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（1）提交重建 確認空三無誤，進行三維重建工作。 在重建任務(wù)集上右鍵，選擇提交重建任務(wù)。 在彈出的對話框中，輸入提交模型的名稱，選擇瓦片坐標系，和控制點一致，點擊下一步。 由于模型輸出需大量內(nèi)存，需要對模型進行分塊處理，使其占用少量內(nèi)存。選擇模型分塊模式，確定分塊大小。分塊大小來自：云商店來自：百科
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華為云計算 云知識 CDN 間組網(wǎng)實現(xiàn)分發(fā)與服務(wù)能力的共享 CDN間組網(wǎng)實現(xiàn)分發(fā)與服務(wù)能力的共享 時間：2022-06-23 16:34:41 【CDN618活動】 不把所有的雞蛋都放在同一個籃子里！一方面由于CDN服務(wù)商的承載能力是有限的，包括節(jié)點的布局和數(shù)量、CDN寬帶規(guī)模儲備來自：百科華為云計算 云知識 DDM 實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫平滑擴容方法 DDM實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫平滑擴容方法 時間：2021-05-31 16:16:48 數(shù)據(jù)庫 傳統(tǒng)方式中，由應(yīng)用自己實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫水平擴展： 1. 擴容時導(dǎo)致應(yīng)用停機，業(yè)務(wù)中斷； 2. 必須自行開發(fā)工具進行數(shù)據(jù)遷移。 而DDM能實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫水平擴展，自動均衡數(shù)據(jù)：來自：百科
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華為云計算 云知識 基于Spark實現(xiàn)車主駕駛行為分析 基于Spark實現(xiàn)車主駕駛行為分析 時間：2020-12-02 11:15:56 本實驗通過 MRS 服務(wù)Spark組件分析統(tǒng)計指定時間內(nèi)，車主急加速、急剎車、空擋滑行、超速、疲勞駕駛等違法行為的次數(shù)。 實驗?zāi)繕伺c基本要求 1.來自：百科![]()
華為云計算 云知識 Service背后的實現(xiàn)：Kube-proxy Service背后的實現(xiàn)：Kube-proxy 時間：2021-07-01 10:57:30 每臺機器上都運行一個 kube-proxy 服務(wù)，它監(jiān)聽 API server 中 service 和 endpoint來自：百科![]()
華為云計算 云知識 靈活配置API路由實現(xiàn)前后端解耦 靈活配置API路由實現(xiàn)前后端解耦 時間：2021-03-11 11:42:55 API網(wǎng)關(guān) API已經(jīng)成為企業(yè)擴展產(chǎn)品、獲取客戶，幫助合作伙伴提供高價值服務(wù)以及擴張生態(tài)系統(tǒng)的關(guān)鍵渠道。共享服務(wù)體系構(gòu)建，帶來了企業(yè)IT的新機遇與深刻變革。來自：百科![]()
Integer 縮放級別，取值范圍[0~20]。 x 是 Integer 縮放網(wǎng)格上的 X 坐標。 值必須在 [0, 2的z次方-1] 范圍內(nèi)。 y 是 Integer 縮放網(wǎng)格上的 Y 坐標。 值必須在 [0, 2的z次方-1] 范圍內(nèi)。 請求參數(shù) 表2 請求Header參數(shù) 參數(shù)來自：百科![]()
版面和表格，快速實現(xiàn)各種文檔電子化。 表格 OCR ，也就是 通用類OCR （ General OCR ），支持 表格識別 、文檔識別、網(wǎng)絡(luò)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(yīng)分析各種版面和表格，快速實現(xiàn)各種文檔電子化。 立即使用來自：專題![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù) 如何實現(xiàn)對象名映射 數(shù)據(jù)復(fù)制 服務(wù)如何實現(xiàn)對象名映射 時間：2020-08-31 15:15:37 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù)（ Data Replication Service ，簡稱DRS）是一種易用、穩(wěn)定、高效、用于數(shù)據(jù)庫在線遷移和數(shù)據(jù)庫實時同步的云服務(wù)來自：百科![]()
華為云計算 云知識 通過鯤鵬開發(fā)套件實現(xiàn)軟件包遷移 通過鯤鵬開發(fā)套件實現(xiàn)軟件包遷移 時間：2020-12-01 16:42:41 本實驗指導(dǎo)用戶使用鯤鵬開發(fā)套件Porting Advisor將X86平臺knox rpm軟件包重構(gòu)成鯤鵬平臺rpm軟件包。 實驗?zāi)繕伺c基本要求 Lin來自：百科![]()
阿帕物流數(shù)字化產(chǎn)品為鐵路運輸管理、船運管理等相關(guān)用戶提供鐵路票據(jù)信息接口管理、船運信息接口管理等，實現(xiàn)企業(yè)物流運輸?shù)脑谕究梢暬芾怼?阿帕物流數(shù)字化產(chǎn)品為鐵路運輸管理、船運管理等相關(guān)用戶提供鐵路票據(jù)信息接口管理、船運信息接口管理等，實現(xiàn)企業(yè)物流運輸?shù)脑谕究梢暬芾怼?Sarpa 數(shù)字供應(yīng)鏈開放平臺立即購買 免費試用來自：專題![]()
術(shù)，對物理世界進行感知和認知。 ②數(shù)據(jù)可視：將虛擬坐標與現(xiàn)實世界坐標對齊，把業(yè)務(wù)相關(guān)的3D模型、視頻、 圖文信息、表單等內(nèi)容信息實時、 準確地疊加在真實物體之上。 ③遠程協(xié)作：與AR眼鏡等終端結(jié)合，全面采 集和復(fù)原端場景，實現(xiàn)“現(xiàn)場” 和“遠程”雙向沉浸式溝通。 ④數(shù)據(jù)智能：用來自：云商店![]()
華為云計算 云知識 通過鯤鵬開發(fā)套件實現(xiàn)Java代碼遷移 通過鯤鵬開發(fā)套件實現(xiàn)Java代碼遷移 時間：2020-12-01 16:27:08 本實驗指導(dǎo)用戶使用鯤鵬分析掃描工具識別java軟件中的依賴庫，并在鯤鵬平臺完成java代碼的編譯遷移。 實驗?zāi)繕伺c基本要求 通過本實驗，您將能夠：來自：百科![]()
云知識 華為云Stack 如何實現(xiàn)高效建云 華為云Stack如何實現(xiàn)高效建云 時間：2023-01-17 16:46:20 云計算 混合云 華為云Stack通過高內(nèi)聚低耦合的積木式架構(gòu)、簡單易用的自動化交付平臺、傻瓜式自動化端到端驗收以及標準化模型沉淀實現(xiàn)高效建云，把全棧云平臺大批量低成本復(fù)制到數(shù)據(jù)中心。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓(xùn)練和部署 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓(xùn)練和部署 時間：2020-12-02 11:21:12 本實驗將指導(dǎo)用戶使用華為ModelArts預(yù)置算法構(gòu)建一個人車檢測模型的AI應(yīng)用。人車檢測模型可以應(yīng)用于自動駕駛場景，檢測道路上人和車的位置。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 利用GCC插件實現(xiàn)代碼分析和安全審計 利用GCC插件實現(xiàn)代碼分析和安全審計 時間：2021-12-06 10:54:51 【摘要】 如何利用GCC的插件功能，輔助安全分析人員實現(xiàn)對程序的安全審計、漏洞檢測、安全加固等自動化處理能力，提升分析效率和精準度 GCC來自：百科![]()
華為云計算 云知識 使用ModelArts實現(xiàn)花卉圖像分類 使用ModelArts實現(xiàn)花卉圖像分類 時間：2020-12-02 11:24:42 本實驗指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺使用flowers數(shù)據(jù)集對預(yù)置的模型進行重訓(xùn)練，快速構(gòu)建花卉圖像分類應(yīng)用。 實驗?zāi)繕伺c基本要求來自：百科![]()
華為云U CS 如何實現(xiàn)多云多集群管理？ 華為云UCS如何實現(xiàn)多云多集群管理？ 華為云UCS是一個分布式集群的統(tǒng)一管理平臺，在CNCF首個多云容器編排項目Karmada的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)了云原生應(yīng)用跨云跨地域統(tǒng)一協(xié)同治理，支持華為云基礎(chǔ)設(shè)施（CCE集群、CCE Turbo集群）、伙伴云基來自：專題![]()
返回識別的文字和坐標。 文字識別api 行駛證識別 文字識別api行駛證識別可以識別行駛證圖片中主頁與副頁的文字內(nèi)容，并返回識別的文字和坐標。 文字識別api駕駛證識別 文字識別api駕駛證識別可以識別駕駛證圖片中主頁與副頁的文字內(nèi)容，并返回識別的文字和坐標。 文字識別api護照識別來自：專題![]()
華為云計算 云知識 GaussDB 助力華為消費者云實現(xiàn)智慧化業(yè)務(wù)運營 GaussDB助力華為消費者云實現(xiàn)智慧化業(yè)務(wù)運營 時間：2021-06-16 17:32:44 數(shù)據(jù)庫 業(yè)務(wù)訴求和挑戰(zhàn)： 華為消費者云大數(shù)據(jù)平臺，集中存儲和管理業(yè)務(wù)側(cè)數(shù)據(jù)，采用Hadoop+MPP數(shù)據(jù)庫混搭架構(gòu)，面臨如下挑戰(zhàn)：來自：百科
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