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來(lái)自：百科是工作流的核心部分。然而在文件處理等流式處理場(chǎng)景中，對(duì)控制流的要求并不高，以上述圖片處理場(chǎng)景舉例，可以對(duì)大圖片進(jìn)行分塊處理，圖片壓縮和加水印的任務(wù)不需要嚴(yán)格的先后順序，圖片壓縮處理完一個(gè)分塊可以直接流轉(zhuǎn)到下一個(gè)步驟，而不需要等待圖片壓縮把所有分塊處理完再開(kāi)始加水印的任務(wù)。 操作步驟來(lái)自：專題
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華為云數(shù)據(jù)工坊產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 數(shù)據(jù)處理方式對(duì)比 1、傳統(tǒng)線下處理方式：硬件為用戶自建IDC，軟件為自研或集成商的數(shù)據(jù)處理軟件，通過(guò)數(shù)據(jù)處理軟件完成數(shù)據(jù)處理。 2、傳統(tǒng)云上處理方式：使用云上存儲(chǔ)服務(wù)和數(shù)據(jù)處理服務(wù)，數(shù)據(jù)寫(xiě)入存儲(chǔ)服務(wù)后，再調(diào)用數(shù)據(jù)處理服務(wù)接口實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理。 3、云上近數(shù)據(jù)處理方式：使用云上來(lái)自：專題時(shí)間：2020-09-17 14:49:58 Kafka是一個(gè)擁有高吞吐、可持久化、可水平擴(kuò)展，支持流式數(shù)據(jù)處理等多種特性的分布式消息流處理中間件，采用分布式消息發(fā)布與訂閱機(jī)制，在日志收集、流式數(shù)據(jù)傳輸、在線/離線系統(tǒng)分析、實(shí)時(shí)監(jiān)控等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。 華為云分布式消息服務(wù)Kafka是一來(lái)自：百科
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具體價(jià)格以分布式消息服務(wù)Kafka產(chǎn)品詳情頁(yè)為準(zhǔn)。 產(chǎn)品介紹： Kafka是一個(gè)擁有高吞吐、可持久化、可水平擴(kuò)展，支持流式數(shù)據(jù)處理等多種特性的分布式消息流處理中間件，采用分布式消息發(fā)布與訂閱機(jī)制，在日志收集、流式數(shù)據(jù)傳輸、在線/離線系統(tǒng)分析、實(shí)時(shí)監(jiān)控等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。 華為云分布式消息服務(wù)Kafka是一來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 媒體處理應(yīng)用場(chǎng)景 媒體處理應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間：2020-09-23 10:16:44 媒體處理是一種多媒體數(shù)據(jù)處理服務(wù)，通過(guò)經(jīng)濟(jì)、彈性和高可擴(kuò)展的轉(zhuǎn)換方法，將存儲(chǔ)于 OBS 上的音視頻轉(zhuǎn)碼為適應(yīng)各種終端（PC、TV、Phone等）播放的格式，并實(shí)現(xiàn)抽幀截圖、圖片水印、來(lái)自：百科![]()
使用API購(gòu)買(mǎi)E CS 常見(jiàn)問(wèn)題和處理方法 使用API購(gòu)買(mǎi)ECS常見(jiàn)問(wèn)題和處理方法 時(shí)間：2021-05-29 09:15:55 云小課 API網(wǎng)關(guān) 云服務(wù)器 操作場(chǎng)景 本節(jié)內(nèi)容介紹了使用API購(gòu)買(mǎi)ECS過(guò)程中的一些常見(jiàn)問(wèn)題及處理方法。 使用API購(gòu)買(mǎi)ECS過(guò)程中常見(jiàn)問(wèn)題及處理方法 獲取Token并檢驗(yàn)Token的有效期來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) AI技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景--視覺(jué)處理與識(shí)別 AI技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景--視覺(jué)處理與識(shí)別 時(shí)間：2020-12-14 15:51:20 計(jì)算機(jī)視覺(jué)是人工智能領(lǐng)域最炙手可熱的研究領(lǐng)域，也是在現(xiàn)實(shí)世界中落地應(yīng)用最多的人工智能技術(shù)方向。本課程介紹了計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基本原理和應(yīng)用分支。 課程簡(jiǎn)介來(lái)自：百科![]()
據(jù)及時(shí)處理。 [喜報(bào)]DWR榮獲2021年 數(shù)據(jù)管理 解決方案金獎(jiǎng) [博客]Data+，打工人的數(shù)據(jù)處理“智能王” 管理控制臺(tái) 幫助文檔 數(shù)據(jù)工坊應(yīng)用場(chǎng)景 圖片/視頻處理 文檔處理 AI處理 內(nèi)容審核 圖片/視頻處理 圖片/視頻處理 數(shù)據(jù)工坊提供高可用、高質(zhì)量的圖片/視頻處理服務(wù)，如來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 為什么選擇華為云媒體處理？ 為什么選擇華為云媒體處理？ 時(shí)間：2022-08-27 17:28:47 【轉(zhuǎn)碼包活動(dòng)】 什么是媒體處理 媒體處理（Media Processing Center，簡(jiǎn)稱MPC）是一種多媒體數(shù)據(jù)處理服務(wù)，通過(guò)經(jīng)濟(jì)、彈性和高可擴(kuò)展的轉(zhuǎn)換方來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 昇騰AI處理器及軟件棧基礎(chǔ) 昇騰AI處理器及軟件?；A(chǔ) 時(shí)間：2020-12-15 14:20:28 本課程主要介紹昇騰AI處理器及其配套軟件的基礎(chǔ)知識(shí)，以及如何搭建基于昇騰AI處理器的開(kāi)發(fā)&運(yùn)行環(huán)境的相關(guān)知識(shí)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)者 課程目標(biāo) 通過(guò)理論來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于昇騰AI處理器的算子開(kāi)發(fā) 基于昇騰AI處理器的算子開(kāi)發(fā) 時(shí)間：2020-12-01 14:57:04 通過(guò)Mind Studio圖形化界面，體驗(yàn)端到端的算子開(kāi)發(fā)流程，包括算子工程創(chuàng)建，算子代碼實(shí)現(xiàn)、測(cè)試代碼實(shí)現(xiàn)以及測(cè)試。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 本實(shí)驗(yàn)通過(guò)指導(dǎo)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 學(xué)習(xí)Python編程需要什么基礎(chǔ)：異常處理 學(xué)習(xí)Python編程需要什么基礎(chǔ)：異常處理 時(shí)間：2021-04-07 09:32:14 Python無(wú)法正常處理程序時(shí)就會(huì)發(fā)生一個(gè)異常，異常發(fā)生時(shí)我們需要捕獲處理它，否則程序會(huì)終止執(zhí)行； 捕捉異常使用try/excep來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是大規(guī)模并行處理 什么是大規(guī)模并行處理 時(shí)間：2021-04-02 14:50:21 大規(guī)模并行處理即MPP（Massively Parallel Processor ）。 在數(shù)據(jù)庫(kù)非共享集群中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有獨(dú)立的磁盤(pán)存儲(chǔ)系統(tǒng)和內(nèi)存系統(tǒng)，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)自：百科![]()
數(shù)字視覺(jué)預(yù)處理6個(gè)模塊功能及架構(gòu)介紹 數(shù)字視覺(jué)預(yù)處理6個(gè)模塊功能及架構(gòu)介紹 時(shí)間：2020-08-19 09:07:45 數(shù)字視覺(jué)預(yù)處理模塊作為昇騰AI軟件棧中的編解碼和圖像轉(zhuǎn)換模塊，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)揮著預(yù)處理輔助功能。當(dāng)來(lái)自系統(tǒng)內(nèi)存和網(wǎng)絡(luò)的視頻或圖像數(shù)據(jù)進(jìn)入昇騰AI處理器的計(jì)算資源來(lái)自：百科![]()
RabbitMQ： RabbitMQ與Kafka一樣都是開(kāi)源消息隊(duì)列，但它更注重消息的處理，支持多種消息協(xié)議，如AMQP、STOMP等，具有廣泛的可靠性和靈活性；而Kafka更注重?cái)?shù)據(jù)的處理，支持流式數(shù)據(jù)處理，適合大數(shù)據(jù)處理、日志收集等應(yīng)用。 RocketMQ： RocketMQ與Kafka在功來(lái)自：專題![]()
Logs確保端到端的完全一次性容錯(cuò)保證。 Structured Streaming的核心是將流式的數(shù)據(jù)看成一張不斷增加的數(shù)據(jù)庫(kù)表，這種流式的數(shù)據(jù)處理模型類似于數(shù)據(jù)塊處理模型，可以把靜態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)表的一些查詢操作應(yīng)用在流式計(jì)算中，Spark執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)的SQL查詢，從不斷增加的無(wú)邊界表中獲取數(shù)據(jù)。 Spark與其他組件的關(guān)系來(lái)自：專題![]()
Flink是一個(gè)批處理和流處理結(jié)合的統(tǒng)一計(jì)算框架，其核心是一個(gè)提供了數(shù)據(jù)分發(fā)以及并行化計(jì)算的流數(shù)據(jù)處理引擎。它的最大亮點(diǎn)是流處理，是業(yè)界常見(jiàn)的開(kāi)源流處理引擎。 Flink應(yīng)用場(chǎng)景 Flink適合的應(yīng)用場(chǎng)景是低時(shí)延的數(shù)據(jù)處理（Data Processing），高并發(fā)pipeline處理數(shù)據(jù)，時(shí)延毫秒級(jí)，且兼具可靠性。來(lái)自：專題![]()
課程目標(biāo) 掌握?qǐng)D像處理理論和應(yīng)用，具有圖像處理的相關(guān)編程和云上應(yīng)用能力。 課程大綱 第1章 計(jì)算機(jī)視覺(jué)概覽 第2章 數(shù)字圖像處理基礎(chǔ) 第3章 圖像預(yù)處理技術(shù) 第4章 圖像處理基本任務(wù) 第5章 特征提取與傳統(tǒng)圖像處理算法 第6章 深度學(xué)習(xí)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第7章 圖像處理實(shí)驗(yàn) 華為云開(kāi)發(fā)者學(xué)堂來(lái)自：百科![]()
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直播轉(zhuǎn)碼收費(fèi)_直播轉(zhuǎn)碼模板配置_媒體處理 視頻直播 支持直播轉(zhuǎn)碼功能，支持將推送的直播流轉(zhuǎn)碼成多種分辨率和碼率規(guī)格的視頻流，以滿足不同網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的用戶觀看需求。系統(tǒng)提供了預(yù)置轉(zhuǎn)碼模板和自定義轉(zhuǎn)碼模板兩種模板類型，配置轉(zhuǎn)碼后，當(dāng)開(kāi)始推流時(shí)，啟動(dòng)直播轉(zhuǎn)碼功能。 功能介紹 轉(zhuǎn)碼功能可以幫助您處理如下問(wèn)題： 適配來(lái)自：專題
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