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為鏡像，即可通過(guò)HiLens平臺(tái)將算法在線部署到已注冊(cè)的設(shè)備上運(yùn)行。 方案優(yōu)勢(shì) 端云協(xié)同：一次聯(lián)網(wǎng)部署技能，端側(cè)實(shí)時(shí)檢測(cè)，云端二次精準(zhǔn)識(shí)別，不間斷離線推理，快速響應(yīng)、延遲小、對(duì)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境依賴(lài)低；平臺(tái)提供統(tǒng)一管理接口。
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(hù)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(lài)于
下，在一個(gè)電商平臺(tái)上，如果數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)速度緩慢，用戶(hù)在瀏覽商品或下單時(shí)就會(huì)面臨長(zhǎng)時(shí)間的等待，這可能導(dǎo)致用戶(hù)流失。 其次，性能優(yōu)化可以降低系統(tǒng)負(fù)載。當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)能夠高效地處理查詢(xún)請(qǐng)求時(shí)，服務(wù)器的資源占用就會(huì)減少，從而可以更好地應(yīng)對(duì)高并發(fā)訪問(wèn)。例如：在一個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上，大量用戶(hù)同
方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 在當(dāng)今的數(shù)字化時(shí)代，高效的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理至關(guān)重要。Redis 作為一種高性能的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)，其性能優(yōu)化有著極大的必要性。想象一下，在高并發(fā)的電商平臺(tái)中，每一秒都有大量的用戶(hù)請(qǐng)求，如果 Redis 的性能不佳，可能導(dǎo)致購(gòu)物車(chē)加載緩慢、
方案概述 本案例以“小微企業(yè)信用評(píng)分”的場(chǎng)景為例。 社保、水電氣和資助金等數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲(chǔ)在某政務(wù)云，由不同的局進(jìn)行管理，機(jī)構(gòu)想單獨(dú)申請(qǐng)進(jìn)行企業(yè)相關(guān)評(píng)分的計(jì)算會(huì)非常困難。 因此可以由市政數(shù)局出面，統(tǒng)一制定隱私規(guī)則，審批數(shù)據(jù)提供方的數(shù)據(jù)使用申請(qǐng)， 并通過(guò)華為T(mén)ICS可信智能計(jì)算平臺(tái)進(jìn)行安全計(jì)算。
多維分析、用戶(hù)畫(huà)像、貨運(yùn)軌跡信息系統(tǒng)等業(yè)務(wù)場(chǎng)景。 作者共創(chuàng)：快成物流大數(shù)據(jù)算法平臺(tái)技術(shù)負(fù)責(zé)人 汪新禧 & SelectDB 內(nèi)容團(tuán)隊(duì) 山西快成物流科技有限公司（簡(jiǎn)稱(chēng)“快成物流”）是一家以新一代信息技術(shù)為核心的“互聯(lián)網(wǎng) + 大宗物流產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)”的平臺(tái)型科技企業(yè)，網(wǎng)絡(luò)貨運(yùn)排名躋身全國(guó)
方案架構(gòu) CloudShell是一種基于云的虛擬終端環(huán)境，可以讓用戶(hù)通過(guò)瀏覽器直接訪問(wèn)遠(yuǎn)程服務(wù)器。 方案優(yōu)勢(shì) 遠(yuǎn)程訪問(wèn)：CloudShell可以讓用戶(hù)遠(yuǎn)程訪問(wèn)云服務(wù)器，無(wú)需在本地安裝任何軟件或配置復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)設(shè)置。
方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 近年來(lái)隨著移動(dòng)通信、物聯(lián)網(wǎng)、社交媒體平臺(tái)火速發(fā)展，圖片和視頻成為大眾獲取信息的主要途徑，相比于文字，圖片存儲(chǔ)占用空間大，傳輸過(guò)程也會(huì)耗費(fèi)大量網(wǎng)絡(luò)資源，在很多場(chǎng)景下，比如圖片預(yù)覽，小窗口展示時(shí)，其實(shí)并不需要加載原始圖片，只需加載壓縮
泄露風(fēng)險(xiǎn)。 企業(yè)在日常運(yùn)營(yíng)的過(guò)程中，會(huì)持續(xù)的生產(chǎn)和累積數(shù)據(jù)資產(chǎn)，大部分企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)僅在企業(yè)內(nèi)部使用，資產(chǎn)復(fù)用率低。若直接把數(shù)據(jù)庫(kù)提供給合作伙伴或第三方訪問(wèn)，又難以保證數(shù)據(jù)庫(kù)的對(duì)外安全訪問(wèn)問(wèn)題。 解決方案 服務(wù)集成APIC是ROMA
的管理控制臺(tái)實(shí)現(xiàn)對(duì)工業(yè)數(shù)據(jù)采集軟件的配置，以及流式數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)邏輯的部署和升級(jí)。該方案可以實(shí)現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)在邊緣端的低時(shí)延、高吞吐和高安全地處理，是一套實(shí)現(xiàn)工業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型的理想方案。 方案架構(gòu) 圖1 邊云協(xié)同流處理部署架構(gòu) 系統(tǒng)
Kafka 能夠處理大量的連接和文件操作。 Q: 保持低網(wǎng)絡(luò)延遲，利用有效的監(jiān)控和警報(bào)及時(shí)發(fā)現(xiàn)性能瓶頸并調(diào)優(yōu)。 A: 保持低網(wǎng)絡(luò)延遲對(duì)于 Kafka 的性能至關(guān)重要?？梢酝ㄟ^(guò)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)配置、使用高速網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等方式降低網(wǎng)絡(luò)延遲。同時(shí)，利用有效的監(jiān)控和警報(bào)系統(tǒng)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)性能瓶頸并進(jìn)行調(diào)優(yōu)。例如，可以使用
方案優(yōu)勢(shì) 一站式開(kāi)箱即用，全托管的自動(dòng)駕駛云服務(wù)，用戶(hù)無(wú)需從零搭建一套復(fù)雜的自動(dòng)駕駛大數(shù)據(jù)平臺(tái)、AI平臺(tái)、仿真平臺(tái)、標(biāo)注平臺(tái)等多個(gè)工具平臺(tái)，只需聚焦于核心價(jià)值（自動(dòng)駕駛算法、標(biāo)注數(shù)據(jù)、仿真場(chǎng)景），快速開(kāi)展自動(dòng)駕駛業(yè)務(wù)，跟上瞬息多變的市場(chǎng)節(jié)奏。
用，滿(mǎn)足項(xiàng)目運(yùn)營(yíng)管理、業(yè)務(wù)監(jiān)控和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等多種業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的一站式數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)可視化大屏展示需求。 本文檔以開(kāi)發(fā)告警監(jiān)控大屏應(yīng)用為例，介紹典型的大屏開(kāi)發(fā)流程。告警監(jiān)控大屏應(yīng)用場(chǎng)景：產(chǎn)品經(jīng)理、運(yùn)營(yíng)人員需要使用大屏來(lái)查看全國(guó)范圍的告警監(jiān)控。 方案架構(gòu)
方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 當(dāng)前線上購(gòu)物無(wú)疑是最火熱的購(gòu)物方式，而電商平臺(tái)則又可以以多種方式接入，例如通過(guò)web方式訪問(wèn)、通過(guò)app的方式訪問(wèn)、通過(guò)微信小程序的方式訪問(wèn)等等。而電商平臺(tái)則需要每天統(tǒng)計(jì)各平臺(tái)的實(shí)時(shí)訪問(wèn)數(shù)據(jù)量、訂單數(shù)、訪問(wèn)人數(shù)等等指標(biāo)，從而能在顯
方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 智慧園區(qū)當(dāng)前已經(jīng)成為企業(yè)運(yùn)營(yíng)的必備之選，在智慧園區(qū)的眾多系統(tǒng)中，訪客系統(tǒng)占據(jù)著舉足輕重的地位。訪客子系統(tǒng)主要用于企業(yè)訪客的信息登記、權(quán)限管理與到訪信息記錄，為企業(yè)的安全與運(yùn)營(yíng)提供了堅(jiān)實(shí)的保障。隨著系統(tǒng)的使用，各類(lèi)業(yè)務(wù)應(yīng)用爆發(fā)式增長(zhǎng)
件處理平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)云空間多種場(chǎng)景接口透?jìng)骷?，并進(jìn)行功能整合下發(fā)給具體的其他服務(wù)處理相關(guān)業(yè)務(wù)。云盤(pán)服務(wù)從單一的文檔存儲(chǔ)，向共享&分發(fā)、共享協(xié)作不斷深度發(fā)展，逐步成為協(xié)同辦公的基礎(chǔ)平臺(tái)，并演進(jìn)為協(xié)同辦公的入口。 本文介紹如何通過(guò)融合KooDrive能力構(gòu)建協(xié)同辦公平臺(tái)場(chǎng)景。
Arts Standard上訓(xùn)練。 本文提供了在ModelArts平臺(tái)使用自定義鏡像導(dǎo)入模型的樣例，幫助您快速熟悉平臺(tái)的使用方法。 方案架構(gòu) 圖1 方案架構(gòu) 說(shuō)明： 在彈性云服務(wù)器上安裝docker。
方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 Atlas人工智能計(jì)算平臺(tái)，是基于華為昇騰系列AI處理器，打造面向“端、邊、云”的全場(chǎng)景AI基礎(chǔ)設(shè)施方案。配合Atlas系列邊緣設(shè)備，華為云智能邊緣服務(wù)（IEF）和AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)（ModelArts）結(jié)合，將構(gòu)建的AI模型快速部署至
方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 在社交、媒體、文字檢索與分類(lèi)、自動(dòng)化辦公等場(chǎng)景中，經(jīng)常需要將圖片中的文字提取 并保存，人工提取費(fèi)時(shí)費(fèi)力，效率低下且正確率難以保證，華為云網(wǎng)絡(luò)圖片識(shí)別，支持識(shí)別網(wǎng)絡(luò)圖片中的所有印刷體、藝術(shù)字等文字信息，可識(shí)別中英文及部分繁體字以及常
方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 Atlas人工智能計(jì)算平臺(tái)，是基于華為昇騰系列AI處理器，打造面向“端、邊、云”的全場(chǎng)景AI基礎(chǔ)設(shè)施方案。配合Atlas系列邊緣設(shè)備，華為云智能邊緣服務(wù)（IEF）和AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)（ModelArts）結(jié)合，將構(gòu)建的AI模型快速部署至
