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細(xì)顆粒度檢測方法:經(jīng)過源代碼—>詞法分析—>Token提取—>語法分析—>AST抽象語法樹—>語義分析過程來提取相應(yīng)的數(shù)據(jù),再通過機器學(xué)習(xí)、NLP、CFG調(diào)用圖、DFG數(shù)據(jù)流圖等等匹配算法進(jìn)行代碼相似度的檢測,這種基于語義的代碼相似度檢測與基于文本相似度檢測相比準(zhǔn)確率高; 2.3 具備包管理機制的語言,比如來自:百科
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自研BBR 2.0+,減少了卡頓率 在視頻播放這樣的業(yè)務(wù)場景中,終端和服務(wù)器之間網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)牟环€(wěn)定性會造成播放卡頓現(xiàn)象,而傳統(tǒng)的TCP擁塞發(fā)包算法造成丟包率和重傳率的問題居高不下。并且相較于原生BBR,一般商用協(xié)議優(yōu)化軟件,華為自研的BBR 2.0+協(xié)議優(yōu)化算法經(jīng)過基于BBR2.0的技術(shù)來自:百科外部網(wǎng)絡(luò)的信息請通過GET /v2.0/networks?router:external=True或neutron net-external-list方式查詢。 請求示例 創(chuàng)建路由器,命名為router-test2。 POST https://{Endpoint}/v2.0/routers {來自:百科
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收納到數(shù)據(jù)集中,然后用這些標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行第一版的目標(biāo)識別模型訓(xùn)練。 訓(xùn)練出來的模型只是利用傳統(tǒng)圖像處理能夠識別成功的圖片進(jìn)行學(xué)習(xí)。對于不成功的圖片,我們進(jìn)一步使用 OCR 。OCR能夠識別出圖像中的文字內(nèi)容及其位置。結(jié)合第一階段的目標(biāo)識別模型進(jìn)行結(jié)果融合,可以得到更為精確的可點擊區(qū)域結(jié)來自:百科語音處理理論、應(yīng)用與實驗 語音處理理論、應(yīng)用與實驗 時間:2020-12-14 14:20:23 HCIP-AI EI Developer V2.0系列課程。人類交換信息最方便、最快捷的一種方式是語言,而想要和機器進(jìn)行這樣的交流就一定會運用到語音信號處理,完整的交流過程會包括 語音識別 ,來自:百科
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