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8.文本和字符集 文本分成两种，一种叫做纯文本，还有一种叫做富文本。 纯文本中只能保存单一的文本内容，无法保存内容无关的东西（字体、颜色、图片。。。）。 富文本中可以保存文本以外的内容（word文档）。 在开发时，编写程序使用的全都是纯文本。 纯文本在计算机底层也会转换为二进制保
0时，vdec会以实际图片宽高解码输出，但format为0，表示YUV400格式，vdec不支持解码输出该格式，会导致下一帧参数不合法解失败。 处理步骤 优化应用代码逻辑，复用输出图片描述类型acldvppPicDesc时，在下一次解码前需重新设置输出图片format、width
扩容：目前支持离线扩容、在线扩容、操作可以使用，一键式扩容、分步扩容，可根据集群特点选择。 离线扩容：速度快，时间窗端，有锁集群操作。 在线扩容：不影响在线业务执行，对业务性能有较小冲击，因为在线有数据追增操作，执行时间长。 分步扩容：集群规模大，拆解步骤，避免扩容各环节出现失败进行回滚，重新再来耗费时间。 必要操作步骤：
类、口罩检测、安全帽检测、长度检测等）提供了参考模型，相关模型只需要进行订阅等简单操作即可快速部署。 ModelArts 支持将模型部署为在线服务、边缘服务、批量服务 。名称简介入口【数据】Dataset-car-and-person-500已标注的街道场景中的车辆和路人数据集，
CV_IMWRITE_JPEG_QUALITY 设置图片格式为.jpeg 或者.jpg 的图片质量，其值为 0—100（数值越大质量越高），默认 95； cv2.CV_IMWRITE_WEBP_QUALITY 设置图片的格式为.webp 格式的图片质量，值为 0–100； cv2.CV_I
盖。。。）重新执行后续的Python脚本：1597512623513059894.png最终应得出一张可爱的图片：1597512644038086118.png拿这个图片去打卡即可。记得将notebook名字改为你的华为云账号。（作业1打卡完毕）三、作业2打卡作业2是要部署模型并
模型 输入图片编码格式 输入图片分辨率 图片检测推理模型 基于onnx的yolov3模型 BGR 416*416 车辆颜色分类推理模型 基于tensorflow的CNN模型 RGB 224*224 那么这个模型需要的输入图片，与我们一般给的输入图片会有差距（格
实际问题如标题所示，担心图片太多帖子编辑出问题，直接将详细的问题描述在附件中，请各位见谅。
程序循环跑，处理了大概90w张图片，然后卡着不动了这是错误提示信息，求教是什么原因导致的？
在使用IOC菜单管理的时候，更换菜单栏图标之后，常规状态与触发状态，上传之后总会替代另外一个状态的图片
05-001首先第一步：数据标注，点击【数据标注】下的【实例详情】按钮，跳转至实例详情页面： 05-002单击开始标注进行图片标注(这里我们先创建标签并手动进行5张图片的标注，然后可以选择智能标注）： 05-003进入智能标注后，我们等待时间即可（这里我9张图花了5分钟时间，标注的效果其实还不错的）：
download_t.start()2.2 Scrapy框架爬图利用Scrapy框架来爬取表情，items定义图片名称和每个图片的url，scrapy主文件来爬取每个图片的url来返回，piplines来进行本地文件存储。核心代码# items,定义img的url和nameclass
主流软硬件厂商产品，完整覆盖整个生态链，具备了丰富的金融行业应用，满足商业银行日常办公所需，实现沟通、协作一体化、PC移动一体化。↓ 点击文字，查看详细金融信创方案：√ 泛微金融信创OA：全面适配，安全可靠、应用可拓展泛微在商业银行的数字化办公应用对内：合规、高效01商业银行的合
images_to_observe = [img, label, merge] titles = ['原始图片','标签图片','原始图片+标签图片融合'] # 结果可视化 fig = plt.figure(figsize=(30, 30))
imread(filepath,flags)读入图片 filepath：要读入图片的完整路径 flags：读入图片的标志 - cv2.IMREAD_COLOR：默认参数，读入一副彩色图片，忽略alpha通道 - cv2.IMREAD_GRAYSCALE：读入灰度图片 - cv2.IMRE
Zookeeper在线API速查： http://zookeeper.apache.org/doc/r3.4.6/api/index.html Zookeeper学习： http://write.blog.csdn.net/postlist/7611741/all ![这里写图片描述](https://img-blog
大作业附加题如下： 开发推理应用，该应用中需要对输入图片或视频进行预处理，再进行模型推理。 根据作业提示，实现的思路如下: 由于YoLoV3的模型推理需要RGB图片，且需要416X416分辨率。 （1）原始图片-》DVPP JPEGD解码-》YUV图片（原始分辨率）-》DVPP resize
的模型保存到本地输出结果：使用模型检测图片物体第一步：创建"Inference"模式的模型对象，并加载我们训练好的模型文件第二步：从验证数据集中随机选出一张图片，显式Ground Truth信息输出结果，识别图片如下：第三步：使用模型对图片进行预测，并显示结果最终识别结果：总结使用Mask
的模型保存到本地输出结果：使用模型检测图片物体第一步：创建"Inference"模式的模型对象，并加载我们训练好的模型文件第二步：从验证数据集中随机选出一张图片，显式Ground Truth信息输出结果，识别图片如下：第三步：使用模型对图片进行预测，并显示结果最终识别结果：总结使用Mask
主体流程介绍：（可选，忽略亦可，取决于摄像头质量，对于相机畸变较大的需要先计算相机的畸变矩阵和失真系数，对图片进行校正）图片校正；截取感兴趣区域，仅对包含车道线信息的图像区域进行处理；对感兴趣区域使用透视变换；针对不同颜色的车道线，不同光照条件下的车道线，
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