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進(jìn)行比對(duì)，來(lái)判斷是否為同一個(gè)人，返回比對(duì)置信度。 圖1 人臉比對(duì) 方案架構(gòu) 圖2 方案架構(gòu) 架構(gòu)圖說(shuō)明： 在用戶場(chǎng)景中，可在OBS服務(wù)中，創(chuàng)建一個(gè)桶，用于接收待識(shí)別的人臉圖像。
MariaDB 進(jìn)行性能優(yōu)化。 方案架構(gòu) 方案優(yōu)勢(shì) 顯著減少查詢響應(yīng)時(shí)間，提高用戶體驗(yàn)。 性能優(yōu)化可以降低系統(tǒng)負(fù)載 可以節(jié)省硬件和存儲(chǔ)成本。 通過(guò)提高數(shù)據(jù)庫(kù)的效率，可以減少對(duì)服
方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 開發(fā)者在DCS遷移上云時(shí)關(guān)鍵一步是獲取源實(shí)例具體參數(shù)，用來(lái)評(píng)估目標(biāo)實(shí)例規(guī)格。使用以往常規(guī)方式人工采集需要頻繁溝通，效率低下且容易出現(xiàn)人為采集誤差導(dǎo)致開發(fā)者經(jīng)濟(jì)損失。 本文針對(duì)采集源實(shí)例過(guò)程，介紹RDA平臺(tái)DCS自動(dòng)采集器，
方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 圖像數(shù)據(jù)標(biāo)注是指對(duì)圖像中的目標(biāo)或特定區(qū)域進(jìn)行標(biāo)記或注釋的過(guò)程。它在許多領(lǐng)域中都有廣泛的應(yīng)用，包括計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等。ModelArts新發(fā)布支持了圖像分割類型數(shù)據(jù)集，結(jié)合圖像分割算法，可用于訓(xùn)練得到用于識(shí)別圖片中每個(gè)物體輪廓的模型。
業(yè)務(wù)如下： 圖1 業(yè)務(wù)應(yīng)用管理功能 方案架構(gòu) 圖2 設(shè)備管理系統(tǒng)功能架構(gòu)圖 方案優(yōu)勢(shì) 入手門檻低，圖形化開發(fā)界面，直觀友好，業(yè)務(wù)人員和低經(jīng)驗(yàn)開發(fā)人員都可以參與開發(fā)。
Server 性能優(yōu)化對(duì)于企業(yè)的業(yè)務(wù)發(fā)展至關(guān)重要，是提高競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵因素之一。 方案架構(gòu) 圖1 數(shù)據(jù)庫(kù)的體系結(jié)構(gòu)圖 方案優(yōu)勢(shì) 可以大大減少查詢響應(yīng)時(shí)間，確保交易能夠及時(shí)完成。 降低資源消耗。據(jù)統(tǒng)計(jì)，經(jīng)過(guò)優(yōu)化的
方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 數(shù)據(jù)標(biāo)注任務(wù)中，一般由一個(gè)人完成，但是針對(duì)數(shù)據(jù)集較大時(shí)，需要多人協(xié)助完成。ModelArts提供了團(tuán)隊(duì)標(biāo)注功能，可以由多人組成一個(gè)標(biāo)注團(tuán)隊(duì)，針對(duì)同一個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)注管理。當(dāng)需要標(biāo)注的數(shù)據(jù)較多，且無(wú)法使用智能標(biāo)注完成時(shí)，可聯(lián)合多人一起標(biāo)注。
方案架構(gòu) 利用基于云計(jì)算提供的IDE Online技術(shù)，開發(fā)者可以快速的獲取適合當(dāng)前業(yè)務(wù)的開發(fā)環(huán)境，方便完成代碼下載和服務(wù)調(diào)試?；跒g覽器的訪問(wèn)，讓開發(fā)者可以跨越不同的操作系統(tǒng)限制，隨時(shí)隨地可以完成開發(fā)工作。 方案優(yōu)勢(shì)
方案架構(gòu) 利用基于云計(jì)算提供的IDE Online技術(shù)，開發(fā)者可以快速的獲取適合當(dāng)前業(yè)務(wù)的開發(fā)環(huán)境，方便完成代碼下載和服務(wù)調(diào)試?；跒g覽器的訪問(wèn)，讓開發(fā)者可以跨越不同的操作系統(tǒng)限制，隨時(shí)隨地可以完成開發(fā)工作。 方案優(yōu)勢(shì)
大地降低了cpu和內(nèi)存的占用。 本文介紹如何使用Jupyter連接GES并進(jìn)行圖探索。 方案架構(gòu) 圖1 方案架構(gòu) SDK：SDK是對(duì)業(yè)務(wù)面API的封裝，推薦使用業(yè)務(wù)面SDK訪問(wèn)GES圖實(shí)例。
方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 DLI在創(chuàng)建運(yùn)行作業(yè)需要連接外部其他數(shù)據(jù)源，如：DLI連接MRS、RDS、CSS、Kafka、DWS時(shí)，需要打通DLI和外部數(shù)據(jù)源之間的網(wǎng)絡(luò)。DLI增強(qiáng)型跨源連接，底層采用對(duì)等連接的方式打通與目的數(shù)據(jù)源的vpc網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的方式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)互通。
方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 在日常省會(huì)和工作中，可能會(huì)遇到各種問(wèn)題，需要快速獲取準(zhǔn)確的答案或解決方案。傳統(tǒng)的搜索引擎或知識(shí)庫(kù)往往需要人工輸入關(guān)鍵詞進(jìn)行搜索，而且結(jié)果可能不夠準(zhǔn)確或不全面。而對(duì)話機(jī)器人則可以通過(guò)自然語(yǔ)言理解和生成技術(shù)，實(shí)現(xiàn)與人類自然對(duì)話的能力，
還提供了順序消息的支持，可以確保消息按照發(fā)送的順序被消費(fèi)，適用于一些對(duì)消息順序要求較高的場(chǎng)景，如訂單處理、流程審批等。消息的可靠存儲(chǔ)機(jī)制也確保了消息不會(huì)因?yàn)樯a(chǎn)者或消費(fèi)者的故障而丟失，支持持久化存儲(chǔ)，即使系統(tǒng)發(fā)生故障，也能夠保證消息數(shù)據(jù)的完整性。 綜上所述，對(duì) RocketMQ 進(jìn)行性能優(yōu)化是非常
方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 MySQL 作為廣泛使用的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，在眾多應(yīng)用場(chǎng)景中都扮演著至關(guān)重要的角色。在現(xiàn)代的軟件系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)庫(kù)往往是存儲(chǔ)和管理關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的核心組件。無(wú)論是電子商務(wù)平臺(tái)的訂單數(shù)據(jù)、社交媒體的用戶信息，還是企業(yè)內(nèi)部管理系統(tǒng)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，都依賴于
方案優(yōu)勢(shì) 可以使數(shù)據(jù)庫(kù)更好地適應(yīng)業(yè)務(wù)的發(fā)展，提高數(shù)據(jù)庫(kù)的可擴(kuò)展性。 提高響應(yīng)速度、降低資源消耗。 提高數(shù)據(jù)庫(kù)的可擴(kuò)展性，為企業(yè)和個(gè)人提供更加可靠、高效的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理解決方案。
方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 ModelBox端云協(xié)同AI開發(fā)套件（Windows）是一款可以在Windows下運(yùn)行的應(yīng)用軟件，結(jié)合ModelBox開發(fā)框架和HiLens管理平臺(tái)，開發(fā)者可以方便快速的進(jìn)行AI應(yīng)用的開發(fā)部署。該套件支持Win10（1903）以上
式系統(tǒng)的順利運(yùn)行提供有力保障。 本文旨在為華為云RabbitMQ用戶提供優(yōu)化思路。 方案架構(gòu) 方案優(yōu)勢(shì) 為分布式系統(tǒng)的順利運(yùn)行提供有力保障。 提升消息的傳輸效率和處理速度。 提高業(yè)務(wù)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。
CartPole游戲畫面 方案架構(gòu) 在AI Gallery中，查找您想要的AI資產(chǎn)，并查看資產(chǎn)詳情，對(duì)于滿足業(yè)務(wù)需要的資產(chǎn)，您可以直接訂閱并推送至ModelArts使用。 方案優(yōu)勢(shì) 提供安全、開放的共
方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 當(dāng)用戶需要開發(fā)業(yè)務(wù)大屏頁(yè)面，使用可視化大屏進(jìn)行項(xiàng)目運(yùn)營(yíng)管理、業(yè)務(wù)監(jiān)控、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警時(shí)，需要?jiǎng)?chuàng)建業(yè)務(wù)大屏應(yīng)用來(lái)進(jìn)行大屏頁(yè)面的開發(fā)。但是很多企業(yè)面臨著公司沒(méi)有美工，也缺乏大屏開發(fā)能力，無(wú)奈放棄了多個(gè)大屏項(xiàng)目的機(jī)會(huì)。 Astro大屏應(yīng)用（Astro
erence/helmet_detection_inference 方案架構(gòu) 圖1 智能識(shí)別場(chǎng)景架構(gòu)圖 方案優(yōu)勢(shì) 靈活提供邊云協(xié)同架構(gòu)，根據(jù)用戶場(chǎng)景，靈活定制邊緣智能能力，快速部署智能算法，獲得業(yè)務(wù)最優(yōu)。
