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JCJC錯(cuò)別字檢測(cè)-華為的選擇昨天去華為某研發(fā)中心做技術(shù)支持，看到JCJC錯(cuò)別字檢測(cè)引擎集成在華為內(nèi)部的工作流平臺(tái)中的界面，心里還是挺激動(dòng)的．創(chuàng)業(yè)三年以來(lái)，字根科技拒絕誘惑，聚精會(huì)神投入資源在一個(gè)點(diǎn)上：錯(cuò)別字檢測(cè)的攻關(guān)研發(fā)．1000多個(gè)日日夜夜的努力中，伴隨著枯燥和煩悶；1000
等各種公有云和私有云平臺(tái)。在錯(cuò)別字檢測(cè)的運(yùn)行效率方面，我們公司內(nèi)部一直嚴(yán)格執(zhí)行：3秒/1萬(wàn)字的黃金標(biāo)準(zhǔn)。如果一項(xiàng)功能達(dá)不到該項(xiàng)錯(cuò)別字檢測(cè)的速度標(biāo)準(zhǔn)，寧可暫緩上線，也不降低對(duì)速度的要求。目前招商證券、華為、開(kāi)普云、榮之聯(lián)等國(guó)內(nèi)行業(yè)Top公司都已經(jīng)采購(gòu)“JCJC錯(cuò)別字檢測(cè)系統(tǒng)”。為企業(yè)客戶提
在線支付系統(tǒng)的引入對(duì)支付的便利性有很大幫助。但是，與此同時(shí)，支付欺詐也有所增加。使用任何支付系統(tǒng)的任何人都可能發(fā)生在線支付欺詐，尤其是在使用信用卡付款時(shí)。這就是為什么檢測(cè)在線支付欺詐對(duì)于信用卡公司來(lái)說(shuō)非常重要，以確?？蛻舨粫?huì)因?yàn)?/p>
本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在ModelArts的在線開(kāi)發(fā)環(huán)境中開(kāi)發(fā)調(diào)試一個(gè)鋼筋檢測(cè)模型。
實(shí)際應(yīng)用中，算法需要在線地處理視頻流并及時(shí)準(zhǔn)確地檢測(cè)出視頻中正在發(fā)生的動(dòng)作，在線動(dòng)作檢測(cè)成為了一個(gè)新興的研究方向。考慮到已有方法只考慮固定歷史片段的信息且無(wú)法建?？缫曨l關(guān)系，本文提出樣例查詢機(jī)制：通過(guò)在歷史片段中和動(dòng)作類別級(jí)別構(gòu)建有代表性的樣例進(jìn)行在線動(dòng)作檢測(cè)。相比已有方法，我們
JCJC錯(cuò)別字系統(tǒng)部署JCJC錯(cuò)別字系統(tǒng)部署使用工具SecureCRT和SecureFXSecureCRT：支持SSH的終端仿真程序，遠(yuǎn)程登陸Linux服務(wù)器主機(jī)的軟件SecureFX： 類似于FTP程序，用來(lái)上傳和管理文件雙擊運(yùn)行SecureCRTPortable.exe，會(huì)彈
基于ModelArts JupyterLab在線調(diào)優(yōu)鋼筋檢測(cè) 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在ModelArts的在線開(kāi)發(fā)環(huán)境中開(kāi)發(fā)調(diào)試一個(gè)鋼筋檢測(cè)模型。 鏈接 物體檢測(cè)MLOps Workflow
這個(gè)只做筆記，未親測(cè)： 一、跌倒特征的研究 跌倒檢測(cè)步驟一般包含為：1）人體特征檢測(cè)：此階段需要把人從背景中提取出來(lái)，并處理得到需要的人體特征，一般包括骨骼坐標(biāo)點(diǎn)和人體姿態(tài)等；2）動(dòng)作識(shí)別：對(duì)人體的特征進(jìn)行分析和處理，本文是分析人體中心點(diǎn)的速度和高度特征，從而檢測(cè)是否發(fā)生跌倒事件，排除誤檢和漏檢，提高準(zhǔn)確率。
perception and large margin classifiers，其實(shí)探討的是在線學(xué)習(xí)。這里將題目換了換。以前討論的都是批量學(xué)習(xí)（batch learning），就是給了一堆樣例后，在樣例上學(xué)習(xí)出假設(shè)函數(shù)h。而在線學(xué)習(xí)就是要根據(jù)新來(lái)的樣例，邊學(xué)習(xí)，邊給出結(jié)果。
在線實(shí)驗(yàn) SparkRTC Windows端Demo實(shí)踐 利用Visual Studio 運(yùn)行SparkRTC Windows端demo，體驗(yàn)SparkRTC實(shí)時(shí)音視頻功能。
在線實(shí)驗(yàn) 基于API Explorer調(diào)試IoT應(yīng)用側(cè)API 基于API Explorer調(diào)用華為云IoT平臺(tái)的應(yīng)用側(cè)API，掌握應(yīng)用側(cè)API的調(diào)用規(guī)范要求。
在線實(shí)驗(yàn) RDS MySQL數(shù)據(jù)到GaussDB同步試驗(yàn) 使用DRS將RDS MySQL上的數(shù)據(jù)遷移到 GaussDB中。 鏈接
在線實(shí)驗(yàn) 快速搭建DMS服務(wù)Kafka集群 通過(guò)創(chuàng)建Kafka版實(shí)例，介紹Kafka Manager的功能，讓用戶學(xué)會(huì)使用Kafka進(jìn)行系統(tǒng)間的通信。
在線實(shí)驗(yàn) 通過(guò)BCS實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)快速上鏈 通過(guò)BCS購(gòu)買Hyperledger Fabric增強(qiáng)版實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)快速上鏈。 鏈接
在線實(shí)驗(yàn) LTS基礎(chǔ)入門實(shí)踐 本實(shí)驗(yàn)帶你快速上手LTS，包括LTS創(chuàng)建、基礎(chǔ)配置，以及VPC 接入LTS和LTS告警的使用。 鏈接
在線認(rèn)證 華為認(rèn)證數(shù)據(jù)庫(kù)工程師 培養(yǎng)與認(rèn)證具備華為GaussDB(for MySQL)數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)及管理能力的工程師。 鏈接
在線實(shí)驗(yàn) 智能邊緣平臺(tái)快速部署應(yīng)用 智能邊緣平臺(tái)（Intelligent EdgeFabric）基于KubeEdge和Kubernetes生態(tài)構(gòu)建，通過(guò)納管您的邊緣節(jié)
在線實(shí)驗(yàn) 使用Astro低代碼平臺(tái)開(kāi)發(fā)園區(qū)訪客應(yīng)用 本實(shí)驗(yàn)將通過(guò)創(chuàng)建“園區(qū)訪客應(yīng)用”，帶您初步認(rèn)識(shí)并體驗(yàn)華為云Astro低代碼開(kāi)發(fā)平臺(tái)。 鏈接
在線認(rèn)證 基于ServiceStage托管和治理天氣預(yù)報(bào)應(yīng)用 通過(guò)認(rèn)證掌握ServiceStage管理運(yùn)行環(huán)境、搭建流水線和治理微服務(wù)能力。 鏈接
在線實(shí)驗(yàn) MRS基礎(chǔ)組件之Kafka與ClickHouse開(kāi)發(fā)與應(yīng)用 通過(guò)一個(gè)真實(shí)場(chǎng)景將Kafka和Spark Streaming組合， ClickHouse部分包括
