天空分隔 对象存储（BOS）
天空分隔 概述 可智能分割出天空边界位置，输出天空和其余背景的灰度图，可用于图像二次处理，进行天空替换、抠图等图片编辑场景。 参数 action名称：sky-seg 参数：无特殊参数 示例 示例原图和天空分隔效果图如下所示： https://doc.bce.baidu.com/bce-documentation/BOS/src_sky_seg.jpg?
图像分割LinuxSDK集成文档-C++ - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
h open ( gray_result.png , wb ) as fb : 7 fb . write ( res . content ) # 语义分割模型是像素点级别输出，可将api返回结果保存为灰度图，每个像素值代表该像素分类结果 8 if __name__ == '_
物体检测LinuxSDK集成文档-C++ - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
h open ( gray_result.png , wb ) as fb : 7 fb . write ( res . content ) # 语义分割模型是像素点级别输出，可将api返回结果保存为灰度图，每个像素值代表该像素分类结果 8 if __name__ == '_
新拓扑图 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档
如下图：在「源节点形状」字段中拖入「from_type」，点击设置「条件格式」，将特定值设置为其他展示形状，展示形状支持：矩形，圆形，椭圆，菱形四种，不设置默认展示矩形。 节点大小 您可以通过设置用于控制节点大小的字段，将节点区分大小展示。
3D饼图 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档
布局方式」有三种： 每个扇形高度相同，角度按数值分配 每个扇形角度相同，高度按数值分配 高度和角度都按数值分配 「环形半径」的数值范围是 0 到 1，0 或 1 会展示成 3D 饼图，0 到 1 之间的小数比如 0.5，会展示成 3D 环形饼图。 自定义配色 在「基础」面板「自定义配色」中可以开启「简单配色」，「系列颜色」可以按名称分配特殊数据项的配色，配色优先级「系列颜色」>「简单配色」。
饼图、环形饼图、轮播饼图 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档
在第二步设置规则的时候，其中可以设置「日期维度」的前提是饼图的「扇区名称/维度」中有日期/日期时间类型的维度字段，勾选「日期维度」之后，可以在规则中设置和日期相关比较规则，如与前一项比、周/月/年同比。需要注意的是，开启周同比和月同比的前提是，所选日期维度是以日粒度为聚合的字段，例如： 2021-12-01 这样的日期格式。
3D饼图 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档
布局方式」有三种： 每个扇形高度相同，角度按数值分配 每个扇形角度相同，高度按数值分配 高度和角度都按数值分配 「环形半径」的数值范围是 0 到 1，0 或 1 会展示成 3D 饼图，0 到 1 之间的小数比如 0.5，会展示成 3D 环形饼图。 自定义配色 在「基础」面板「自定义配色」中可以开启「简单配色」，「系列颜色」可以按名称分配特殊数据项的配色，配色优先级「系列颜色」>「简单配色」。
面向百度网盘的大规模数据面存储架构思考与设计 | 百度智能云
作为一个存储系统，一定要支撑好这类需求。 第三点是产品服务与解决方案，我们要把这些系统构建成产品，构建成服务，并且能够与其它的产品和服务一起构建解决方案。 我们再讨论一下大规模数据存储的挑战，我从两个方面去看待这些挑战。第一个方面是客观世界带来的挑战，第二个方面是组织与文化带来的挑战。
统信-ARM-SDK - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测
方法名 face_crop 说明 人脸扣图，返回人脸扣图（仅支持单人脸抠图） 函数 int face_crop(cv::Mat&out, const cv::Mat* mat) 请求参数 说明 必须 类型 示例描述 out 抠图结果图片帧 是 Opencv mat - mat 传入的opencv视频帧 是 Opencv mat - 返回信息 说明 类型 示例描述 函数的返回 <
面向大数据存算分离场景的数据湖加速方案 | 百度智能云
因为现在有很多大数据业务已经是基于平坦 Namespace 去做的，我们后台做了大量的研发工作来支撑可以一键转换成层级 Namespace。这对业务是无感的，只需要前台做一键的操作，后台就可以批量的把平坦 Namespace 做一次转换。 下图是 BOS 层级 Namespace 的架构图，它底层的存储是基于一个分布式的 KV，而不是类似 HDFS Namenode 使用内存。
