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數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的方法:新奧爾良方法 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的方法:新奧爾良方法 時(shí)間:2021-06-02 09:44:14 數(shù)據(jù)庫(kù) 1978年10月,來(lái)自三十多個(gè)國(guó)家的數(shù)據(jù)庫(kù)專(zhuān)家在美國(guó)新奧爾良市專(zhuān)門(mén)討論了數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)問(wèn)題。 他們運(yùn)用軟件工程的思想和方法,提出了數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的規(guī)范,這就是著名的新奧爾良來(lái)自:百科邏輯模型建設(shè)的方法 邏輯模型建設(shè)的方法 時(shí)間:2021-06-02 14:25:16 數(shù)據(jù)庫(kù) 在建設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)的邏輯模型時(shí),應(yīng)當(dāng)按照以下流程展開(kāi): 1. 建立命名規(guī)則; 2. 按照設(shè)計(jì)流程設(shè)計(jì)邏輯數(shù)據(jù)模型; 3. 確定實(shí)體和屬性; 4. 確定實(shí)體與實(shí)體之間的關(guān)系; 5. 補(bǔ)充實(shí)體的非健值屬性。來(lái)自:百科
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有非常高的準(zhǔn)確率。 快速定制 圖像識(shí)別 針對(duì)客戶(hù)的特定場(chǎng)景需求,提供可定制的標(biāo)簽服務(wù)。支持用戶(hù)自定義標(biāo)簽,支持幫助用戶(hù)生成標(biāo)簽體系。擁有大量行業(yè)數(shù)據(jù)的積累,服務(wù)泛化性強(qiáng),使得定制成本低,周期短,準(zhǔn)確性高,僅需幾周即可完成定制。 圖像識(shí)別針對(duì)客戶(hù)的特定場(chǎng)景需求,提供可定制的標(biāo)簽服務(wù)。來(lái)自:專(zhuān)題如何關(guān)閉已申請(qǐng)的圖像識(shí)別服務(wù)? 服務(wù)開(kāi)通后,已申請(qǐng)的服務(wù)可在圖像識(shí)別服務(wù)控制臺(tái)的“服務(wù)列表”頁(yè)面內(nèi)查看,如果不想再使用本服務(wù),無(wú)需手動(dòng)關(guān)閉,不調(diào)用即可。 在未購(gòu)買(mǎi)圖像識(shí)別服務(wù)套餐包的情況下,調(diào)用服務(wù)將以按需計(jì)費(fèi)的方式計(jì)費(fèi)。 幫助文檔 快速入門(mén) 幫助入門(mén)使用者快速的掌握圖像識(shí)別服務(wù)使用流程來(lái)自:專(zhuān)題
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院 數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)環(huán)境 HCIA- GaussDB 系列課程。華為的GaussDB支持基于C、Java等應(yīng)用程序的開(kāi)發(fā)。了解它相關(guān)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和相關(guān)概念,有助于更好地去開(kāi)發(fā)和使用 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 。 本課程講述了GaussDB的所有工具使用,方便用戶(hù)學(xué)習(xí)和查看。學(xué)習(xí)本課程之前,需要了解操來(lái)自:百科云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫(kù)安全 基礎(chǔ) HCIA-GaussDB系列課程。數(shù)據(jù)庫(kù)作為核心的基礎(chǔ)軟件,在我們的系統(tǒng)架構(gòu)中處于系統(tǒng)的最末端,它是查詢(xún)和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的系統(tǒng),是各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)最終落地的承載者,而當(dāng)今社會(huì)最值錢(qián)的又是擁有大量的數(shù)據(jù),因此其數(shù)據(jù)庫(kù)安全性至關(guān)重要。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換Volcan來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 圖像識(shí)別 圖像識(shí)別 時(shí)間:2020-10-30 15:12:04 圖像識(shí)別( Image Recognition ),基于深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù),利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行分析和理解,以識(shí)別各種不同模式的目標(biāo)和對(duì)象的技術(shù)?;谏疃葘W(xué)習(xí)技術(shù),可準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的視覺(jué)內(nèi)容,提供多種物來(lái)自:百科基于場(chǎng)景內(nèi)容或者物體的廣告推薦等功能更加準(zhǔn)確。 圖1 圖像標(biāo)簽 示例圖 名人識(shí)別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)圖片內(nèi)容進(jìn)行檢測(cè),準(zhǔn)確識(shí)別圖像中包含的影視明星及網(wǎng)紅人物。 翻拍識(shí)別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法判斷條形碼圖片為原始拍攝,還是經(jīng)過(guò)二次翻拍、打印翻拍等手法二次處理的圖片。利用翻拍識(shí)別可以來(lái)自:百科
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