- 基于深度學(xué)習(xí)的圖像檢索 內(nèi)容精選 換一換
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,而不需要關(guān)心底層的技術(shù)。同時(shí),ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore等主流開源的AI開發(fā)框架,也支持開發(fā)者使用自研的算法框架,匹配您的使用習(xí)慣。 ModelArts的理念就是讓AI開發(fā)變得更簡單、更方便。 面向不同經(jīng)驗(yàn)的AI開發(fā)者,提供便來自:專題內(nèi)容審核 服務(wù)提供圖文視頻內(nèi)容檢測,覆蓋涉黃、廣告、涉暴等多種違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)容審核,以及檢測圖像清晰度和構(gòu)圖質(zhì)量等功能。 內(nèi)容審核的應(yīng)用場景 經(jīng)典應(yīng)用場景 不合規(guī)內(nèi)容檢測 不合規(guī)內(nèi)容檢測 不合規(guī)內(nèi)容的識別和處理是UGC類網(wǎng)站內(nèi)容審核的重點(diǎn)工作,基于內(nèi)容檢測,可以識別并預(yù)警用戶上傳的不合規(guī)內(nèi)容,幫助客戶快速定位處理,降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn),維護(hù)網(wǎng)站內(nèi)容安全。來自:專題
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法應(yīng)用,并實(shí)現(xiàn)售賣機(jī)的智能化運(yùn)營,是一個(gè)貫穿數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的完整項(xiàng)目。 開發(fā)者進(jìn)階課程 《EC-IoT物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)開發(fā)實(shí)戰(zhàn)》 EC-IoT是將對實(shí)時(shí)性、安全性和可靠性有嚴(yán)格要求的應(yīng)用部署在靠近數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點(diǎn)(如網(wǎng)關(guān))上,讓數(shù)據(jù)在最短的時(shí)間內(nèi)得到分析和處理,來自:專題TIFF格式的圖片;支持圖像任意角度的水平旋轉(zhuǎn);圖像各邊的像素大小在15px到8192px之間等。 查看詳情 文字識別 在線調(diào)試 文字識別 API Explorer 在線調(diào)試工具提供API的檢索、調(diào)試、代碼示例生成功能。同時(shí), 集成開發(fā)環(huán)境 CloudIDE,可完成代碼的構(gòu)建、調(diào)試、來自:專題法應(yīng)用,并實(shí)現(xiàn)售賣機(jī)的智能化運(yùn)營,是一個(gè)貫穿數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的完整項(xiàng)目。 開發(fā)者進(jìn)階課程 《EC-IoT物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)開發(fā)實(shí)戰(zhàn)》 EC-IoT是將對實(shí)時(shí)性、安全性和可靠性有嚴(yán)格要求的應(yīng)用部署在靠近數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點(diǎn)(如網(wǎng)關(guān))上,讓數(shù)據(jù)在最短的時(shí)間內(nèi)得到分析和處理,來自:專題用戶駕駛行為的分析結(jié)果。 場景: 本次實(shí)戰(zhàn)的原始數(shù)據(jù)為車主的駕駛行為信息,包括車主在日常的駕駛行為中,是否急加速、急剎車、空擋滑行、超速、疲勞駕駛等信息,通過Spark組件的強(qiáng)大的分析能力,分析統(tǒng)計(jì)指定時(shí)間段內(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)。 MapReduce服務(wù)來自:百科角色: IAM 最初提供的一種根據(jù)用戶的工作職能定義權(quán)限的粗粒度授權(quán)機(jī)制。該機(jī)制以服務(wù)為粒度,提供有限的服務(wù)相關(guān)角色用于授權(quán) IAM最新提供的一種細(xì)粒度授權(quán)的能力,可以精確到具體服務(wù)的操作、資源以及請求條件等。基于策略的授權(quán)是一種更加靈活的授權(quán)方式,能夠滿足企業(yè)對權(quán)限最小化的安全管控要求。來自:專題
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