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實戰(zhàn)篇：讓機器理解人類語言和語音 實戰(zhàn)篇：讓機器理解人類語言和語音 時間：2020-12-09 16:16:12 自然語言/ 語音交互 已然成為人機交互的下一個趨勢，本課程理論知識結合案例和實操演練，帶你體驗自然語言處理技術和構建垂直領域智能對話機器人。 課程簡介 本課程主要內容包括：自然語言處理技術原理、實戰(zhàn)：構建專屬智能問答機器人。來自：百科場景特點：傳統(tǒng)應用軟件為本地應用，業(yè)務復雜，軟件規(guī)模大，編譯構建耗時長。 適用場景：按需分配編譯構建資源，提升編譯構建速度。支持Linux下C/C++應用程序的編譯構建，及Windows下C/C++/C#應用程序的編譯構建。 移動終端APP 場景特點：移動終端APP業(yè)務變化快，交付要求短平快。 適用場景：利用云來自：專題
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購買數(shù)據(jù)建模引擎:購買基礎版 使用IEF構建邊緣計算:使用IEF構建邊緣計算 下發(fā)應用到邊緣節(jié)點失敗:邊緣節(jié)點不滿足下發(fā)要求 使用限制 容器鏡像拉取失敗:邊緣節(jié)點無法連接SWR 邊緣節(jié)點說明 基于邊緣集群:部署 區(qū)塊鏈 實例 邊緣節(jié)點故障如何處理？:排查思路 日志、監(jiān)控和告警:日志說明 日志、監(jiān)控和告警:日志說明來自：百科
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用戶痛點：新鮮的零售商品（如蛋糕等）難以用傳統(tǒng)的貼條形碼的方式完成結算。且這些商品經常上新，需要不斷的更新商品識別庫。 票據(jù)識別 用戶痛點：表格單據(jù)千變萬化，往來不同國家、不同快遞公司的單據(jù)都不相同。我們需要快速地從表格中提取有利的信息。 特點：基于不同部門的數(shù)據(jù)，構建專有的自然語言處理分類模型，將大來自：百科![]()
綜上所述，爬蟲就是代替我們來完成這份爬取工作的自動化程序，它可以在抓取過程中進行各種異常處理、錯誤重試操作，確保爬取持續(xù)高效地運行。 網(wǎng)絡爬蟲能做什么 網(wǎng)絡爬蟲的應用場景可根據(jù)用途分為四類：搜索引擎，信息收集，數(shù)據(jù)分析，圖片抓取。 搜索引擎：如Google和百度，這類爬蟲會爬取整個互聯(lián)網(wǎng)的特定信息來自：百科![]()
API的部署方式。 支持Helm部署方式及升級Kubernetes集群的功能。 支持在主機中以執(zhí)行Docker命令的方式，完成鏡像的構建、上傳、拉取、運行等操作，實現(xiàn)應用的部署。 函數(shù)部署 函數(shù)部署支持以下特性： 支持將軟件包部署到FunctionGraph，并發(fā)布新版本。 支持基于Fu來自：專題![]()
分布式消息服務Kafka版與分布式消息服務RocketMQ版的功能區(qū)別： 功能項 分布式消息服務Kafka版 分布式消息服務RocketMQ版 消費模式 客戶端主動拉取 支持客戶端主動拉取和服務端推送兩種方式 優(yōu)先級隊列 不支持 不支持 延遲隊列 不支持 支持 死信隊列 不支持 支持 消息重試 不支持 支持 廣播消費來自：專題![]()
od資源向上規(guī)整到滿足CCI容器規(guī)范的范圍，以規(guī)整后的資源規(guī)格創(chuàng)建Pod到CCI。 自動規(guī)整規(guī)則如下： 將Pod中除了BestEffort類型容器外的每個容器CPU向上調整至0.25核的整數(shù)倍， Memory向上調整至大于等于0.2Gi。 將整個Pod的Memory向上調整至1Gi的整數(shù)倍。來自：專題![]()
高的運行速度，所以我們可以用膠水語言這個特性去結合一些其它的代碼、比如說Java，比如說C，在我們這個程序里特別需要運行速度的地方，用Java和C語言去編寫代碼，然后用Python來調用，就可以去彌補這個缺點，并且可以更合理地去利用我們以前會的編程語言。 還有一點，線程災難，這是來自：百科![]()
2、嘗試重新配置構建任務和流水線。 3、如果仍然未能解決，請聯(lián)系技術支持工程師。 構建拉取CodeArts Repo、GitHub等代碼時，存在“.gitmodules”文件且確認配置正確，但是沒有去拉取子模塊？ 編輯構建任務，選擇代碼選擇，點開高級設置，將子模塊（submodules）自動更新開關打開。來自：專題![]()
特點：構建商品視覺自動識別的模型，可用于無人超市等場景。 優(yōu)勢：用戶自定義模型可以實現(xiàn)99.5%的識別準確率，可以實現(xiàn)秒級識別整盤商品，從而提升結算效率。模型訓練、更新的流程自動化，只需要客戶自己上傳標注圖片，就可以在線完成模型訓練、評估、發(fā)布。 票據(jù)識別 特點：對各種格式的票據(jù)圖片，可制作模板實現(xiàn)關鍵字段的自動識別和提取。來自：百科![]()
移動開發(fā)平臺支持哪些語言/環(huán)境/以及應用的開發(fā)？ 能夠支持端到端使用的開發(fā)場景，可支撐互聯(lián)網(wǎng)應用、Web應用、App應用、嵌入式應用和企業(yè)應用等的研發(fā)。 代碼托管：支持各種語言代碼文件的存儲，提供Java、C、C++、C#、PHP、Python、Go、Node.js等多種編程語言代碼倉庫模來自：專題![]()
節(jié)點，最大支持32個節(jié)點。推薦代理實例節(jié)點數(shù)量 =（主節(jié)點CPU核數(shù)+所有只讀節(jié)點CPU核數(shù)總和）/（4*代理實例CPU核數(shù)），計算結果向上取整。 讀權重分配：對于開啟讀寫分離功能的實例，您可以添加或移除節(jié)點，并設置其主節(jié)點和只讀節(jié)點的讀權重。實例以配置的讀權重比例分發(fā)讀請求。例來自：專題![]()
云數(shù)據(jù)庫 TaurusDB實例的數(shù)據(jù)存儲空間是否足夠，如資源不足需及時擴容。（超出時會自動擴容，但超出部分是按需收費，價格比自行擴容貴）。 c.云數(shù)據(jù)庫 TaurusDB實例是否存在性能問題，是否有大量的慢SQL，SQL語句是否需要優(yōu)化，是否有多余的索引或者缺失的索引等。 為何使用了云數(shù)據(jù)庫來自：專題![]()
。 b.TaurusDB實例的數(shù)據(jù)存儲空間是否足夠，如資源不足需及時擴容。（超出時會自動擴容，但超出部分是按需收費，價格比自行擴容貴）。 c.TaurusDB實例是否存在性能問題，是否有大量的慢SQL，SQL語句是否需要優(yōu)化，是否有多余的索引或者缺失的索引等。 為何使用了TaurusDB后網(wǎng)站登錄較慢來自：專題![]()
（1）MySQL數(shù)據(jù)庫是用C和C++語言編寫的，并且使用了多種編輯器進行測試，以保證源碼的可移植性 （2）支持多個操作系統(tǒng)例如：Windows、Linux、Mac OS等等 （3）支持多線程，可以充分的利用CPU資源 （4）為多種編程語言提供API，包括C語言，Java，PHP。Python語言等來自：百科![]()
只支持識別PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式的圖片。 Ø 圖像各邊的像素大小在15px到8192px之間。 Ø 圖像中識別區(qū)域有效占比超過80%，保證整張表格及其邊緣包含在圖像內。 Ø 支持圖像任意角度的水平旋轉。 Ø 目前不支持復雜背景（如戶外自然場景、防偽水印等）和表格線扭曲圖像的文字識別。來自：專題![]()
代碼檢查基本功能 代碼托管服務 主要功能特性如下： 功能 描述 編碼問題檢查 用編碼問題檢查規(guī)則集，對自己的代碼進行編碼問題缺陷檢查。 代碼安全檢查 用代碼安全檢查規(guī)則集，對自己的代碼進行代碼安全風險和缺陷檢查。 代碼風格檢查 用代碼風格檢查規(guī)則集，檢查自己的代碼是否匹配選定風格。 代碼質量評分來自：專題![]()
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