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務(wù)優(yōu)勢。 文字識別 商用文字識別（OCR）場景下，如單據(jù)、發(fā)票和回執(zhí)的文字識別，對數(shù)據(jù)安全性和應(yīng)用的性能要求非常高。 公有云提供強大的運算能力能滿足應(yīng)用性能要求，IEF能夠?qū)?yīng)用下發(fā)到邊緣，這樣可以在邊緣完成數(shù)據(jù)脫敏，在本地處理和存儲關(guān)鍵數(shù)據(jù)/隱私數(shù)據(jù)，將處理后的圖片上傳到云端進來自：百科
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華為云計算 云知識 使用Python爬蟲抓取圖片和文字實驗 使用Python爬蟲抓取圖片和文字實驗 時間：2020-12-01 14:30:34 本實驗指導(dǎo)用戶在短時間內(nèi)，了解和熟悉 華為云產(chǎn)品 購買及部署操作，并利用華為云服務(wù)部署Python爬蟲。 實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求 了解華為云產(chǎn)來自：百科![]()
云知識 華為云杯2020深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽生活垃圾圖片分類 華為云杯2020深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽生活垃圾圖片分類 時間：2020-12-10 15:25:46 “華為云杯”2020深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽·生活垃圾圖片分類以“數(shù)聚粵港澳，智匯大灣區(qū)”為主題，面向全球征集基來自：百科![]()
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框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下來會結(jié)合代碼詳細講解TensorFlow 2的基 礎(chǔ)操作與常用模塊的使用。最后將通過基于TensorFlow的MNIST手寫體數(shù)字的實 驗，加深地對深度學(xué)習(xí)建模流程的理解與熟悉度。 目標(biāo)學(xué)員 需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力，希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師來自：百科![]()
按需收費，只有對函數(shù)處理文件數(shù)據(jù)的時間進行計費，無需購買冗余的資源用于非峰值處理。 使用對象存儲服務(wù)（ OBS ），創(chuàng)建兩個桶，上傳圖片，通過構(gòu)建和觸發(fā)函數(shù)對圖片進行壓縮。 實時數(shù)據(jù)流處理 使用FunctionGraph和DIS處理實時流數(shù)據(jù)，跟蹤應(yīng)用程序活動、處理事務(wù)處理順序、分析單擊來自：百科![]()
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為用戶提供了標(biāo)注數(shù)據(jù)的能力： 人工標(biāo)注：對于不同類型（圖片、音頻、文本和視頻）的數(shù)據(jù)，用戶可以選擇不同的標(biāo)注類型。 智能標(biāo)注：智能標(biāo)注是指基于當(dāng)前標(biāo)注階段的標(biāo)簽及圖片學(xué)習(xí)訓(xùn)練，選中系統(tǒng)中已有的模型進行智能標(biāo)注，快速完成剩余圖片的標(biāo)注操作。目前只有“圖像分類”和“物體檢測”類型的數(shù)據(jù)集支持智能標(biāo)注功能。來自：專題![]()
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