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方案架構(gòu) 說明： AI Gallery搜索并下載“traffic”數(shù)據(jù)集到OBS中。 將下載的數(shù)據(jù)，在ModelArts中創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)集，再啟動(dòng)標(biāo)注和發(fā)布操作。 方案優(yōu)勢(shì)
方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 針對(duì)有一定AI基礎(chǔ)的AI初學(xué)者，ModelArts基于業(yè)界的主流引擎提供了預(yù)置算法，無需關(guān)注算法開發(fā)過程，直接使用預(yù)置算法對(duì)已有數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，并快速部署為服務(wù)。時(shí)序預(yù)測(cè)可針對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。 本案例提供了一個(gè)訪問流量
方案架構(gòu) 圖1 方案架構(gòu) 相同或相似圖像搜索：從海量圖像庫中快速搜索相同或相似的的圖像，可以應(yīng)用于圖像推薦、審核等業(yè)務(wù)中。 方案優(yōu)勢(shì) 搜的準(zhǔn)：
碼下載到本地。其中，模板使用DevStar官方SpringBoot模板。 方案架構(gòu) 圖1 開發(fā)流程 方案優(yōu)勢(shì) KooCLI是單一可執(zhí)行文件，綠色免安裝，下載解壓后即可使用。
品搜索的流程，幫助您快速熟悉使用ImageSearch服務(wù)的通用商品搜索能力的過程。 方案架構(gòu) 圖1 方案架構(gòu) 通用商品圖像搜索針對(duì)入庫的圖像數(shù)據(jù)提供商品類目的目標(biāo)搜索能力，目前支持12類的全品類商品搜索。
發(fā)展提供有力的支持。 本文旨在為華為云 Kafka 用戶提供優(yōu)化思路。 方案架構(gòu) 圖1 方案架構(gòu) 方案優(yōu)勢(shì) 提升Kafka數(shù)據(jù)的處理效率。 降低延遲，增加吞吐量，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。
本文檔通過FunctionGraph函數(shù)結(jié)合語音識(shí)別服務(wù)的方式，介紹如何實(shí)現(xiàn)在高并發(fā)場(chǎng)景下快速實(shí)時(shí)的進(jìn)行語音識(shí)別。 方案架構(gòu) 圖1 方案架構(gòu) 架構(gòu)圖說明： 創(chuàng)建語音識(shí)別作業(yè)提交函數(shù)（Push_Transcriber_J
過程。 方案架構(gòu) 圖1 方案架構(gòu) 圖文跨模態(tài)搜索根據(jù)文本描述從圖像庫中搜索與其語義一致的圖像，可以應(yīng)用于素材查找、圖庫管理等業(yè)務(wù)中。 方案優(yōu)勢(shì) 豐富的信
進(jìn)行比對(duì)，來判斷是否為同一個(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。
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。
滿足分布式系統(tǒng)中高并發(fā)、高可靠性的消息通信需求，本文旨在為華為云RocketMQ用戶提供優(yōu)化思路。 方案架構(gòu) 方案優(yōu)勢(shì) 可以提高 RocketMQ 的性能和穩(wěn)定性，滿足不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的消息處理需求。
方案架構(gòu) 華為云對(duì)話機(jī)器人服務(wù)，是為了解決傳統(tǒng)問題自研的新一代智能人機(jī)對(duì)話產(chǎn)品，提供智能文本問答、語音助手、AI數(shù)字人等產(chǎn)品，適用于智能客服、辦公助理、數(shù)字員工等對(duì)話交互場(chǎng)景。 方案優(yōu)勢(shì) 實(shí)
方案概述 應(yīng)用現(xiàn)狀 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，一些大型企業(yè)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)格式多樣化，難以在業(yè)務(wù)系統(tǒng)間形成有效信息傳輸。如何實(shí)現(xiàn)多種數(shù)據(jù)類型之間靈活、快速的數(shù)據(jù)集成和轉(zhuǎn)換，成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型所面臨的重要問題。 比如企業(yè)中不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)格式、存
方案概述 對(duì)上云遷移準(zhǔn)備度的系統(tǒng)評(píng)估，以評(píng)估報(bào)告的形式從業(yè)務(wù)目標(biāo)、上云策略、IT流程和安全合規(guī)等維度詳細(xì)評(píng)估，有助于您制定總體遷移規(guī)劃和項(xiàng)目計(jì)劃。
方案概述 遷移中心可以幫助您高效、可視化的完成AZ間的資源遷移和業(yè)務(wù)切換。 組合架構(gòu) 通過遷移中心進(jìn)行可用區(qū)主機(jī)搬遷場(chǎng)景中，各服務(wù)之間的功能描述如下圖所示。
方案概述 本文介紹如何使用遷移中心MgC將華為云華南-廣州區(qū)域可用區(qū)1（AZ1）的主機(jī)快速搬遷到其他可用區(qū)。適用于30臺(tái)以下單批次、跨可用區(qū)主機(jī)遷移，無需手動(dòng)采集、分組、評(píng)估，一站式解決創(chuàng)建工作流前所有步驟。
方案概述 通過TCO對(duì)比功能，可以自動(dòng)完成源端云廠商消費(fèi)賬單分析，根據(jù)源端產(chǎn)品規(guī)格及用量自動(dòng)匹配華為云上的產(chǎn)品及用量，并對(duì)比源端云廠商使用費(fèi)用和華為云使用費(fèi)用，為您云間遷移提供參考。 目前支持TCO對(duì)比的源端云廠商包括：AWS、阿里云。
方案概述 數(shù)據(jù)商業(yè)空間中公司B針對(duì)公司A的某些數(shù)據(jù)資產(chǎn)存在業(yè)務(wù)需求，由于安全性和數(shù)據(jù)主權(quán)的考慮，公司A與公司B基于TICS完成數(shù)據(jù)資產(chǎn)的交換?；赥ICS進(jìn)行數(shù)據(jù)資產(chǎn)交換，保證公司A的數(shù)據(jù)主權(quán)、公司B的數(shù)據(jù)可獲得，同時(shí)保證交換過程安全可信。
方案概述 客戶及一線同學(xué)進(jìn)行上云選型時(shí)，經(jīng)常難以下手不知如何選擇合適的規(guī)格，本文將從實(shí)例版本，實(shí)例類型，實(shí)例大小，tps,源實(shí)例規(guī)格，最大帶寬等幾個(gè)方面，幫助大家快速找到合適規(guī)格。 Redis應(yīng)用圖 約束和限制
方案概述 客戶及一線同學(xué)進(jìn)行上云選型時(shí)，經(jīng)常難以下手不知如何選擇合適的規(guī)格，本文將從單機(jī)/集群，實(shí)例版本，峰值并發(fā)，峰值帶寬，單代理分區(qū)上限，代理數(shù)，節(jié)點(diǎn)數(shù)，磁盤大小，磁盤類型幾個(gè)方面，幫助大家快速找到合適規(guī)格。 RocketMQ應(yīng)用圖
