图片/视频 单击“选择图片”，在页面单击目录后的和，可管理图片目录。单击“上传图片/视频”，可进行上传操作。 选择“填充”表示图片不保证保持原有比例，图片拉伸填满整个容器。

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图片 本章节主要介绍图片各配置项的含义。 样式 本章节介绍图片的样式各项配置项的含义。 尺寸位置 W：设置图表的宽，单位为px。 H：设置图表的高，单位px。 X：设置图表在画布中的位置。单位为px。 Y：设置图表在画布中的位置。单位为px。 不透明度：设置图表在画布上的透明度，

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默认值为0px，范围为0~500px。 背景：设置组件样式的背景颜色。 阴影： X：X偏移，阴影相对于其源元素在水平方向（X轴）的偏移距离，取值范围[-100, 100]。 Y：Y偏移，阴影在垂直方向（Y轴）的偏移距离，取值范围[-100, 100]。 模糊：阴影的模糊程度。值为0时表示阴影

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检索是否启用与组织共享 功能介绍 检索是否启用与组织共享资源。 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 GET /v1/organization-share 请求参数

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检索资源共享权限内容 功能介绍 检索指定资源类型的共享资源指定版本的权限内容，如果不指定权限版本，则返回默认版本的权限内容。 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

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1920], 2的倍数；高度范围[64, 1080], 2的倍数。 如果输入不是NV21格式，请把输入的源图片转换为NV21格式，详情请参见转换图片颜色格式。 dst 目的图片。 x 裁剪区域左上角x坐标，范围[0, 1920], 2的倍数。 y 裁剪区域左上角y坐标，范围[0, 1080]

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图片处理 开发过程中，您有任何问题可以在github上提交issue，或者在华为云 对象存储服务 论坛中发帖求助。接口参考文档详细介绍了每个接口的参数和使用方法。 OBS为用户提供了稳定、安全、高效、易用、低成本的图片处理服务。当要下载的对象是图片文件时，您可以通过传入图片处理参数对

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上传图片 描述 该接口用户上传网络研讨会高级设置用的图片。图片可用于网络研讨会的欢迎界面和企业Logo。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 接口原型 表1 接口原型 请求方法 PUT 请求地址 /v1/wss/webinar/open/res/file 传输协议

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图片处理 开发过程中，您有任何问题可以在github上提交issue，或者在华为云对象存储服务论坛中发帖求助。 OBS为用户提供了稳定、安全、高效、易用、低成本的图片处理服务。当要下载的对象是图片文件时，您可以通过传入图片处理参数对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。

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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是 要创建的实例名称。 上传图片 否 图片文件Base64编码字符串，仅支持JPEG/JPG/PNG/BMP格式，图片最小边不小于100px，最大边不超过2048px。 图片ID 否 图片ID，用于在实例模型中查找图片的身份标识。 图片标签 否 图片自定义标签。格式为key：va

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可以单击添加图片，或者增删标签。 如果增加了图片，您需要对增加的图片进行重新标注。如果您增删标签，建议对所有的图片进行排查和重新标注。对已标注的数据， 也需要检查是否需要增加新的标签。 在图片都标注完成后，单击右上角“开始训练”，在“训练设置”中，在“增量训练版本”中选择之前已完

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左上搜索栏能快速检索学员。 编辑 学员列表操作栏编辑按钮，单击可编辑学员信息。 删除 学员列表操作栏删除按钮，单击可删除学员。 敏感操作请谨慎。 学习记录管理 学习记录管理主要分统计和管理两部分，针对学员班级学习和实验情况的统计以及记录的管理，班级学员实验报告的评定。 图6 学习记录管理

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文本检索调试函数 ts_debug([ config regconfig, ] document text, OUT alias text, OUT description text, OUT token text, OUT dictionaries regdictionary[]

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可以单击添加图片，或者增删标签。 如果增加了图片，您需要对增加的图片进行重新标注。如果您增删标签，建议对所有的图片进行排查和重新标注。对已标注的数据， 也需要检查是否需要增加新的标签。 在图片都标注完成后，单击右上角“开始训练”，在“训练设置”中，在“增量训练版本”中选择之前已完

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数据扩增主要用于训练数据集不足或需要仿真的场景，能通过对已标注的数据集做变换操作来增加训练图片的数量，同时会生成相应的标签。在深度学习领域，增强有重要的意义，能提升模型的泛化能力，增加抗扰动的能力。数据扩增过程不会改动原始数据，扩增后的图片或xml文件保存在指定的输出路径下。 ModelArts提供以下数据扩增算子：

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支持多种自动学习能力，通过“自动学习”训练模型，用户不需编写代码即可完成自动建模、一键部署。 AI Gallery 预置常用算法和常用数据集，支持模型在企业内部共享或者公开共享。

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