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1.界面配置，准备好文件输入组件及一个空白的页面面板：2.在js脚本中通过监听文件输入组件的valueChange事件动态设置页面面板中img元素的src属性（细节css样式自己根据需要设置）：3.页面预览效果
请问，部署的在线服务，输入的图片大小有限制吗？
在线学习真的太方便了。
【超低使用门槛】：无需深度学习背景、无需数据与训练过程，可快速使用AI模型 【一键模型快速预测】：通过一行命令行或者极简的Python API实现模型调用，可快速体验模型效果 【一键模型转服务化】：一行命令，搭建深度学习模型API服务化部署能力 【十行代码迁移学习】：十行代码完成图片分类
不得不说在线notebook实验教程十分好上手操作，本次图片分类实验训练精度达到了96.3%！希望之后的教程继续出在线实验样例！邮箱：znj254423959@163.com
趁着学习了MindSpore课程的热度，赶紧完成这个练习，就当是巩固了不得不说，上手还是挺容易的，不过要深入就需要下点功夫了比如网络里面的ReLU和Softmax，这两个其实参数是不同的，折腾了好久才发现，ReLU里面的注释用法是错的邮箱：liujunpeng2@huawei.com
gaobaoru2010@163.com
1.前提：继续上次帖子cid:link_0问题解决后遇到的新问题2.问题：部署在线服务后发现有的图片可以进行预测成功，但有的图片却不能预测成功，感觉很奇怪，是图片处理的问题还是平台的问题呢？
在线问题反馈模块实战(六):接口文档定义 在线问题反馈模块实战(七):安装部署swagger2 在线问题反馈模块实战(八):实现图片上传功能-上篇 在线问题反馈模块实战(九):实现图片上传功能-下篇 在线问题反馈模块实战(十):实现图片预览功能 在线问题反馈模块实战
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邮箱：2459001312@qq.com在线体验了一下mindspore的深度学习框架，体验挺好的，顺利完成了代码。
yangsen3@huawei.com
邮箱：wanshaoyun@huawei.com
教程很详细，对于我这样刚接触机器学习的新人来说很友好。说几个我在使用过程中遇到的问题：点击运行后，有些代码块如果没有打印，则不显示当前代码块的运行状态，建议提示 running/done 等提示信息。代码修改后，点击保存按钮，页面上方会提示“自动保存失败！”及“Request Entity
(); // 使当前的context出堆栈 UIGraphicsEndImageContext(); // 返回新的改变大小后的图片 return scaledImage;}
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使用Python爬虫抓取图片
查看原始图片和轮廓标注图片 ```pythondef display(display_list): plt.figure(figsize=(15, 15)) title = ['Input Image', 'True Mask',
先来上图，有图有真相哈：首先，不得不说这个在线运行非常好，在学习教程的同时，还可以亲手实践，运行代码，及时得到验证和反馈，大大加速了学习的进度，提升学习效果，很棒的创意，期待更多案例推出哈；在这里，我们是实现的AI中很基础的图片分类，使用了数据集界的“Hello World !”
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