无服务器图片生成缩略图

可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。

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象时的默认对象存储类别随之修改。 存储类别对比 对比项目 标准存储 低频访问存储 归档存储 深度归档存储（受限公测） 特点 高性能、高可靠、高可用的 对象存储服务 高可靠、较低成本的实时访问存储服务 归档数据的长期存储，存储单价更优惠 深度归档数据的长期存储，存储单价相比归档存储更优惠

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请求查询结果的对象级对比任务id。 line_compare_id 否 String 请求查询结果的行对比任务id。 content_compare_id 否 String 请求查询结果的内容对比任务id。 current_page 是 Integer 分页查询的当前页码，对查询对比任务的结果生效。

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取消对比任务 功能介绍 取消对比任务。 URI DELETE /v3/{project_id}/jobs/{job_id}/compare/{compare_job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 租户在某一Region下的Project

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集群类型对比 集群类型对比 CCE支持多种类型的集群创建，以满足您各种业务需求，如下为集群类型之间的区别，可帮助您选择合适的集群： 维度 子维度 CCE Standard CCE Turbo CCE Autopilot 产品定位 - 标准版本集群，提供高可靠、安全的商业级容器集群服务。

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务调度和Spark等加速服务，为您提供低成本高性能的基因测序解决方案。支持对接深度学习框架，方便您深度解读报告。 秒级并发 基因容器利用容器技术的秒级并发能力，可将WGS从30小时缩短至5小时以内，对比同类竞品，使用相同样本的情况下，资源利用率大幅提升。 简单易用 不单独维护小资

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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DRS数据对比 父主题： 图解 数据复制服务

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一个任务只允许有一个未完成的数据级对比任务，该字段决定对未完成数据级对比任务的处理方式。cancel：取消后重新创建。keep：保持未完成的不再创建。 取值： cancel keep compare_type 是 String 数据级对比类型，lines：行对比，contents：内容对比。 取值： lines

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String 对比时间。 begin_time String 对比开始时间。 end_time String 对比结束时间。 compare_type Array of strings 对比类型。 object：对象对比 lines：行对比 account：用户对比 status

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依托智慧教室的建设，为学校构建下一代数字学习环境，促进教学对象、教学内容、教学活动、教学工具、教学空间有机融合。 通过深度融合的软硬件集成，用一个应用满足教学一体化、管理一体化的需求，满足多场景教学的实际使用。依靠高清4K屏、收扩音系统，升级本地学生视听学习体验的同时让远端学生也都能看得清

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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媒资图像标签 基于深度学习技术，准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中包含的影视明星、网红人物等。

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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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源库名称。 target_db String 目标库名称。 status Integer 对比状态。 0：对比不一致 2：对比一致 3：目标库表不存在 4：对比失败 5：正在对比中 6：等待对比中 7：任务已取消 8：源库为空 9：目标库为空 10：源库和目标库都为空 11：源表不存在

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String 对比任务ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 target_db_name 否 String 目标库名称。 db_name 否 String 源库名称。 type 否 String 类型。 compare：对比 unCompare：无法对比 limit

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