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  • 字符串壓縮算法 內(nèi)容精選 換一換
  • 參數(shù)說明:時序數(shù)據(jù)庫合并策略,需要以字符串形式輸入5個參數(shù)分別是每次合并的最小part數(shù)量,每次合并的最大part數(shù)量,每次合并層次中間值,合并層次最大值,合并是否開啟模糊合并。 該參數(shù)屬于SIGHUP類型參數(shù),請參考表1中對應(yīng)設(shè)置方法進行設(shè)置。 取值范圍:字符串類型,字符串長度限制為15,第一
    來自:專題
    ption-customer-algorithm string header 否 SSE-C方式下使用該頭域,該頭域表示加密使用的算法。 類型:字符串 示例:x-obs-server-side-encryption-customer-algorithm:AES256 約束:需要和
    來自:百科
  • 字符串壓縮算法 相關(guān)內(nèi)容
  • 性能、高壓縮比的時序數(shù)據(jù)處理。比如按時間線做Hash Partition,所有Shard節(jié)點并行寫入,單實例支持超10萬時間線,最大億級時間線;通過采用列式存儲布局,不同數(shù)據(jù)類型(如時間類型,浮點型)采用不同壓縮算法,相比開源OpenTSDB壓縮率提升10倍,獲得極致壓縮率;支持
    來自:百科
    包括:private;public-read;public-read-write(各策略詳細(xì)說明見ACL章節(jié)的“使用頭域設(shè)置ACL”)。 類型:字符串 說明:字符串形式的預(yù)定義策略。 x-obs-grant-read string header 否 請求參數(shù)position=0時,該請求可以使用的附加消息頭
    來自:百科
  • 字符串壓縮算法 更多內(nèi)容
  • 庫,利用算法進行相似度計算,從而檢測出二進制程序中引用了哪些開源軟件及對應(yīng)的版本號信息,因此特征庫的全面性和及時性對二進制SCA檢測結(jié)果起到至關(guān)重要的作用,本文簡單闡述如何基于源碼來生成二進制SCA特征。 檢測原理及流程簡介: 在二進制SCA檢測原理中提到對于常量字符串、部分類名
    來自:百科
    性能、高壓縮比的時序數(shù)據(jù)處理。比如按時間線做Hash Partition,所有Shard節(jié)點并行寫入,單實例支持超10萬時間線,最大億級時間線;通過采用列式存儲布局,不同數(shù)據(jù)類型(如時間類型,浮點型)采用不同壓縮算法,相比開源OpenTSDB壓縮率提升10倍,獲得極致壓縮率;支持
    來自:百科
    ,單實例支持超10萬時間線,最大億級時間線。通過采用列式存儲布局,不同數(shù)據(jù)類型(如時間類型,浮點型)采用不同壓縮算法,相比開源OpenTSDB壓縮率提升10倍,獲得極致壓縮率。支持倒排索引,相對開源OpenTSDB查詢效率提升10倍以上。另外,IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)還提供時序數(shù)據(jù)洞察
    來自:百科
    nt Video Team)提出的高度壓縮數(shù)字視頻編解碼器標(biāo)準(zhǔn),同時也是MPEG-4第十部分。 H.264標(biāo)準(zhǔn)的主要目標(biāo)是:與其它現(xiàn)有的視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)相比,在相同的帶寬下提供更加優(yōu)秀的圖像質(zhì)量。它既保留了以往壓縮技術(shù)的優(yōu)點和精華又具有其他壓縮技術(shù)無法比擬的許多優(yōu)點。 H.265 H
    來自:專題
    目前視頻分析服務(wù)提供如下子服務(wù)。 視頻內(nèi)容分析VCR:視頻內(nèi)容分析(Video Content Recognition)提供多維度的視頻分析算法,支持對視頻中人、車、物、行為的多目標(biāo)檢測、識別、分析等能力,在多種場景下準(zhǔn)確高效地輸出視頻結(jié)構(gòu)化信息,為用戶構(gòu)建強大、全面、便捷的視頻內(nèi)容分析能力。
    來自:百科
    鑒權(quán)采用開環(huán)加解密機制,支持基于算法+密鑰的服務(wù)鑒權(quán)摘要實現(xiàn)鑒權(quán),由 CDN 服務(wù)節(jié)點負(fù)責(zé)進行驗證。CDN支持采用多種不同的加解密算法和校驗策略,并能夠靈活配置和擴展新的加解密算法和校驗策略。 本地鑒權(quán)一般采用門戶和CDN共享密鑰的機制,可使用對稱算法(如AES)進行加解密。門戶在返
    來自:百科
    SDR轉(zhuǎn)HDR:將1080P及以上的SDR視頻,通過算法轉(zhuǎn)換成高動態(tài)范圍的HDR10視頻 HDR Vivid:對于HDR10片源,新一代動態(tài)元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)HDR Vivid能夠?qū)崿F(xiàn)更好的場景和終端適應(yīng)能力 2D轉(zhuǎn)3D:2D平面視頻通過AI算法生成3D視頻,帶來身臨其境的觀影體驗 視頻修復(fù):
    來自:百科
    使用特點設(shè)計一個高效的緩存策略。 GaussDB (for MySQL)目前支持兩種緩存淘汰策略:LRU和LFU,這兩種淘汰算法都是改進過的。 改進的LFU算法 LFU在實現(xiàn)上采用unordered_map+list方式實現(xiàn),訪問數(shù)據(jù)時,直接從unordered_map通過key在
    來自:百科
    延的多媒體數(shù)據(jù)高效運營。 華為云 媒體處理 提業(yè)界領(lǐng)先的視頻AI處理算法,視頻超高清體驗一直在線;全球化region部署,柔性擴容,支持并行轉(zhuǎn)碼加速,滿足緊急發(fā)布需求;基于人眼感知模型,結(jié)合H.264,H.265編碼算法,主觀質(zhì)量不下降的情況下,編碼帶寬節(jié)省高達30%~50%。 媒體處理功能
    來自:專題
    時間線Hash”兩層打散,分布式并行寫入,且最高每天處理萬億級時間點寫入。 靈活彈性 計算獨立按需擴展、擴容不遷移數(shù)據(jù),分鐘級完成集群節(jié)點擴縮容。 高壓縮率 列式存儲布局和專用壓縮算法,相比開源版本壓縮率可以提升5~10倍左右。 高查詢性能 多節(jié)點多線程并行查詢,可高效處理高并發(fā)大數(shù)據(jù)量分析任務(wù)。 GeminiDB
    來自:專題
    高清顯示:4K60幀高清流暢體驗,桌面操控延時無感知。 場景自動識別:適配不同應(yīng)用場景(普通文本、自然圖像、視頻、3D圖形等)采用不同壓縮算法,重復(fù)數(shù)據(jù)不傳輸,降低帶寬。 高音質(zhì):對語音場景自動識別主動降噪,提供更加清晰實時的聲音,準(zhǔn)確還原聲音細(xì)節(jié)。 色彩無損:YUV444真彩
    來自:專題
    在“安全”下拉菜單選擇數(shù)據(jù)密盾>安全水印,單擊右上角的“編輯”,可設(shè)置下列參數(shù)。 加密算法 在安全領(lǐng)域,利用加密算法保證數(shù)據(jù)的保密性和完整性,防止數(shù)據(jù)被竊取或泄露。 在“安全”下拉菜單選擇數(shù)據(jù)密盾>加密算法,單擊右上角的“編輯”,可選擇國際加密算法或中國國密算法。 防數(shù)據(jù)外傳 針對VIP成員可設(shè)置個性化安全配置,滿足不同使用場景。
    來自:專題
    態(tài)、數(shù)據(jù)庫驅(qū)動網(wǎng)站的速度。 特點:哈希方式存儲;全內(nèi)存操作;簡單文本協(xié)議進行數(shù)據(jù)通信;只操作字符型數(shù)據(jù);集群由應(yīng)用進行控制,采用一致性哈希算法。 限制性:數(shù)據(jù)保存在內(nèi)存當(dāng)中的,一旦機器重啟,數(shù)據(jù)會全部丟失;只能操作字符型數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)類型貧乏;以root權(quán)限運行,而且Memcache
    來自:百科
    多種索引技術(shù)、全局字典編碼和多次的Push down優(yōu)化,從而對TB級數(shù)據(jù)查詢進行最快響應(yīng)。 高效率數(shù)據(jù)壓縮:CarbonData使用輕量級壓縮和重量級壓縮的組合壓縮算法壓縮數(shù)據(jù),可以減少60%~80%數(shù)據(jù)存儲空間,很大程度上節(jié)省硬件存儲成本。 CarbonData索引緩存服務(wù)器
    來自:專題
    雖然好多源代碼中具有的信息在二進制文件中不存在,但是對于常量字符串、部分類名稱、函數(shù)名稱、以及一些配置信息還是存在的,并且這些信息具備一定的不變性,即受cpu架構(gòu)、不同編譯優(yōu)化選項的影響很小,因此二進制SCA主要從二進制文件中提取這些方面的不同特征,再運用匹配算法進行相似度計算,并根據(jù)相似度門限來檢測出引用的開源軟件名稱和版本號。
    來自:百科
    排,讓權(quán)重的輸入形狀可以滿足AI Core的格式需求。在獲得固定格式的權(quán)重后,離線模型生成器調(diào)用TBE提供的壓縮優(yōu)化(ccCompressWeight)接口,對權(quán)重進行壓縮優(yōu)化,縮小權(quán)重存儲空間,使得模型更加輕量化。在對權(quán)重數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換完后返回滿足計算要求的權(quán)重數(shù)據(jù)給離線模型生成器。
    來自:百科
    從業(yè)內(nèi)工程師的角度來看,AI應(yīng)用迭代發(fā)展的核心痛點主要包含2個方面: 第一:算法工程師作為AI應(yīng)用的核心開發(fā)者通常只會和模型、數(shù)據(jù)以及代碼打交道,主要工作圍繞數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)工程、特征工程還有模型設(shè)計、開發(fā)、訓(xùn)練等,偏研究和理論方向。但是一旦涉及到算法模型和AI應(yīng)用的最終落地,推廣給大量用戶使用就會涉及到
    來自:百科
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