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  • 基于lbp的人臉識別研究 內(nèi)容精選 換一換
  • html?testId=337為準(zhǔn)。 【華為云】企業(yè)上云最佳實踐 華為云最佳實踐,是基于華為云眾多客戶上云成功案例提煉而成典型場景實踐指導(dǎo),可以幫助您輕松搭配多個云服務(wù)完成業(yè)務(wù)上云。最佳實踐覆蓋13個熱門分類,180+典型場景案例,每個最佳實踐包括使用場景、多個云服務(wù)部署架構(gòu)及操作指導(dǎo),手把手教您輕松上云。
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    根據(jù)返回圖片時間、地點及行為信息,協(xié)助客戶實現(xiàn)軌跡分析。 客流分析 客流分析對于商場具有重要價值。基于 人臉識別 、比對、搜索技術(shù),可以準(zhǔn)確分析顧客年齡、性別等信息,區(qū)分新老顧客,幫助客戶精準(zhǔn)營銷。 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原
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  • 基于lbp的人臉識別研究 相關(guān)內(nèi)容
  • Interface,應(yīng)用程序編程接口)方式提供給用戶,用戶通過實時訪問和調(diào)用API獲取人臉處理結(jié)果,幫助用戶自動進(jìn)行人臉識別、比對以及相似度查詢等,打造智能化業(yè)務(wù)系統(tǒng),提升業(yè)務(wù)效率。 當(dāng)前人臉識別提供了以下子服務(wù): 人臉檢測 人臉比對 人臉?biāo)阉?活體檢測 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之
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    第5章 FAQ及參考材料 第6章 測試題 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動,一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者,致力于讓云無處不在,讓智能無所不及,共建智能世界云底座。
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  • 基于lbp的人臉識別研究 更多內(nèi)容
  • 華為云計算 云知識 基于內(nèi)容灰度發(fā)布步驟 基于內(nèi)容灰度發(fā)布步驟 時間:2021-07-01 11:42:59 基于內(nèi)容灰度發(fā)布??筛鶕?jù)請求內(nèi)容控制其流向服務(wù)版本(Cookie, Header, OS, Browser)。 步驟1:發(fā)起金絲雀灰度任務(wù),選擇一個服務(wù)進(jìn)行灰度發(fā)布;
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    華為云計算 云知識 基于權(quán)重灰度發(fā)布步驟 基于權(quán)重灰度發(fā)布步驟 時間:2021-07-01 14:11:38 灰度發(fā)布功能 – 基于權(quán)重灰度發(fā)布,可根據(jù)需要靈活動態(tài)調(diào)整不同服務(wù)版本流量比例。 步驟1:發(fā)起金絲雀灰度任務(wù),選擇一個服務(wù)進(jìn)行灰度發(fā)布; 步驟2:給選定服務(wù)創(chuàng)建灰度版;
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    華為云計算 云知識 基于鯤鵬BMSHadoop調(diào)優(yōu)實踐 基于鯤鵬BMSHadoop調(diào)優(yōu)實踐 時間:2020-12-01 14:32:39 本實驗幫助指導(dǎo)用戶在短時間內(nèi),了解大數(shù)據(jù)組件Hadoop在鯤鵬上部署步驟,體驗Hadoop組件在鯤鵬上基本調(diào)優(yōu)思路。 實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求
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    云知識 基于深度學(xué)習(xí)算法 語音識別 基于深度學(xué)習(xí)算法語音識別 時間:2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能(深度學(xué)習(xí))算法,結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識別的實戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語音識別基本原理與實戰(zhàn)同時,更好了解人工智能相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。
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    回圖片時間、地點及行為信息,協(xié)助客戶實現(xiàn)軌跡分析。 圖3軌跡分析 客流分析 客流分析對于商場具有重要價值。基于人臉識別、比對、搜索技術(shù),可以準(zhǔn)確分析顧客年齡、性別等信息,區(qū)分新老顧客,幫助客戶精準(zhǔn)營銷。 圖4商場客流分析 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路
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    華為云計算 云知識 基于鯤鵬華為云混合云平臺 基于鯤鵬華為云混合云平臺 時間:2021-05-28 10:21:45 鯤鵬 云計算 H CS 6.5.1/8.0是基于鯤鵬華為云混合云平臺。 它支持x86和鯤鵬混合部署; 支持容器多集群模式部署; 容器管理面支持容災(zāi)高可用,數(shù)據(jù)面支持應(yīng)用多AZ部署;
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    huaweicloud.com/testdetail.html?testId=462為準(zhǔn)。 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動,一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者,致
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    Computing)技術(shù)發(fā)展已經(jīng)成為當(dāng)今科技領(lǐng)域熱點之一。AIGC技術(shù)發(fā)展可以追溯到人工智能和圖形計算兩個領(lǐng)域發(fā)展歷程。人工智能技術(shù)興起,使得計算機(jī)能夠模擬人類智能行為,而圖形計算技術(shù)進(jìn)步,則賦予了計算機(jī)處理視覺信息能力。這兩者結(jié)合,為AIGC技術(shù)誕生提供了堅實基礎(chǔ)。 如
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    碼意圖信息會被丟失,比如:函數(shù)名稱、變量名稱、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)定義、變量類型定義、注釋信息等;因為二進(jìn)制代碼是給CPU運行用,因此這些信息對計算機(jī)來說不是必須,但這些信息對人類來理解代碼是有很大幫助,這就大大提升了二進(jìn)制代碼語義理解難度。其次,為了更好保護(hù)二進(jìn)制代碼知識產(chǎn)
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    挑戰(zhàn)。 基于源碼特征生成方法: 不同語言具有不同特點,在考慮基于源碼特征生成方法時需要考慮到語言特點來采用針對性方法來解決,這樣可以起到事半功倍作用。下面針對不同語言分別來說明對應(yīng)解決方法: ● C語言:沒有類復(fù)雜性,在構(gòu)建時只要用到源碼文件,該文件中所有函數(shù)信息都會被一起編譯進(jìn)二進(jìn)制文件中。
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    API、交流學(xué)習(xí)和實戰(zhàn)平臺。 【賽事背景】 華為云已經(jīng)成為全球主要云服務(wù)供應(yīng)商,在華為云上開放了2400+ API,包括計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)、應(yīng)用服務(wù)、軟件開發(fā)服務(wù)、視頻、數(shù)據(jù)庫、EI智能等74+產(chǎn)品,如何利用這些豐富強(qiáng)大API快速開發(fā)自己應(yīng)用和服務(wù),成為大家關(guān)注熱點。 本次AI人臉識別賽,為華為云
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    huaweicloud.com/testdetail.html?testId=458為準(zhǔn)。 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動,一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者,致
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    華為云計算 云知識 Kubernetes基于list-watch機(jī)制控制器架構(gòu) Kubernetes基于list-watch機(jī)制控制器架構(gòu) 時間:2021-06-30 19:19:48 Kubernetes基于list-watch機(jī)制控制器架構(gòu)如下圖所示: 文中課程 更多精
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    nx服務(wù)容器服務(wù)部署,并進(jìn)行驗證。 實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過本手冊用戶將了解到: 1)整個K8S系統(tǒng)安裝和配置 2)通過管理計算節(jié)點,創(chuàng)建特定功能容服務(wù) 3)基本K8S命令,管理計算節(jié)點容器服務(wù) 4)容器網(wǎng)絡(luò)配置,完成服務(wù)功能性驗證 實驗摘要 1. 實驗環(huán)境準(zhǔn)備 2. 配置開發(fā)環(huán)境
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    華為云計算 云知識 基于華為云IoT在線開發(fā)MQTT協(xié)議智慧路燈案例 基于華為云IoT在線開發(fā)MQTT協(xié)議智慧路燈案例 時間:2022-11-18 11:05:00 場景說明 本文以“智慧路燈”為示例,通過MQTT.fx設(shè)備模擬器替代真實設(shè)備,帶您快速體驗設(shè)備上報數(shù)據(jù)到華
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    提供豐富部署步驟,有助于用戶制定標(biāo)準(zhǔn)部署流程,降低部署成本,提升發(fā)布效率。 了解更多 應(yīng)用場景 在您進(jìn)行新系統(tǒng)升級時,會遇到停服部署或者無法灰度驗證情況,本實踐采用基于Nginx負(fù)載均衡機(jī)制,在不影響業(yè)務(wù)正常運行前提下,實現(xiàn)系統(tǒng)平滑升級。 方案架構(gòu) 基于Nginx實現(xiàn)灰度發(fā)布
    來自:專題
    務(wù)構(gòu)建發(fā)布,但可能存在一定生產(chǎn)安全風(fēng)險。 一種是Master加Agent模式。Master節(jié)點主要是處理調(diào)度構(gòu)建作業(yè),把構(gòu)建分發(fā)到Agent實際執(zhí)行,監(jiān)視Agent狀態(tài)。業(yè)務(wù)構(gòu)建發(fā)布工作交給Agent進(jìn)行,即執(zhí)行Master分配任務(wù),并返回任務(wù)進(jìn)度和結(jié)果。 本實踐采用M
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