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深度學(xué)習(xí)中的目標檢測,主要用于在視圖中檢測出物體的類別和位置,如下圖所示。目前業(yè)界主要有YOLO [7],SSD [8]和RCNN [9]三類深度學(xué)習(xí)算法。 以Faster RCNN為例,該算法是RCNN算法的演進。在結(jié)構(gòu)上,F(xiàn)aster RCNN將特征抽取(feature extractio來自:百科如果用戶不再使用該產(chǎn)品,需徹底停止計費,請直接刪除相應(yīng)產(chǎn)品。 2、競享模式的競價計費型實例、包含本地盤(如磁盤增強型、超高I/O型、H2型、P1型、P2型)、FPGA卡(如Fp1型、Fp1c型)的按需/競價計費型實例,關(guān)機后仍然計費。如果停止計費,需刪除 彈性云服務(wù)器 。 3、對于來自:專題
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數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)已經(jīng)成為計算機信息系統(tǒng)和智能應(yīng)用系統(tǒng)的核心技術(shù)之一和重要基礎(chǔ)。其發(fā)展特點主要有以下三個方面: 1、數(shù)據(jù)庫的發(fā)展集中表現(xiàn)在數(shù)據(jù)模型的發(fā)展上。 數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的核心和基礎(chǔ),所以數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的發(fā)展和數(shù)據(jù)模型的發(fā)展密不可分,數(shù)據(jù)庫模型的劃分維度是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)劃分的一個重要標準。來自:百科方法,避免對現(xiàn)有環(huán)境進行太大沖擊。以下詳細敘述。 采用Sermant對SOA/ESB架構(gòu)升級的方案實操 應(yīng)用改造在具體局點上不可能一蹴而就,因此在具體上實施上肯定是一個慢慢灰度的過程。以Kubernetes容器場景為例,介紹下在上百個微服務(wù)應(yīng)用上千實例的情況下,如何采用Serma來自:百科
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