无服务器图片生成缩略图

填写课程信息 基础信息：课程名称、课程介绍、课程封面、课程分类、原创度标识 添加课件：支持从素材库选择/本地上传视频、音频、图片及各类文档文件作为课件，最多可添加多达50个，文件视频限2G内、音频限100M内、文档限200M内；图片限10M内；课件上传后需要转码，越大的文件转码时间越长，建议单次上传不要超过5个

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fast：快速型，仅使用已标注样本进行训练 accurate：准确型，除已标注样本外，会额外使用未标注的样本做半监督训练 ambiguity Boolean 是否通过图片模糊度来聚类。 annotation_output String 主动学习标注结果输出路径。 collect_rule String 样本收集规则

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自然语言处理基础（Natural Language Processing Fundamentals），为用户提供包括分词、命名实体识别、关键词提取、短文本相似度等自然语言相关的API，可用于智能问答、对话机器人、内容推荐、电商评价分析等场景中。 语言生成（Language Generation，简

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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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用核函数建模特征交互，实现了参数共享，减小了模型复杂度。PIN算法请参见核函数特征交互神经网络。 config 否 JSON 其他配置，预留字段。 响应消息 响应参数请参见表3。 表3 响应参数说明 参数名称 参数类型 说明 is_success Boolean 请求是否成功。 error_msg

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将应用生成模板 使用说明 将已创建的应用生成模板，当您的业务与应用模板中的场景相似度较高时，可以使用该模板创建应用，并在模板应用的基础上继续改造应用。 操作步骤 参考如何登录AstroFlow中操作，登录AstroFlow界面。 在“我的应用 > 全部应用”中，单击应用上的，选择“生成模板”。

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为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖所有标签的图片。 基于已设计好的商品标签准备图片数据。每个商品标签需要准备20个数据以上，为了训练出效果较好的模型，建议每个商品标签准备200个以上的数据。 针对未标注数据，要求将图片放在一个目录里，示例如下所示。

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Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通过实时访问和调用API获取人脸处理结果，帮助用户自动进行人脸的识别、比对以及相似度查询等，打造智能化业务系统，提升业务效率。 API文档 API概览 申请服务 人脸检测 人脸对比 活体检测 人脸搜索 人脸库资源管理 人脸资源管理

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RES+房产应用场景 场景描述 推荐系统助力房产企业APP实现首页推荐、详情推荐和个人中心推荐。 场景优势： 支持基于经纬度的向量召回，根据地理位置召回高匹配度的附近房源。 特征标签网状匹配。 通过卡证识别，快速完成快递录单、手机开户等场景信息录入，实名认证。

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基于类EXCEL报表编辑器，通过快速报表向导，灵活的取数公式，帮助用户快速、准确度地编制企业对外财务报表以及各类财务管理报表。 与EXCEL相似的界面风格和操作习惯，所见即所得的报表绘制过程，零学习成本； 与总账系统无缝集成，内置取数公式，保证报表数据的及时和准确； 报表数据格式化存储，快速满足企业各种数据分析需求；

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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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算法类型 针对“图像分类”类型的数据集，您需要选择以下参数。 “快速型”：仅使用已标注的样本进行训练。 “精准型”：会额外使用未标注的样本做半监督训练，使得模型精度更高。 计算节点规格 即智能标注任务使用的资源规格。 说明： 智能标注创建时免费，但OBS存储会按需收费，请参考计费详

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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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尺寸位置 全局样式 图片：选择图片，您可以通过如下三种方式加载图片到大屏中。 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。

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图片 图片组件用于展示图片的UI元素，提供直观的视觉信息。 在左侧组件区域，从“常用控件”中，选择“图片”组件，并拖拽至设计区，如图1所示。 图1 拖拽图片组件到设计区并设置属性 基础配置 上传图片：将文件拖拽上传区域内，或单击上传图片模块进行上传。 上传图片支持jpg、jpeg

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OBS/MINIO/OBJE CTS TORAGEPROXY图片库，支持按目录管理图片： 单击目录后的和，新增根图片目录和子图片目录。 单击“上传图片”，可上传图片。 选中图片时，单击，可以在图片库中删除此图片。 预览：预览时，是否支持单击放大图片。 公共 控件名称：当前组件的名称。 隐藏：是

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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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开启后，会检测目标的性别、年龄、口罩等属性信息。 目标检测灵敏度 数字越大，灵敏度越高，漏检率会降低，相应的误检率会提升。 目标抓拍质量 图像抓拍质量，等级越高，图片质量越高，占用的存储空间也越大。请根据实际需要选择此设置。 目标整体检测灵敏度 目标整体灵敏度检测，数字越大，灵敏度越高，漏检率会降低，相应的误检率会提升。

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到句子的句法结构。例如中文中使用依存句法分析，将一句话分析出主谓宾结构，将宾语定义为谓语动词的支配对象等。 文本相似度 对文本对进行相似度计算，详细内容请参见文本相似度接口参考中的示例。 句向量 将语句映射至固定维度的实数向量。详细内容请参见句向量接口参考中的示例。 实体链接 针

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”。 权重：匹配问答与配置元素的近似度时，该元素所占比例。例如问答“不止英雄影片的主演是谁”相似度计算时，本体“电影”所占比例大小。 实体实例权重：匹配问答与配置元素的近似度时，该元素对应实例所占比例。例如问答“不止英雄影片的主演是谁”相似度计算时，实体实例“不止英雄”所占比例大小。

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勾选需要训练发布的用户问法或者对话训练集，设置技能阈值、描述信息。用户常用问法为必选项。 阈值越高，用户的说法与语料的相似度要求越高，技能识别越严谨；阈值越低，用户的说法与语料的相似度要求越低，技能识别越宽松。 单击“确定”。 线上发布 等待约3分钟训练结束，单击右侧操作列的“线上发布”按钮，开始发布该版本上线。

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