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、反思、有害判斷等），從而提升研發(fā)大模型在代碼生成特性上的準確率。在業(yè)界公認的代碼評測集上，研發(fā)大模型生成代碼的正確性在數(shù)百億參數(shù)規(guī)模上達到業(yè)界第一。 自動補充背景信息，模型“越聽越明白”。用戶輸入的信息通常較為簡略，利用API知識圖譜、知識庫檢索、以及代碼上下文前處理，最終傳遞來自：百科![]()
OCR ），支持 表格識別 、文檔識別、網(wǎng)絡圖片識別、手寫文字識別、智能分類識別、健康碼識別、核酸檢測記錄識別等任意格式圖片上文字信息的自動化識別，自適應分析各種版面和表格，快速實現(xiàn)各種文檔電子化。 通用類 OCR（ General OCR ），支持表格識別、文檔識別、網(wǎng)絡圖片識別、手寫文字識別、智能來自：專題![]()
容。 智能高效 對文本、圖片內(nèi)容進行上下文語義分析，智能識別復雜變種文本。 當網(wǎng)站被發(fā)現(xiàn)有不合規(guī)言論時，會給企業(yè)造成品牌和經(jīng)濟上的多重損失。 精準識別 同步更新時政熱點和輿情事件的樣本數(shù)據(jù)，準確定位各種涉黃、涉暴涉恐、涉政等敏感內(nèi)容。 智能高效 對文本、圖片內(nèi)容進行上下文語義分析，智能識別復雜變種文本。來自：專題![]()
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為sadc的工具的前端，可以通過cron來調(diào)用 sa2-生成系統(tǒng)每日活動報告，同樣可作為sadc的工具的前端，可以通過cron來調(diào)用 sadf-可以以 CS V、XML等格式顯示sar收集的性能數(shù)據(jù)，這樣可以非常方便的將系統(tǒng)數(shù)據(jù)導入到數(shù)據(jù)庫中，或?qū)氲紼xcel中生成圖表 nfsiostat-提供NFS來自：百科![]()
失敗。 云數(shù)據(jù)庫RDS服務支持在同一個可用區(qū)內(nèi)或者跨可用區(qū)部署數(shù)據(jù)庫主備實例，備機的選擇和主機可用區(qū)對應情況： 相同（默認），主機和備機會部署在同一個可用區(qū)。 不同，主機和備機會部署在不同的可用區(qū)，以提供不同可用區(qū)之間的故障轉(zhuǎn)移能力和高可用性。 圖1 跨AZ 免費數(shù)據(jù)庫軟件數(shù)據(jù)復來自：專題![]()
【DRS在線遷移】針對遷移、同步、訂閱、災備四種場景做了適配，滿足客戶多方面的業(yè)務需求。 實時支撐20億+用戶，華為云以技術賦能美圖用戶“變美” 美圖 游戲 游戲行業(yè)數(shù)據(jù)庫解決方案：業(yè)務彈性擴展，高可用 【高性能】GaussDB(for MySQL)提供百萬級QPS，性能最高可以達到MySQL社區(qū)版本的7倍；來自：專題![]()
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，盡量避免出現(xiàn)二進制SCA工具的短板場景；另外一個是測試工具及測試方法的優(yōu)化，把二進制SCA工具用來做它擅長的事，避免出現(xiàn)用大炮打蚊子的事情。從內(nèi)部解決的方法則是優(yōu)化工具的能力和算法，盡可能來提升工具的適用場景，減少短板場景。 下面針對二進制SCA工具的技術短板面臨的特殊場景的特點、檢測影響和應對措施進行詳細描述：來自：百科![]()
數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫應用 數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫應用 華為云關系型數(shù)據(jù)庫服務具有完善的性能監(jiān)控體系和多重安全防護措施，并提供了專業(yè)的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)， 讓用戶能夠在云中輕松的進行設置和擴展關系型數(shù)據(jù)庫。 華為云關系型數(shù)據(jù)庫服務具有完善的性能監(jiān)控體系和多重安全防護措施，并提供了專業(yè)的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，來自：專題![]()
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Z-Suite可以幫助企業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)化運營，提高運營效率和效果。 數(shù)據(jù)分析報告 Yonghong Z-Suite支持多種數(shù)據(jù)分析報告的生成，包括柱圖、線圖、餅圖、雷達圖、散點圖、詞云等多種展現(xiàn)形式。它還支持地圖顯示，以及普通表、交叉表、中國式復雜報表。通過篩選器，用戶可以實現(xiàn)交互式分析。此外，Yonghong來自：專題![]()
? 識別速度與圖片大小有關，圖片大小會影響網(wǎng)絡傳輸、圖片base64解碼等處理過程的時間，因此建議在圖片文字清晰的情況下，適當壓縮圖片的大小，以便降低圖片識別時間。推薦上傳JPG圖片格式。 根據(jù)實踐經(jīng)驗，一般建議證件類的小圖(文字少)在1M以下，A4紙大小的密集文檔大圖在2M以下。來自：專題![]()
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