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遇見你，遇見未來 華為云 | +智能，見未來 博士后招聘 基于多端資源融合的企業(yè)應(yīng)用平臺 基于多端資源融合的企業(yè)應(yīng)用平臺 華為南京博士后工作站 基于多端資源融合的企業(yè)應(yīng)用平臺 華為南京博士后工作站 研究課題簡介 課題價值：提升華為在多端資源融合方向的競爭力，降低華為云在數(shù)字化改造上因為既有資源遷移造成的阻礙
并檢測出所有人臉特征點，進行標注，產(chǎn)生圖片。
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準備工作 準備Python環(huán)境 安裝DataFrame包依賴Python 3.11環(huán)境，使用前請?zhí)崆鞍惭b好Python 3.11。 安裝DataFrame包 在線安裝： 通過華為內(nèi)部源使用pip進行安裝： pip install --trusted-host pypi.cloudartifact.dgg.dragon.tools.huawei.com
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Servicecomb結(jié)合人臉識別API實現(xiàn)人臉識別
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帶Scalar UDF的DF示例 場景描述 在AI數(shù)據(jù)工程中，數(shù)據(jù)預(yù)處理是一個關(guān)鍵步驟，通常需要對存儲在數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行復雜的清洗、轉(zhuǎn)換和特征工程操作。然而，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)預(yù)處理邏輯往往在數(shù)據(jù)庫外部通過Python腳本實現(xiàn)，這會導致大量數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫和Python環(huán)境之間傳輸，不僅增加了計算開銷
具體的人臉動作可以參考維基百科Facial Action Coding System。[1] P. Ekman and W. V. Friesen, “Constants across cultures in the face and emotion.”
盤古融合推薦分類大模型 此章節(jié)內(nèi)容適用于盤古融合推薦分類大模型和盤古融合推薦分類大模型-極簡模式。 數(shù)據(jù)分類預(yù)測 排列特征重要性 父主題： 預(yù)測大模型
通過調(diào)用華為云人臉識別服務(wù)提供的API，幫助用戶進行人臉的自動識別檢測，打造智能化業(yè)務(wù)系統(tǒng)。華為云提供了人臉識別服務(wù)端SDK，您可以直接集成服務(wù)端SDK來調(diào)用人臉識別服務(wù)的相關(guān)API，從而實現(xiàn)對人臉識別服務(wù)的快速操作。
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不帶UDF的DF示例 下文以tpch的query1為例，展示DataFrame的用法。 查詢SQL為： SELECT l_returnflag, l_linestatus, sum(l_quantity) AS sum_qty, sum(l_extendedprice
