android 网络图片方向

识别到的文字块的区域位置信息，列表形式，分别表示文字块4个顶点的（x,y）坐标；采用图像坐标系，图像坐标原点为图像左上角，x轴沿水平方向，y轴沿竖直方向。 extracted_data Object 结构化数据提取参数列表，目前仅支持联系人、图像宽高信息提取，其对应入参值为“contact_info”、“image_size”。

查看更多 →

Mindspore计算优化框架 高效的训练过程 ：可达3k+图片/小时 高精度 自动超参搜索 自动模型最优 自动数据增强 高精度算法 ：98%+的模型平均精度 低门槛 零编码、零AI经验 向导式用户体验 一站式流程：5 步实现模型发布 多场景 覆盖多技术方向 支持多种巡检场景 ：内置10+巡检应用场

查看更多 →

如下右图。其安全性设计基于以下六个方面：背景图片的颜色和风格多样化；图片上汉字随机；图片上总的汉字数量在一定范围内随机；图中所有汉字的位置和倾斜角度随机；图中所有汉字的字体及颜色随机；图片中可增加噪点、干扰线或干扰框等，增加图像文字识别的难度。 最后，ICS验证码在验证码图像处理

查看更多 →

度倾斜。 3、图片尺寸方面，建议最长边不超过8192像素，最短边不小于15像素，图像长宽比例维持常见水平 5:1 内（具体请以各个服务API文档为准）。 从图片中提取文字时，如何提高识别速度？ 识别速度与图片大小有关，图片大小会影响网络传输、图片base64解码等处理过程的时间，

查看更多 →

使用文字识别服务是否必须使用华为云存储图片？ 文字识别服务支持输入图片的base64编码或图片的url路径。 如果您使用图片的url路径，可以将图片上传至华为云对象存储服务（OBS）中，使用OBS提供的图片url。 同时，您也可以不使用华为云存储，使用公网http/https url传入图片。 文字识别服务可以识别文本格式文件吗？

查看更多 →

我们。 网络图片识别 Ø支持中英文及部分中文繁体字。 Ø只支持识别JPG、JPEG、PNG、BMP、TIFF、GIF、WEBP格式图片。 Ø支持常见网络图片如：手机截图、电脑截图、电商产品图及广告设计图等互联网图片。 Ø图像各边的像素大小在15到8192px之间。 Ø图像中有效文

查看更多 →

https://download.game-apk1.com/game/3.2.1/android.apk 验证业务 待游戏网站重新部署后，登录游戏网站，浏览网页图片、进行游戏下载。 如果图片可以成功显示、游戏可以成功下载，则表示加速配置成功。 父主题： CDN加速OBS桶文件

查看更多 →

https://download.game-apk1.com/game/3.2.1/android.apk 验证业务 待游戏网站重新部署后，登录游戏网站，浏览网页图片、进行游戏下载。 如果图片可以成功显示、游戏可以成功下载，则表示加速配置成功。 父主题： CDN加速OBS桶文件

查看更多 →

化推理。从而使得模型驱动推理出一个更有前途的方向，建立接近于人脑的深度学习模型。 DeePMind图网络库 AI战胜人脑欠缺的那块拼图 相比于深度学习只能更新权重，图网络的学习发生于每一个环节上。我们可以这样理解图网络的学习能力：图网络将前馈的思路放在了每一个环节，连边、节点、全

查看更多 →

Integer 是 参考状态码表。 默认网络必须是在4G或5G状态时，才能开启加速。当网络状态为WiFi、2/3G、无网、未知网络状态时，加速无效。 加速过程中如果切换其他网络，加速效果也会消失。 =======调用示例========= //去调用加速方法 String userName="*******";

查看更多 →

供的硬件图像预处理模块，包括色域转换，图像归一化（减均值/乘系数）和抠图（指定抠图起始点，抠出神经网络需要大小的图片）等功能。DVPP模块输出的图片多为对齐后的YUV420SP类型，不支持输出RGB图片。因此，业务流需要使用AIPP模块转换对齐后YUV420SP类型图片的格式，并抠出模型需要的输入图片。

查看更多 →

HRTCNetworkTestConfig 网络探测参数 HRTCNetworkTestResult 网络探测结果数据 HRTCNetworkQualityLevel 网络质量级别 HRTCNetworkTestState 网络探测结果状态 HRTCNetworkTestResultParam 网络探测结果参数

查看更多 →

本章节介绍了Android SDK的HRtcEngine接口详情。 HRtcEngine按照其功能可分类为：初始化等基础接口、房间功能、视频管理、屏幕共享、音频管理、音效文件播放管理、自定义视频采集和渲染、自定义音频采集和渲染、设备管理、检测功能、音频增强管理。 单击下图中相应接口

查看更多 →

供的硬件图像预处理模块，包括色域转换，图像归一化（减均值/乘系数）和抠图（指定抠图起始点，抠出神经网络需要大小的图片）等功能。DVPP模块输出的图片多为对齐后的YUV420SP类型，不支持输出RGB图片。因此，业务流需要使用AIPP模块转换对齐后YUV420SP类型图片的格式，并抠出模型需要的输入图片。

查看更多 →

startAllRemoteView 批量设置远端流视图 √ √ √ √ setRemoteViewRotation 设置远端流视图旋转角度 × x √ √ setRemoteViewOrientation 设置远端流视图方向(横竖屏) × x √ √ setVideoPaddingImage

查看更多 →

实时互动支持。 云应用类型场景，目前大多采用视频流方案，主要特点如下： 对端的要求极低，只要求有视频解码能力。 根据网络带宽和延时可以比较方便的自适应的调整画面的清晰度。 方案已经发展多年，生态相对成熟。 全栈架构如图1所示。 图1 视频流云游戏场景全栈架构 表1 视频流云游戏场景各类节点说明

查看更多 →

normalize，其具体计算公式为： 其中分母位置的平方和的累加向量为同一h与w位置的所有c方向的向量，如图1中的橙色区域。 图1 Normalize层原理图 经过上述计算归一化后，再对每个feature map做scale，每个channel对应一个scale值。 Normalize层需要对caffe.p

查看更多 →

normalize，其具体计算公式为： 其中分母位置的平方和的累加向量为同一h与w位置的所有c方向的向量，如图1中的橙色区域。 图1 Normalize层原理图 经过上述计算归一化后，再对每个feature map做scale，每个channel对应一个scale值。 Normalize层需要对caffe.p

查看更多 →

供的硬件图像预处理模块，包括色域转换，图像归一化（减均值/乘系数）和抠图（指定抠图起始点，抠出神经网络需要大小的图片）等功能。DVPP模块输出的图片多为对齐后的YUV420SP类型，不支持输出RGB图片。因此，业务流需要使用AIPP模块转换对齐后YUV420SP类型图片的格式，并抠出模型需要的输入图片。

查看更多 →

供的硬件图像预处理模块，包括色域转换，图像归一化（减均值/乘系数）和抠图（指定抠图起始点，抠出神经网络需要大小的图片）等功能。DVPP模块输出的图片多为对齐后的YUV420SP类型，不支持输出RGB图片。因此，业务流需要使用AIPP模块转换对齐后YUV420SP类型图片的格式，并抠出模型需要的输入图片。

查看更多 →

供的硬件图像预处理模块，包括色域转换，图像归一化（减均值/乘系数）和抠图（指定抠图起始点，抠出神经网络需要大小的图片）等功能。DVPP模块输出的图片多为对齐后的YUV420SP类型，不支持输出RGB图片。因此，业务流需要使用AIPP模块转换对齐后YUV420SP类型图片的格式，并抠出模型需要的输入图片。

查看更多 →

normalize，其具体计算公式为： 其中分母位置的平方和的累加向量为同一h与w位置的所有c方向的向量，如图1中的橙色区域。 图1 Normalize层原理图 经过上述计算归一化后，再对每个feature map做scale，每个channel对应一个scale值。 Normalize层需要对caffe.p

查看更多 →

查看更多 →

指向按钮区最右侧图标，点击“关机”图标可远程关闭智能设备，见图11.7-3。 入口图标 说明 方法一： 左侧边栏设备树中点击图标 方法二： 列表模式中点击操作列的图标 方法三： 地图模式中点击设备的图标悬浮框中点击图标 方法四： 视频视图中点击视频缩略图窗口下方图标 表11.7-1

查看更多 →

岌可危。 互联网安全已成为重中之重，不可信的网络，是无法应用的，互联网经历了近10年的高速发展，当年出身草莽的正义之士，已修炼得道，依靠传世武功为互联网保驾护航，但“邪魔”们从未放弃研习旁门左道，伺机而动，试图突破安全漏洞。互联网安全领域的对抗，从未停止，攻防双方随着安全技术的演进，此消彼长，来回往复，愈演愈烈。

查看更多 →

查看更多 →

该接口用于为某个特定应用申请所需的加速资源，无线网络将对该应用做端到端的加速保障。 缺省的加速策略为Internet尽力而为的转发方式，该接口支持保证带宽的加速策略，或者基于优先级调度的不保证带宽的加速策略，具体的加速策略由运营商统一规划并由合作方ID确定。 运营商在发布API时，应同时提供合作方ID及其加速策略说明。

查看更多 →

normalize，其具体计算公式为： 其中分母位置的平方和的累加向量为同一h与w位置的所有c方向的向量，如图1中的橙色区域。 图1 Normalize层原理图 经过上述计算归一化后，再对每个feature map做scale，每个channel对应一个scale值。 Normalize层需要对caffe.p

查看更多 →

normalize，其具体计算公式为： 其中分母位置的平方和的累加向量为同一h与w位置的所有c方向的向量，如图1中的橙色区域。 图1 Normalize层原理图 经过上述计算归一化后，再对每个feature map做scale，每个channel对应一个scale值。 Normalize层需要对caffe.p

查看更多 →

查看更多 →

分析平台，支撑智能图谱搜索、万级节点智能布局、图交互/导航推荐、图分析算法、图智能洞察等全流程分析能力，打造图计算与智能可视化结合的产品 智能数据仿真与决策 动态本体技术 通过动态本体建模技术，研究如何将数据和模型映射到业务对象构建真实世界的数字孪生；并且实现动态本体和真实业务的数据实时映射与更新

查看更多 →

查看更多 →

查看更多 →

normalize，其具体计算公式为： 其中分母位置的平方和的累加向量为同一h与w位置的所有c方向的向量，如图1中的橙色区域。 图1 Normalize层原理图 经过上述计算归一化后，再对每个feature map做scale，每个channel对应一个scale值。 Normalize层需要对caffe.p

查看更多 →

normalize，其具体计算公式为： 其中分母位置的平方和的累加向量为同一h与w位置的所有c方向的向量，如图1中的橙色区域。 图1 Normalize层原理图 经过上述计算归一化后，再对每个feature map做scale，每个channel对应一个scale值。 Normalize层需要对caffe.p

查看更多 →

供的硬件图像预处理模块，包括色域转换，图像归一化（减均值/乘系数）和抠图（指定抠图起始点，抠出神经网络需要大小的图片）等功能。DVPP模块输出的图片多为对齐后的YUV420SP类型，不支持输出RGB图片。因此，业务流需要使用AIPP模块转换对齐后YUV420SP类型图片的格式，并抠出模型需要的输入图片。

查看更多 →

供的硬件图像预处理模块，包括色域转换，图像归一化（减均值/乘系数）和抠图（指定抠图起始点，抠出神经网络需要大小的图片）等功能。DVPP模块输出的图片多为对齐后的YUV420SP类型，不支持输出RGB图片。因此，业务流需要使用AIPP模块转换对齐后YUV420SP类型图片的格式，并抠出模型需要的输入图片。

查看更多 →

供的硬件图像预处理模块，包括色域转换，图像归一化（减均值/乘系数）和抠图（指定抠图起始点，抠出神经网络需要大小的图片）等功能。DVPP模块输出的图片多为对齐后的YUV420SP类型，不支持输出RGB图片。因此，业务流需要使用AIPP模块转换对齐后YUV420SP类型图片的格式，并抠出模型需要的输入图片。

查看更多 →