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频模板和音视频模板，高清低码模板，覆盖了所有的输出格式、编码格式，以及常见的分辨率和码率。按转码输出路数，预置模板可以分为如下两类： 一进一出转码模板：一个音视频文件转码后输出文件只有一个。 一进多出转码模板：一个音视频文件转码后输出文件最多可以有9个。 自定义模板：根据实际需求来自：专题![]()
OBS 桶/目录名 |── ocr | ├── model 必选： 固定子目录名称，用于放置模型相关文件 | │ ├── <<自定义python包>> 可选：用户自有的Python包，在模型推理代码中可以直接引用 | │ ├── saved_model.pb 必选: protocol buffer格式文件，包含该模型的图描述来自：专题![]()
入图片预处理及输出图片数据的标识等。计算引擎由开发者进行自定义来完成所需要的具体功能。 通过流程编排器的统一调用，整个深度神经网络应用一般包括四个引擎：数据引擎，预处理引擎，模型推理引擎以及后处理引擎。 1、数据引擎主要准备神经网络需要的数据集（如MNIST数据集）和进行相应数据来自：百科![]()
IST数据集包含0~9这10种数字，每一种数字都包含大量不同形态的手写数字图片训练集，分为训练集和测试集。训练集涵盖6万张手写数字图片，测试级涵盖1万张手写数字图片。每一张图片皆为经过尺寸标准化的黑白图像，是28*28像素，像素值为0或者1的二值化图像。MNIST数据集的原始图像来自：百科![]()
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