无服务器图片生成缩略图

在UserCF算法中使用，生成的相似度矩阵中为每个用户保留的若干个最相似用户。默认为100。 最小交叉度 物品和物品之间被同一用户行为记录的数量，计算相似度时，过滤掉共同记录小于最小交叉度的item。 默认值：1。 物品活跃度 物品过滤用户的活跃度阈值。 取值范围：1-10000。

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--cosineDistanceThreshold=0.99 其中，--accuracyThreshold=5表示平均绝对误差的容忍度最大为5%，--cosineDistanceThreshold =0.99表示余弦相似度至少为99%，--inputShapes可将模型放入到netron官网中查看。 图1 benchmark对接结果输出示例图

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据集内。 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，数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 物体检测数据集中，如果标注框坐标超过图片，将无法识别该图片为已标注图片。 数据上传至OBS 在本文档中，采用通过OBS管理控制台将数据上传至OBS桶。 上传OBS的文件规范：

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人脸ID，由系统内部生成的唯一ID。 external_image_id String 人脸所在的外部图片ID。 similarity Double 人脸搜索时用于被检索的相似度。 external_fields Json 用户添加的额外自定义字段。 父主题： 消息对象结构

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再compare将对比结果写出到.csv表格中。 当前支持计算Cosine（余弦相似度）、MaxAbsErr（最大绝对误差）和MaxRelativeErr（最大相对误差）这三种评价指标，通过设定相似度阈值和最大绝对偏差限来判断API运行时是否存在精度问题。 安装ptdbg_ascend工具。

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Service，简称FRS），是基于人的脸部特征信息，利用计算机对人脸图像进行处理、分析和理解，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。 服务以开放API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）的方式提供 人脸识别 能

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图像数据，Base64编码，要求： Base64编码后大小不超过8MB，建议。 图片为JPG/JPEG/BMP/PNG格式。 similarity Double 人脸相似度，1表示最大，0表示最小，值越大表示越相似。一般情况下超过0.93即可认为是同一个人。 face_set_name String

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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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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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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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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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默认值为True。 Saturation 色度饱和度增强，对图片的HSV中的H和S空间做线性的变化，改变图片的色度和饱和度。 do_validation：数据扩增前是否进行数据校验。默认值为True。 Scale 图片缩放，将图片的长或宽随机缩放到一定倍数。 scaleXY：缩放方向，X为水平，Y为垂直。默认值为X。

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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在标注窗口中，您可以滚动鼠标，放大或缩小图片，方便您快速定位到物体位置。 图2 物体检测图片标注 “物体检测”类型的数据集，在标注时，支持在一张图片中添加多个标注框以及标签。需注意的是，标注框不能超过图片边缘。 当图片目录中所有图片都完成标注后，返回“自动学习工作流”页面，单击“继续运行”

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已完成标注的图片，或者通过右侧的标签信息，了解当前已完成的标签名称和标签数量。 同步或添加图片 在“自动学习”页面，单击项目名称，进入“自动学习 > 数据标注”页面。项目创建时，数据标注的图片来源有两种，通过本地添加图片和同步OBS中的图片数据。 图2 添加本地图片 图3 同步OBS图片数据

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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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如何在含有多张人脸的图片中实现多人脸识别 当前 人脸识别服务 中，如果传入的图片中包含多个人脸，则只能选取最大的一个人脸进行识别。但是我们可以使用如下方法，实现一张图片中多张人脸的识别（比对/搜索）： 调用人脸检测接口，可以得到多张人脸在图片中的像素位置。 通过获取到的人脸位置信息，

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。 该场景能帮助您实现以下功能。 推荐好友、商品或资讯 通过好友关系、用户画像、行为相似性、商品相似性、资讯传播的途径等，实现好友、商品或资讯的个性化推荐。 用户分群 通过对用户画像、行为相似度或者好友关系等，进行用户分群，实现用户群体分析管理。 异常的行为分析 通过对用户行为、

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知识融合需要初步筛选与融合标识符相似的实体数据。 判断属性相似度 初步筛选与融合标识符相似的数据后，需要配置相似属性和相似度函数，并判断数据之间的属性相似度。 融合知识 对属性相似度均达到阈值条件的数据进行融合。 综上所述，在创建图谱的过程中，需要配置知识融合的融合标识符、待融合的实体、相似度函数和相似

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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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器，使用HiLens云服务纳管边缘 服务器 并将技能下发到边缘服务器。 方案优势 算法高效高精度 采用先进的深度学习、AR算法，深入研究各行业业务场景，提高技术在复杂场景中的适配度，支持多终端视觉定位导航，高效高精度大场景重建，厘米级定位精度、毫秒级位姿输出。 端边云协同架构 端边云

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