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對(duì)不同場(chǎng)景的模型，用戶需要為這些模型配置獨(dú)立的推理資源，導(dǎo)致硬件成本顯著增加，超出了預(yù)算限制。如果改為一次性微調(diào)的方式，雖然能夠降低硬件資源需求，但可能會(huì)導(dǎo)致模型對(duì)通用知識(shí)的遺忘，從而影響整體效果。 方案架構(gòu) 人設(shè)隔離方案包含3種不同的數(shù)據(jù)類別，分別是“使用通用meta
方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 開(kāi)發(fā)者在數(shù)據(jù)庫(kù)遷移上云時(shí)，其中最關(guān)鍵的一步是做對(duì)標(biāo)源實(shí)例規(guī)格評(píng)估，以及遷移風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，使用以往的方式進(jìn)行人工評(píng)估需要頻繁溝通，耗時(shí)耗力，并且容易出現(xiàn)人工誤差，導(dǎo)致評(píng)估規(guī)格不準(zhǔn)確，給開(kāi)發(fā)者造成損失。 本文介紹RDA平臺(tái)自動(dòng)大數(shù)
方案優(yōu)勢(shì) 通過(guò)腳本快速排序key大小，提高效率。 運(yùn)行時(shí)無(wú)需停機(jī)，占用資源小。 約束與限制 連通目標(biāo)Redis實(shí)例網(wǎng)絡(luò)。注意： 如果環(huán)境允許可以在目標(biāo)實(shí)例環(huán)境
方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 Kafka遷移上云的過(guò)程中，其中最重要也是最難處理的就是堆積消息。源實(shí)例中有業(yè)務(wù)價(jià)值的堆積消息因?yàn)榉N種原因無(wú)法被消費(fèi)，遷移上云的過(guò)程中又無(wú)法丟棄這部消息，所以必須把這部分消息隨示例一同遷移到云上，防止造成客戶損失。一般處理Kafk
部署場(chǎng)景。 自動(dòng)駕駛云服務(wù)Octopus，為用戶提供了更加便捷、多元化、精細(xì)化的云上場(chǎng)景管理能力，支持用戶進(jìn)行多維度深層次科學(xué)分類、快速預(yù)覽、智能標(biāo)注操作。同時(shí)，自動(dòng)駕駛云服務(wù)的場(chǎng)景批量上傳后，對(duì)接云上批量仿真能力，用戶可以進(jìn)行快速預(yù)覽、場(chǎng)景回放、智能評(píng)測(cè)分析，用戶通過(guò)自
并發(fā)訪問(wèn)。例如：在一個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上，大量用戶同時(shí)進(jìn)行操作，如果數(shù)據(jù)庫(kù)性能不佳，可能會(huì)導(dǎo)致服務(wù)器崩潰。 本文通過(guò)介紹硬件、索引創(chuàng)建、軟件3個(gè)方面的優(yōu)化策略，幫助開(kāi)發(fā)者對(duì)RDS for MariaDB 進(jìn)行性能優(yōu)化。 方案架構(gòu)
支持多種云平臺(tái)對(duì)象存儲(chǔ)、文件存儲(chǔ)服務(wù)，支持自建網(wǎng)絡(luò)文件服務(wù)。支持遷移的云平臺(tái)和存儲(chǔ)類型包括： 華為云 OBS 阿里云 OSS 百度云 BOS 騰訊云 COS 金山云 KS3
方案概述 應(yīng)用現(xiàn)狀 隨著信息化技術(shù)的不斷發(fā)展，企業(yè)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)越來(lái)越多，各業(yè)務(wù)系統(tǒng)間需要進(jìn)行數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通，以提升企業(yè)的運(yùn)作效率。如何實(shí)現(xiàn)企業(yè)內(nèi)新老業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)安全互通，甚至是跨企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)安全互通，成為企業(yè)越來(lái)越重視的問(wèn)題。
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。
方案概述 應(yīng)用現(xiàn)狀 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)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(wèn)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
方案分析 發(fā)生故障前，IDC側(cè)業(yè)務(wù)單邊讀寫(xiě)IDC上Redis1，Redis1通過(guò)在線遷移任務(wù)建立從IDC到HW的數(shù)據(jù)同步任務(wù)。 正向切換方案： 圖1 正切方案 正切方案說(shuō)明： 切換成華為側(cè)業(yè)務(wù)單邊讀寫(xiě)華為上Redis2。
證系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性，為分布式系統(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。
影響業(yè)務(wù)的正常運(yùn)行。 本文從硬件、查詢、配置參數(shù)、索引4個(gè)層面介紹如何對(duì)華為云RDS for PostgreSQL進(jìn)行性能調(diào)優(yōu)。 PostgreSQL架構(gòu)圖 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。
本文檔通過(guò)FunctionGraph函數(shù)結(jié)合語(yǔ)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(yǔ)音識(shí)別。 方案架構(gòu) 圖1 方案架構(gòu) 架構(gòu)圖說(shuō)明： 創(chuàng)建語(yǔ)音識(shí)別作業(yè)提交函數(shù)（Push_Transcriber_J
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(guò)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(kù)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。
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。
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
方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 零售行業(yè)通常根據(jù)零售店的銷售量進(jìn)行銷售獎(jiǎng)勵(lì)，拍攝售出商品的條形碼上傳后臺(tái)是常用的統(tǒng)計(jì)方式。翻拍識(shí)別利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法判斷條形碼圖片為原始拍攝，還是經(jīng)過(guò)二次翻拍、打印翻拍等手法二次處理的圖片。利用翻拍識(shí)別，可以檢測(cè)出經(jīng)過(guò)二次處理的
定性和可靠性。通過(guò)合理配置 Redis 的參數(shù)、優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以及采用有效的緩存策略等手段進(jìn)行性能優(yōu)化，能夠充分發(fā)揮 Redis 的優(yōu)勢(shì)，為企業(yè)的業(yè)務(wù)發(fā)展提供強(qiáng)大的技術(shù)支撐。 本文旨在為華為云redis用戶提供優(yōu)化思路。 方案架構(gòu)
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，
