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屬性。讓智能相冊管理、照片檢索和分類、基于場景內容或者物體的廣告推薦等功能更加直觀。使用時用戶發(fā)送待處理圖片，返回圖片標簽內容及相應置信度。 圖像識別 Image 圖像識別（ Image Recognition ），基于深度學習技術，可準確識別圖像中的視覺內容，提供多種物體、場景和概來自：百科應用做升級，擴容和刪除等操作。通過實戰(zhàn)讓您對容器的概念有更深理解。 實驗目標與基本要求 通過本實驗您可以學習到： 1，如何搭建單機環(huán)境下的Kubernetes集群； 2，如何在單機集群部署和測試容器應用； 3，如何使用云上部署服務CloudDeploy簡化部署搭建工作。 實驗摘要來自：百科
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行業(yè)重塑 深厚的行業(yè)積累，分層解耦的架構，多樣化的部署模式 深厚的行業(yè)積累，分層解耦的架構，多樣化的部署模式 技術扎根 全棧技術創(chuàng)新，極致算力加速大模型開發(fā)，打造世界AI另一極 全棧技術創(chuàng)新，極致算力加速大模型開發(fā)，打造世界AI另一極 開放同飛 打造云原生應用平臺AppArts，成立大模型高質量數據聯(lián)盟來自：專題![]()
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力 了解 區(qū)塊鏈 的基礎技術，掌握區(qū)塊鏈服務部署應用的流程，提高區(qū)塊鏈服務的使用能力 區(qū)塊鏈的應用部署與運維 區(qū)塊鏈的應用已由開始的金融延伸到物聯(lián)網、智能制造、供應鏈管理、數據存證及交易等多個領域，將為云計算、大數據、承載網絡等新一代信息技術的發(fā)展帶來新的機遇，其構建的可信機制，將改來自：專題![]()
互評計分規(guī)則：學生作業(yè)成績=所有互評分數的平均分-待評作業(yè)份數*5%*作業(yè)總分 互評截止之后，學生可以看到自己作業(yè)的成績。成績頁面會顯示每位同學的匿名評分和評價。 如果學生對自己的成績有異議，可以點擊藍色字體的【申述】進行申述。系統(tǒng)會將學生的申訴請求提交給教師，由教師完成對申述請求的處理。教師可以修改學生的作業(yè)得來自：云商店![]()
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