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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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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云会议室怎么进行分配？ 分配云会议室给用户 云会议室管理员可以将云会议室分配给企业内指定的用户。分配完成后，该指定用户可作为该云会议室的会议管理员在 WeLink 手机/PC客户端主动召开会议并进行会控操会议控制。 单击左侧导航树的”企业管理”>”云会议室”。 单击云会议室右侧操作栏的，弹出“云会议室分配”窗口。

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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 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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图2 数据处理流程 该图从上到下代表了对输入图片的每一步数据处理。“image_input”是功能单元接收的输入图片，往下分别经过“preprocess”和“inference”功能单元，“preprocess”功能单元对图片进行预处理，预处理的输出送给模型（“inference”是

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单击上传图片右侧的，更改模板名称为“增值税”。 图7 上传模板图片 单击右下角的“下一步”。 进入“应用开发>定义预处理”页面。 步骤4：定义预处理 在“应用开发>定义预处理”页面，单击“选择预处理逻辑”的自动旋转，快速处理当前模板的方向。 也可以按左上角操作指标手动调整图片。详情请见定义预处理。

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上传模板图片 在“应用开发>上传模板图片”页面，配置如下信息： 图2 上传模板图片 “模板名称”：输入模板名称。 “语种”：单击图片上方“语种”下拉选择框，选择模板对应的语种。不选择的情况下，默认为中英文。 “上传图片”：单击“上传图片”区域，或鼠标直接拖拽图片至“上传图片”区域，

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识别结果。 自定义正则提取 预过滤 对初始的待识别文字进行预处理。 左边输入框填写待识别文字中被替换字符的正则表达式。 右边输入框填写所替换的新字符。 不填写时，默认不做预处理。 如果需要多次预处理，可单击，填写新增的预处理规则。 例如： “字段类型名称”：“出生日期” “字段属性”：“自定义正则提取”

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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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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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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。 w 缩放宽度，范围[64, 1920], 2的倍数。 h 缩放高度，范围[64, 1080], 2的倍数。 type 目的图片的格式，0为NV21,1为NV12，默认为0。

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“上传图片”：单击“上传图片”区域，或鼠标直接拖拽图片至“上传图片”区域，上传本地一张图片作为模板，用于业务场景的文字结构化识别。 “修改模板名称”：单击图片右侧的，在弹出的输入框中输入新的模板名称，单击“确认”。 “删除模板”：单击图片右侧“删除”，在弹出的确认删除对话框中单击“确认”。 “语种

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从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 本章节基于餐厅销量预测场景，从零开始介绍如何制作销售销量训练及销售销量预测两个算链。 前提条件 已经创建一个基于ML Studio的Notebook镜像，并进入MLS Editor可视化编辑界面，具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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上传模板图片 单击右下角的“下一步”。 进入“应用开发>定义预处理”页面。 步骤4：定义预处理 在“应用开发>定义预处理”页面，单击“选择预处理逻辑”的自动旋转，快速处理图片的方向。 也可以按左上角操作指标手动调整图片。详情请见定义预处理。 图6 定义预处理 单击右下角的“下一步”。

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图片处理如何收费？ 详细的服务资费费率标准请参见产品价格详情（单击链接跳转后选择价格详情页签）。 计费因子 原始图片大小 以GB为单位，根据使用月份数按固定单价收费。 图片处理根据原始图片的大小来进行计费，使用图片处理对多张图片进行处理时，数据大小自动累计。例如：将一张0.01GB的图片使用图片处理剪切和压缩后仅为0

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在 文字识别 过程中，套件会检查所识别图片与模板图片是否为同一种模板，并将识别图片校正后再提取结构化信息，支持图片平移、旋转与拉伸变换。 为了检查并校正待识别的图片，这就需要在模板图片中指定参照字段。通过参照字段的文字内容来判断是否属于同一种模板，通过参照字段的位置来校正待识别图片。 基本概念 参照

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区场景业务的高效闭环。 面向泛园区场景提供多种智能分析算法，基于深度学习等领先技术，保证人、车辆、事件、行为的高精度感知和处理。 通过视频分析、图像处理和 自然语言处理 技术，对园区和城市治理中的视频、图片和文本数据进行多模态联合分析，充分挖掘数据潜在关联性。

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在文字识别过程中，套件会检查所识别图片与模板图片是否为同一种模板，并将识别图片校正后再提取结构化信息，支持图片平移、旋转与拉伸变换。 为了检查并校正待识别的图片，这就需要在模板图片中指定参照字段。通过参照字段的文字内容来判断是否属于同一种模板，通过参照字段的位置来校正待识别图片。 基本概念 参照

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布训练、然后将训练的模型部署上线。您最多只能创建100个自动学习项目。具体流程请参见图1。 图1 自动学习操作流程 项目类型介绍 图像分类 图像分类项目，是对图像进行分类。添加图片并对图像进行分类标注。完成图片标注后开始模型训练，即可快速生成图像分类模型。可应用于商品的自动分类、

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